【導(dǎo)讀】如何助力DIY全拒Y同學(xué)逆襲哥倫比亞大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)碩士
學(xué)生錄取情況 | ||
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姓名: | Y同學(xué) | |
錄取院校: | 哥倫比亞大學(xué) | 測一測我的錄取指數(shù) |
錄取專業(yè): | 數(shù)據(jù)科學(xué) | |
留學(xué)入讀階段: | 研究生 | |
錄取時(shí)間: | 2018-03-01 |
學(xué)生背景 | ||
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GPA: | 3.51/4.0 | |
語言成績: | 托福:105 | 想要拿高分? |
畢業(yè)/在讀院校 本科:國內(nèi)985大學(xué); 碩士:UK某大學(xué)
目前就讀專業(yè) 碩士:信息學(xué)
申請專業(yè):數(shù)據(jù)科學(xué)
GPA:3.51/4.0
TOEFL:Listening:27 Speaking:23 Reading:30 Writing:25 Total:105
GRE Verbal: 157 Quantitative: 167 Writing: 3.0
優(yōu)勢:學(xué)生目前是在UK某大學(xué)讀碩士,但是申請的時(shí)候英國的成績出來的很晚,所以只遞交了本科的成績單,985 學(xué)校,GPA 3.51 左右,在本科期間有2 個(gè)科研項(xiàng)目,有3 次實(shí)習(xí)經(jīng)歷。
劣勢:研究背景不夠突出,科研項(xiàng)目偏少,還可以把自己的研究背景分量再提升下。
而且學(xué)校是基本上去年已經(jīng)申請過了。
學(xué)生在經(jīng)歷了第一年DIY 全拒之后,第二年選擇了我們的SO 團(tuán)隊(duì),然后我們有給出相應(yīng)的背景提升和文書挖掘工作。學(xué)生很有禮貌,在剛接觸時(shí)把他之前DIY 的文書資料發(fā)給我,在看到文書資料后,我們發(fā)現(xiàn)學(xué)生并沒有把自己的背景和實(shí)力沒有完全發(fā)揮和凸顯出來,所以后面在文書挖掘這塊做了大量的工作。
在文書這塊主要還是去深入挖掘?qū)W生跟數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的能力。 學(xué)生之前自己DIY 的文書寫的非常的少,然后后面自己全拒之后走向另一個(gè)極端,寫為什么選擇計(jì)算機(jī)都可以寫一頁,但是后面的全篇文書我們舍棄了很多這些不是很重要的故事。
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全篇還是開門見山,直接提出自己關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)的見解去體現(xiàn)自己的專業(yè)。一個(gè)優(yōu)秀程序員優(yōu)化代碼,更優(yōu)秀程序員則會設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)。最.優(yōu)秀程序員則會同時(shí)運(yùn)用代碼優(yōu)化和數(shù)據(jù)分析并且明白他們的不同之處。同時(shí)也體現(xiàn)了學(xué)生在IT 領(lǐng)域重要的一個(gè)潛質(zhì)就是不斷主動(dòng)學(xué)習(xí)新的技術(shù)和非技術(shù)兩方面的知識,同時(shí)在愛丁堡的學(xué)習(xí)也做了很多閱讀規(guī)劃。開篇就應(yīng)該可以看出學(xué)生是一個(gè)很務(wù)實(shí)的同學(xué),同時(shí)他也并沒有很教條化,在英國讀完碩士卻依然選擇繼續(xù)赴美留學(xué)去強(qiáng)化自己的相關(guān)軟技能。
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項(xiàng)目是文書的核心所在,第二段開頭就開始寫到了學(xué)生已經(jīng)在本科和研究生期間做了9 個(gè)項(xiàng)目和3個(gè)實(shí)習(xí),沒有參加過項(xiàng)目的程序員,是一個(gè)孤獨(dú)的高手,所以項(xiàng)目能力也是程序員成熟的重要標(biāo)志之一,主要去體現(xiàn)學(xué)生在項(xiàng)目中各方面能力的提高,比如說數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)可視化和優(yōu)化方法的運(yùn)用。然后著重突出學(xué)生的以下能力。
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1 數(shù)據(jù)分析
要有獨(dú)立從各種各樣的地方把數(shù)據(jù)化為己用的能力。去把可能會用到的相關(guān)工具體現(xiàn)出來。
SQL:用來存儲和查詢structured 數(shù)據(jù)。
Programming:比如用Python for parsing/scraping data。
Hadoop/parallel processing,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的分析,這就需要MapReduce 等技術(shù)。
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2 高效
