恭喜G同学斩获宾夕法尼亚大学电子信息工程录取
背景介绍
申请难点
留学规划与提升
G同学国内本硕电子信息工程连读,想要申请美国较好学校硕士,G同学均分(GPA)相对比较好,不管是本科还是硕士都保持不错的成绩,但是一段法国的交换成绩相对较低,是我们遇到的第一个问题。其次美国部分的院校是不接受学生读了一个硕士在去读相同专业的硕士,所以为了保险的处理,我们建议G同学申请计算机工程相关,这样在研究方向上会有些许的区别,但是为了保险起见,我们还是把百分百说明不要相关专业硕士的学生的院校给进行了筛选,且目标主要定在前30。
G同学是一个比较谦虚的小姑娘,一直对自己的申请信心度不高,过于好的学校也不敢选择。但其实G同学有比较好的实验室经历,且也是学习很努力的同学。在我们的鼓励下,学生选择了比较多加州和前30的名校。
院校解读
留学方案
案例分析
G同学国内本硕电子信息工程连读,想要申请美国较好学校硕士,G同学均分(GPA)相对比较好,不管是本科还是硕士都保持不错的成绩,但是一段法国的交换成绩相对较低,是我们遇到的第一个问题。其次美国部分的院校是不接受学生读了一个硕士在去读相同专业的硕士,所以为了保险的处理,我们建议G同学申请计算机工程相关,这样在研究方向上会有些许的区别,但是为了保险起见,我们还是把百分百说明不要相关专业硕士的学生的院校给进行了筛选,且目标主要定在前30。
G同学是一个比较谦虚的小姑娘,一直对自己的申请信心度不高,过于好的学校也不敢选择。但其实G同学有比较好的实验室经历,且也是学习很努力的同学。在我们的鼓励下,学生选择了比较多加州和前30的名校。最终学生跟男友一起获得了宾夕法尼亚大学的录取。
首先宾大的电子信息工程一共有3个方向,每个方向都有10门必修课程,宾大的三个方向是目前电子信息工程相对比较热门的方向,无论是从师资还是专业设置上都是值得申请的院校。
Electrical Engineering Degree Requirements
10 course units are required for MSE in Electrical Engineering.1
Code | Title | Course Units |
---|---|---|
EE Core | ||
Select 5 required course units in any of the three areas below: 2 | 5 | |
Physical Devices and Nano Systems | ||
Electromagnetic and Optics | ||
Battery and Super-Capacitor Systems | ||
The Physics of Solid State Energy Devices | ||
Quantum Engineering | ||
Nanoscale Science and Engineering | ||
Photovoltaic Systems Engineering | ||
Introduction to Micro- and Nano-electromechanical Technologies | ||
Nanofabrication and Nanocharacterization | ||
The Principles and Practice of Microfabrication Technology | ||
Circuits and Computer Engineering | ||
Real-Time Embedded Systems | ||
System-on-a-Chip Architecture | ||
Electronic Design Automation | ||
Mixed Signal Circuit Design and Modeling | ||
Digital Integrated Circuits and VLSI-Fundamentals | ||
Analog Integrated Circuits | ||
RFIC (Radio Frequency Integrated Circuit) Design | ||
Information and Decision Systems | ||
Linear Systems Theory | ||
Intro to Linear, Nonlinear and Integer Optimization | ||
Feedback Control Design and Analysis | ||
Introduction to Networks and Protocols | ||
Dynamical Systems for Engineering and Biological Applications | ||
Estimation and Detection Theory | ||
Elements of Probability Theory | ||
Digital Signal Processing | ||
Statistics for Data Science | ||
Data Mining: Learning from Massive Datasets |