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港中‍‌‍‍‍‌‌‌‍‌‍‌‍‌‌‍‍‍‌‌‌‌‍‌‍‌‌‍‍‍‍‍深 统计学-数据科学方向 3.66 2022FALL转CS-AI方向,求推荐转专业友好的CS项目

温酒斩潘凤
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这里是港中深一个迷茫的学生,因为真诚的想求选校所以背景写的比较详细,认出我的人不要直接在帖子里爆我的料哈~

介绍一下大概背景,2022FALL申请,专业是统计学方向下面的数据科学方向。目前的人生目标是希望把更多的AI技术落地,应用在更多领域。所以想申请包含足够多CS和深度学习课程的项目。

现在的问题在于,我的本科专业虽然名为数据科学,但是由于在统计学下面,所以包含了很多数理统计的内容,比如统计推断和Categorical Data Analysis这种,CS的课程反而上的较少,最核心的Data Structure还没有修,CS相关的课只有入门Python课,C++ 和 离散数学。这学期在修读Parallel Computing, 但是申请前可能出不了成绩,成绩也不一定好(5555。

另一个方面是,我的GPA比较特别,大一的时候没搞明白状况,GPA只有3.3出头。然后大二3.7+,大三3.9+,最终结果就是3.666,在数据科学方向排名(8/199),和其它同GPA的比不知道算优势还是劣势。因为相当一部分关键的基础课(微积分,入门Python课,入门的概率与统计)成绩都在B range,甚至多元微积分还得了B-。由于学校不允许重修,所以后面的高年级的课虽然GPA很高,看着项目里各种要求undergraduate level calculus,probability,经常会感觉回天乏术。有的时候又会抱一些“他们看我后面成绩这么好应该会对我宽容一点吧”这样的想法。所以想问问大家这个GPA在招生官眼里属于个什么状态?参考往届信息的时候应该给自己定位高一点还是低一点?

背景方面倒还算比较丰富,

有一段 Kaggle 比赛的经历,前10%。

大二和本校老师做了一年强化学习应用方面的工作,同组大佬带飞,让我有幸挂了一个通信方向的顶会二作。

今年暑假被本校学姐提携,参加了CMU机器人学院暑研的RISS项目,用RL做自动驾驶的安全控制。得到了CMU的学长学姐很多很多帮助,然而最终没有做出什么很significant的成果。不过也算有一篇论文(或许算报告)发在了他们暑研项目的论文集里,而且要到了牛推(不敢相信!我永远爱教授!)

目前在深圳一家医药采购公司实习,已经3个月,11月初离职,数据挖掘岗。大概的工作内容一半是数据挖掘(分析,预测,建模),另一半是前端工作,把数据产品写成网页APP。但是公司技术氛围确实一般,知名度也不高。

推荐信方面,本校带科研的老师可以给我写一篇,CMU组里的超级大牛教授,机器人学院的院长,答应给我一篇 Strong Letter(我到现在都不敢相信!)。另外一篇邀请了随机过程的任课老师,不过这篇是让我自己写。

之前跟中介研究了一个月有了一个初步的选校名单,以DS为主。我看了大多数学校DS的课程设计,虽然有一些计算机相关的,Algorithm Analysis这种课程,总体来说仍旧比较有限,没有更深入的涉猎。数据相关的课程则在本科学过无数遍的: data mining, regression, basic machine learning这种,处理一些表格型的数据,感觉培养学生的方向依旧是偏Analytics方向,让人有点提不起去学的欲望。(可能研究生的课程的内容会不一样?如果有了解的朋友可以介绍一下吗?)

现在的选校名单中,我努力在一堆统计DS项目中挑出了CS和AI含量比较高的项目。但是前两天突然意识到,既然目标是学CS和AI,那何不直接去学有AI track的CS项目呢。

目前只看了一点点,中意的项目有:

NUS DSML(申了EA但是没录,而且CS课好像也没有很多?毕竟不是CS项目)

USC CS37(转专业友好,而且选课自由度很高,完全可以上成AI track)

其他CS的项目也看了一些,但是不确定对于转专业的人接受程度,希望朋友们给我补充一点符合我的背景,可以上比较多AI课的CS项目。在此叩谢各位大侠了!

(btw, 如果有什么CS申请上的建议也请告诉我,比如GRE q167需要重新考吗?)
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