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<p style="text-align: justify;"><img src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1661136373825/1661136373825.png" width="808" height="61" /></p> <p style="text-align: justify;"><strong>學員背景</strong></p> <p style="text-align: justify;">L同學</p> <p style="text-align: justify;"><strong>本科背景</strong><br />蘭州大學 計算機科學與技術<br />GPA：85.44 托福：98<br /><strong>錄取學校（2022年秋季入學）</strong><br /><span style="text-decoration: underline;"><span style="color: #1890ff; text-decoration: underline;"><a style="color: #1890ff; text-decoration: underline;" href="http://www.7b1b.cn/majr_61300" target="_blank" rel="noopener">香港中文大學（深圳） 數(shù)據(jù)科學</a></span></span><br />申請時間：2021.11.15<br />面試通知：2021.12.28<br />面試時間：2022.01.05<br />錄取時間：2022.01.20</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">我本科所學的專業(yè)是計算機科學與技術（數(shù)據(jù)科學方向），也是蘭州大學開辦這個專業(yè)后的第一屆學生，在就讀過程中，我遇到了很多未曾料想過的機會、問題與遺憾，當然更多的還是各種深淺不一、奇形怪狀的坑。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">現(xiàn)在回想起來，如果有人在我入學伊始就能為我指點一下努力的方向，大學四年的收獲也一定會更加充實。因此，我想和各位希望在數(shù)據(jù)科學這一新型領域進一步學習的同學們，特別是從留學申請的角度，分享一下自己的觀點和經(jīng)驗。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">在大三之前，我并沒有特別的明確自己在畢業(yè)后是準備工作、國內(nèi)讀研還是留學，因此也參加了很多不同的比賽、實習、科研等活動，有些經(jīng)歷對于留學的幫助很大，還有一些則純屬浪費時間。</p> <p><br /><strong><span class="h1">主要經(jīng)歷：</span></strong></p> <ul> <li><strong>競賽</strong></li> </ul> <p style="text-align: justify;">Kaggle 銀牌 &times; 1</p> <p style="text-align: justify;">IEEE Radar Conference 舉辦的人體活動雷達信號分類比賽第一名</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <ul> <li style="text-align: justify;"><strong>科研 &amp; 論文</strong></li> </ul> <p style="text-align: justify;">校內(nèi)：主題為旅游業(yè)與大數(shù)據(jù)，EI會議2作</p> <p style="text-align: justify;">校外：上述比賽成果在 IEEE Radar Conference 發(fā)表論文一篇</p> <p style="text-align: justify;">國家級大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <ul> <li style="text-align: justify;"><strong>課程設計</strong></li> </ul> <p style="text-align: justify;">云計算與大數(shù)據(jù)課程設計 - 基于 Spark 與 LightGBM 的脈沖星甄別模型</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">接下來，我會根據(jù)自己的經(jīng)歷，總結(jié)一些心得來供大家參考。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong><span class="h1">科研</span></strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>找學校里的老師&ldquo;水&rdquo;一篇論文</strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">本科階段的科研產(chǎn)出很難說有多么高的質(zhì)量，但是在留學申請時一篇水EI就能拉開你和其他人的距離。我在大二時找到了學院里的一位老師，正好他有一篇論文的數(shù)據(jù)需要找人幫忙處理，我也就懵懵懂懂的參加了第一次科研并且發(fā)表了論文。