实例解析:数学经济背景如何申到宾大CS

分类:院校文章
宾大CS
近年来,计算机似乎像个八爪鱼触及到了各个行业,迫于就业压力,大部分学生在申请的时候都会考虑一下计算机相关专业,比如:DS、BA甚至直接转CS,今天我想跟大家分享一下数学+经济学双学位转计算机的实例经验。
 
F同学背景信息
学校背景:波士顿大学
专业背景:数学+经济学双学位
GPA:3.92/4.0
GRE:328+4
软性背景:两个实习,一段研究。
录取结果:Penn、USC( CS37)、UChicago(MPCS)、NEU(东北大学)Align
拒信:Stanford MS&E、MIT BA、Harvard DS
 
申请背景分析:
逍客的每个学生在未签约前都做过详细的定位评估,以保证每个进入留学服务系统的学生都能对自己申请的优缺点有一个详细的了解,每一个成功的申请人都经历了优点的充分体现和缺点的有力补充,成功冲刺梦校的主要原因就是短板的补充。
 
从本科所学专业课程来挖掘转专业的基础
 
这个学生的申请背景是数学和经济学双学位,对于转专业来讲,第一道坎就是计算机背景。我们先分析了学生的课程开设情况,数学课程都比较基础,该上的都上过了,经济学课程整体偏分析方向,比如计量经济学、Python、R都有开设,另外学校也开设了统计方向的课程。
 
虽然有一定的计算机背景课程,但是学生的实习及研究背景都很缺乏,这个是申请中的硬伤,我们无法给文书写作提供良好的素材。所以寻找合适的科研经历及实习背景通常是软背景规划的核心内容,也是大家非常容易迷茫的地方。
 
通过对已有课程作业的整理,奠定寻找校内科研的基础
 
通过对课程的分析及课程作业的整理,我们发现学生的Python课程做了机器学习方向自然语言处理的内容,于是我们的第一份研究规划就从自然语言处理开始。将学生在Python课上面写过的作业整理出来,制作成简历。发送给Python的课程教授,寻求科研机会。由于是自己的代课老师,套起研究来自然容易很多。在这里我想告诉准备申请的筒子们,在做软背景规划的时候,我们首先应该考虑校内教授免费的科研项目,大部分学生都能在自己教授哪里找到合适的研究方向,教授提供的这种项目时间长,内容相对比较深入,而且比较唯一,沟通起来也方便,对于申请有非常大的帮助。
 
良好的校内科研为我们寻找企业的实习提供了简历素材
 
有了一个校内研究项目打底,再加上我们进一步挖掘其他课程内容,从计量经济学课程中进一步挖掘了学生在分析方面的课程作业,这些过往的项目经历,为我们寻找一份分析方向的实习奠定了良好的基础。
 
海本学生的暑假很长,我们利用3个月的时间进行了两段实习。第一段实习我们找了一份数据开发的实习生,这虽然是一家小公司,但是实打实的分析岗位,婆婆都是媳妇熬出来的,所以不要在自己毫无实习背景的情况下,就要求自己找到一份著名企业的实习。这种想法毫无意义,而且很难实现,同时又狠狠的打击了正在准备中的筒子们申请实习的积极性。
 
数据开发实习岗位通常要求学生具有Python或者R基础,另外还需要掌握SPSS或SAS等分析工具,所以想要靠找一段实习补充自己的背景,我们就需要有一定的课程背景做奠基。
 
第二段来自于某基金管理公司的金融数据实习。这段实习是在Data Lab的指导下对全球金融数据产业进行深度分析,这个岗位对Python也有比较高的要求。
 
总结分析类岗位实习对学生技能的要求
 
从两段实习来看,数据分析类的岗位实习对学生Python的应用有较高的要求。如果需要转分析类专业建议大家具备Python的课程学习经历,无论是在学校学习,还是网络课程的学习,都需要大家具备这个能力。
 
我们今天分析了这个案例在申请时候的优缺点,尤其是对于转专业缺点的补充方法做了很好的解答。很多学生来咨询的时候都觉得自己的背景一片空白。我希望大家相信自己,你们都是读了3年大学的学生,你们拥有大量的课程作业,这些作业是大家最大的法宝。尽管你的背景看起来像一片贫瘠的土地,但是大家只要有一双慧眼和灵巧的双手,大部分学生都能挖掘出实习或者申请需要的素材。如果觉得自己的背景一片空白,不妨尝试一下和我做一次留学定位评估,我们通过深入的沟通,就不难找到自己3年大学生涯积累的宝藏了。