數(shù)科的建模結(jié)果最終要放在企業(yè)的生產(chǎn)系統(tǒng)中,尤其大規(guī)模數(shù)據(jù)很注重效率,python 不能勝任。所以也同時(shí)需要會java 和C++,python 是用來做demo 的, Hadoop 是基于java 的,C++的效率自不必說,如果只會python,需要另外一個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)師幫助用java 實(shí)現(xiàn)算法。所以后面在文書里也大量提到學(xué)生比如2 周快速完成項(xiàng)目等。
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3 解決問題
通過在英國讀碩士期間的一個(gè)自然語言處理項(xiàng)目-三元語言項(xiàng)目模型,去轉(zhuǎn)換德語,英語,西班牙語,在遇到bug 后,學(xué)生面對問題的成熟的解決能力,也有提出最后解決這個(gè)問題的正確公式。這個(gè)項(xiàng)目在強(qiáng)調(diào)了學(xué)生解決問題的能力之后并且也有涉及到學(xué)生對于模型這塊的運(yùn)用,因?yàn)槟P偷膽?yīng)用范圍、有什么限制和優(yōu)勢是需要需要強(qiáng)大的編程能力和解決問題的能力。
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4 溝通
數(shù)據(jù)科學(xué)分析師會跟公司的很多不同部門的人打交道,會比碼農(nóng)跟更有機(jī)會見到高層或者是business 領(lǐng)域的人。所以他們可能要經(jīng)常做presentation,需要很強(qiáng)的visualization 的能力,但是一切的解決方案,都要從產(chǎn)生商業(yè)利潤的角度來考慮是否合理。這里在文書里是通過一個(gè)本科的項(xiàng)目-基于隱馬爾可夫的配電網(wǎng)故障類型智能診斷,寫學(xué)生的精彩的2 次答辯,拿到了院里5000 元的贊助費(fèi),后面也大力強(qiáng)調(diào)了學(xué)生在整個(gè)團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目里和軟件設(shè)計(jì)這塊同學(xué)的溝通,比如說需要他們實(shí)現(xiàn)什么、需要告訴他們什么地方需要改進(jìn)。
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學(xué)生申這個(gè)專業(yè)的優(yōu)勢還是在于他的計(jì)算機(jī)的背景基礎(chǔ),他在統(tǒng)計(jì)、代碼、建模和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)工具已經(jīng)有了一定的積累和運(yùn)用。
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最.大的劣勢還是在于相關(guān)的研究經(jīng)歷不足和不夠突出,還有一個(gè)就是研究生的經(jīng)歷,實(shí)際上對他選學(xué)校造成了一定的限制。
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這些學(xué)校去年學(xué)生基本上是DIY 申請過了的,然后他第二年繼續(xù)申請這些學(xué)校的時(shí)候其實(shí)前期有跟學(xué)校確認(rèn)過已經(jīng)拿了AI 碩士學(xué)位是否能繼續(xù)申請這些學(xué)校的碩士,這個(gè)是前期已經(jīng)跟學(xué)校溝通好的,所以一定程度上保證了我們申請和錄取的資格。然后我們其實(shí)在第二次申請的時(shí)候,有根據(jù)每個(gè)學(xué)校的項(xiàng)目特色去寫為什么選擇這個(gè)學(xué)校的原因,寫的比較細(xì),但是沒有刻意的在PS 里寫去年被拒,同時(shí)我們在某些學(xué)校的網(wǎng)申回答以前是否申請過這個(gè)學(xué)校依然保持真實(shí)的回答,是申請過,并且其實(shí)在文書里還是弱化了他的教育背景,主要還是去強(qiáng)調(diào)他的項(xiàng)目的大量的積累。后面的文書里可以看到1萬小時(shí)積累的故事,去強(qiáng)調(diào)學(xué)生作為碩士再申請碩士和本科申請碩士的一個(gè)很大的優(yōu)勢。去量化學(xué)生在數(shù)科的編程水平,比如說改進(jìn)MapReduce 算法,在大數(shù)據(jù)這塊,也提到對于SQL 這個(gè)的熟練運(yùn)用,因?yàn)檫@個(gè)軟件會對時(shí)間復(fù)雜度要求會比較高。另外也有項(xiàng)目里提到學(xué)生相關(guān)的綜合/分析/表述/軟技能難以表述,化繁為簡的表達(dá)能力。
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很多學(xué)校Data Science 是設(shè)立在計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院下的,也有一些學(xué)校是單獨(dú)開設(shè)data science institute。然后就是哥大這個(gè)專業(yè)出結(jié)果還比較快,網(wǎng)申時(shí)間是2 月15 截止,實(shí)際上是在圣誕節(jié)前就已經(jīng)遞交出去了,所以可以盡早遞交申請。Data Science 是以就業(yè)為導(dǎo)向的,所以積累實(shí)習(xí)也是比較重要的。
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