</p> <p style="text-align: justify;">數(shù)據(jù)科學領域的科研項目還是比較好發(fā)文章的，尤其是和其他學科相交叉的項目，大家可以多留心本院或者其他院教授有沒有正在開展一些和數(shù)據(jù)科學相關的項目。另外建議大家在大二就參加科研，因為文章的投稿和發(fā)表可能還需要半年左右的時間，要留心申請之前文章是不是能被接收。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>國家級大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃</strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">我參與的國創(chuàng)項目的題目是關于機器學習在金融領域的應用，和數(shù)據(jù)科學的關聯(lián)程度比較高。國創(chuàng)作為一種上限很高，下限也不低的項目，我認為還是非常值得參加，一項成功的國創(chuàng)如果和導師合作緊密，也有很大的概率得到一些科研產(chǎn)出，如果只是水了過去寫在簡歷上也不會成為減分項。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">但是，國創(chuàng)涉及到大量的行政和非學術相關的活動，比如申報、開題&amp;結(jié)題報告，甚至經(jīng)費報銷等等，會占用大量的時間，因此不建議大家以組長的身份參加，最好是以組員的身份，把和學術無關的內(nèi)容交給一個認真負責的同學就好。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong><span class="h1">比賽</span></strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>和數(shù)據(jù)科學無關的比賽</strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">目前國內(nèi)學校的數(shù)據(jù)科學專業(yè)大概率是在信息學院或計算機學院等下屬開展，這些學院一般都有比較悠久的比賽傳統(tǒng)，但是一些CS相關的比賽在很大程度上用處不大，比如藍橋杯等編程比賽、美國大學生數(shù)學建模等數(shù)學建模競賽。這些比賽在國外的認可度很差、而且準備時間和參賽成本又很高，非常不建議參加。ACM等國際認可的CS類比賽雖然要好一些，但是遠不如把時間放在專門的DS比賽上。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>和數(shù)據(jù)科學相關的比賽</strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">Kaggle 作為最著名的數(shù)據(jù)科學比賽平臺，每個數(shù)據(jù)科學專業(yè)的學生都不可錯過。大家可以尋找一些機器學習而非深度學習的比賽作為開始，從探索性數(shù)據(jù)分析到數(shù)據(jù)預處理，從模型調(diào)優(yōu)到結(jié)果評估，完整地體驗一次數(shù)據(jù)科學家的工作流程。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">獎牌很難一蹴而就，但是隨著大家經(jīng)驗的增長一定會有收獲，而一枚Kaggle獎牌也可以為大家在數(shù)據(jù)科學相關專業(yè)的申請上提供極大的幫助。大家可以考慮指南者提供的Kaggle相關項目作為入門，但是盡量不要把類似的經(jīng)歷寫進簡歷，畢竟獎牌才是實力的證明，復現(xiàn)別人的代碼寫在簡歷上意義不大。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">另外，還有一些學術會議會舉辦一些和數(shù)據(jù)科學相關的比賽，也非常值得參與，因為此類比賽的solution可以很容易地寫成一篇論文在會議上發(fā)表。我的高中同學在大三時找我參加了一個由IEEE Rader Conference所舉辦的比賽，內(nèi)容是人體活動的雷達信號分類。我在前面的科研環(huán)節(jié)也有提到，數(shù)據(jù)科學在交叉學科方面很容易得到不錯的成果。我們將比賽的問題轉(zhuǎn)換成了使用深度學習對圖像進行分類，很容易就把準確率在這個數(shù)據(jù)集上刷到了世界第一并發(fā)表了論文，并且進入了 Student best paper 的 Final list。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong><span class="h1">實習</span></strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">目前的申請競爭十分激烈，實習經(jīng)歷也從之前的&ldquo;選修&rdquo;變成了&ldquo;必修&rdquo;。在選擇實習的公司時，自然是互聯(lián)網(wǎng)外企和大廠優(yōu)先，但目前實習機會的競爭也是越來越卷，在沒有大廠可選的情況下，大家可以考慮中小廠的對口崗位（數(shù)據(jù)科學家、機器\深度學習工程師、數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)開發(fā)等崗位），如果能夠完整地在實習期間經(jīng)歷一次數(shù)據(jù)科學項目，對于簡歷也很有幫助。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">特別要注意的是，實習最好可以在大二完成，因為大三還要面臨語言成績、選校、文書寫作等很多步驟，大三暑假不一定有額外的時間用來實習。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong><span class="h1">一些錦上添花的項目</span></strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>獎學金</strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">大家在刷GPA的同時可以研究下學院的評獎評優(yōu)政策，應該很容易拿到，這里不再贅述。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>Coursera之類的網(wǎng)課</strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">平時課業(yè)壓力不大的話，也可以挑一些專業(yè)相關的網(wǎng)課來看，在申請時也可以顯示你對所選專業(yè)的興趣和求知欲。比如我選擇了數(shù)據(jù)科學的倫理問題、機器學習在金融領域的應用、機器學習的可解釋性等課程來豐富自己的知識面，在面試的時候也確實有被問到相關的問題。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>一些課程的大作業(yè)</strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">能寫進簡歷的不只是上面說的那些看起來高大上、有證書或者有獎牌的項目，有時候一些課程項目也會是很好的補充，因為并不是所有領域都有對應的比賽或者較低的科研門檻。比如我就把云計算與大數(shù)據(jù)課程的 Final project 放到了簡歷上相對靠后的位置，表示我對這個領域也有所接觸。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong><span class="h1">我的申請過程</span></strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">我在申請時專業(yè)和選校都比較明確，因此我需要的并不是一個指路人，而是一個路上的好伙伴，而指南者留學也并非只負責指南，在我最需要幫助的文書寫作和簡歷潤色上也為我提供了很大的幫助。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">我的文書一共換了三個大版本，來來回回修改了十幾個小版本，簡歷里的項目也是一邊寫一邊換，負責文書和簡歷的老師感覺比我自己還要認真，體驗滿分。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">再另外為大家介紹下港中深數(shù)據(jù)科學Msc項目的筆面經(jīng)：</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">筆試在編程部分主要是選擇題（考察列表、字典、numpy、pandas的一些基本操作）、填空題（代碼補全，每次寫一兩行代碼）、還有一道難度不大的算法題，對于本科數(shù)據(jù)科學的同學來說應該比較簡單，注意編程部分是不能在電腦上運行代碼的，所以必須要平時多寫寫，要不然平時寫代碼靠IDE考試時語法忘了就很吃虧。數(shù)學部分是微積分、線性代數(shù)和概率論，全是大題，難度比考研數(shù)一要簡單一些，拿本考研書過一遍基礎知識應該就足夠了。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">我來了學校之后發(fā)現(xiàn)今年的題是一個實驗室學長出的，挺巧，但是明年如果換了其他人出題無論是題型還是考察的重點肯定會有不一樣的地方，不過大家也不用怕，我打聽了下，我們這屆筆試分數(shù)都挺低的。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">面試則主要圍繞簡歷，會有兩位面試官，一位教授面試專業(yè)課和數(shù)學、另一位老師聊聊職業(yè)規(guī)劃。看得出來教授是有認真讀每個人的簡歷的，問的問題也都是項目里的問題，足夠檢查出這個項目水不水，有沒有認真做，不過也不會為難大家，如果項目是自己做的就肯定能答上來。另一位老師就和大家聊一聊職業(yè)規(guī)劃，提前準備一下背熟就行。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">順便吐槽下港大數(shù)據(jù)科學項目的面試，港大的老師居然問我GPA是多少，還問我讀的是full time還是part time，英語口音還很重，面試官準備的太不充分了，體驗很一般。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">上面所列舉的每一項內(nèi)容都無法一蹴而就，很多內(nèi)容都需要幾個月甚至一年的時間跨度來完成，大家更應當早日規(guī)劃和行動，這樣才能在申請季拿出一份充實而有競爭力的簡歷，為收獲夢校的錄取創(chuàng)造最大的可能。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">最后，也祝每位希望在數(shù)據(jù)科學領域有所建樹的同學，都能在成為Data Scientist的路上越走越遠！</p> <p style="text-align: justify;"><img src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1661136383008/1661136383008.png" width="808" height="188" /></p>