计算机科学(Computer Science,简称为 CS),是研究计算机系统结构、程序系统、人工智能以及计算本身的性质和问题的学科。它是一门包含各种各样与计算和信息处理相关主题的系统学科,范围涉及从抽象的算法分析、形式化语法等,到更具体的主题如编程语言、程序设计、软件和硬件等。
请计算机科学专业什么背景最受名校青睐?
以卡内基梅隆大学为例,申请该校计算机科学硕士,需要正规大学本科毕业并取得学士学位。
申请人还要有计算机科学相关背景,包括对Java、C++、Python等编程语言的熟悉。
GPA3.7分,GRE320分以上。
机构针对想申请计算机科学/计算机工程/数据科学等热门专业的同学,专门开设了适用于升学党的背景提升科研项目,参与研究前沿课题,让学生不仅可以获得申请所需相关学术经验,还可以积累一段言之有物的实战经历,增强名校申请竞争力!
?课题名称:人工智能与数据科学专题:机器学习理论与Python编程实践
?开课时间:2023-07-22
?涉及专业:计算机科学、计算机工程、数据科学
?招生对象:高中生、大学生
?班级人数:15人左右 授课教授:
麻省理工学院终身教授
Mark导师现任麻省理工学院(MIT)终身教授,曾获素有“诺贝尔风向标”美誉的美国斯隆研究奖、国际最具声望的博士后奖励Hubble Fellow,并在多个年份获得Web of Science高被引学者称号。Mark导师的研究兴趣聚焦机器学习、数据科学、人工智能、宇宙物理等,善于利用高性能超级计算机强大的数据处理能力进行数值模拟,训练机器学习和深度学习模型,借助机器学习与数据科学技术分析模拟数据。
导师部分简历
导师部分论作科研要点:
学生将在项目中学习数据科学、机器学习的理论和方法,了解并且掌握Python在数据科学和机器学习中的应用。学生将在项目结束时,自选框架和问题,使用Python开发机器学习应用,提交项目个性化研究课题报告,进行成果展示。
适合人群:
✅ 对计算机科学、计算机工程、数据科学感兴趣的学生
✅ 未来希望在计算机科学专业发展的学生
✅ 想要学习论文写作,锻炼学术语言的使用及提升学术能力的学生
✅ 有意愿从事科研实践,产出学术科研报告和论文成果的学生
✅ 希望在该领域深入研究,培养学术思维,提升学术背景软实力的学生项目安排:
1 项目周期:
7周在线小组科研学习+5周不限时论文指导学习 共125课时
2 课题大纲:
机器学习与数据科学概论:学生将在本周了解机器学习和数据科学的基础理论和方法,探讨机器学习和数据科学在业界和学界的最新动态及应用
机器学习基础数学理论:机器学习模型和算法理解需要具备良好的数学逻辑和基础。学生将在本周了解机器学习背后的逻辑和线性代数等必备数学理论
回归理论:回归理论是机器学习的基础理论。线性回归体现了优化、拟合等经典机器学习思想,往往是初学者首先学习的内容。学生将在本周学习常见回归理论
机器学习常见算法:学生将在本周了解KNN、K-means等机器学习常见算法
数据科学和机器学习最佳实践:学生将在本周了解机器学习和数据科学最佳实践指南,从中获益
项目回顾和成果展示
论文辅导
3 课时安排:
需要详细课程表的同学,欢迎微信联系学术顾问老师。
项目产出:
● 推荐信
科研项目推荐信
优秀学员可获名校教授EDU推荐信
● 论文发表
论文写作和发表辅导:
EI/CPCI等同等级别索引国际会议全文投递与发表指导(可用于申请)
参加国际学术会议(鼓励学生实地或远程)
● 科研项目材料
科研结业证书
学术报告
教授评价表/信
助力申请:
参加科研项目之前:履历上没有深度经历
?科研项目之后:丰富履历,提高升学、求职成功概率
参加科研项目之前:申请文书陈词滥调
?科研项目之后:积累高含金量文书素材,打造个性化申请故事,展现背景软实力
参加科研项目之前:适应不了名校学习节奏
?科研项目之后:夯实基础,以丰富的经验和前沿的思维快人一步
机构就业方向
计算机科学就业前景广阔,毕业生可在软件企业、国家机关以及各个大、中型企事业单位的信息技术部门、教育部门等单位从事软件工程领域的技术开发、教学、科研及管理等工作。
大部分毕业生主要从事计算机软件和互联网相关的工作,如后端开发、前端开发、程序设计、算法、软件工程、硬件工程、移动开发、测试等岗位。
院校排名机构
1. 麻省理工学院 United States
2. 卡内基梅隆大学 United States
3. 斯坦福大学 United States
4. 加州大学伯克利分校 United States
5. 牛津大学 United Kingdom
6. 新加坡国立大学 Singapore
7. 剑桥大学 United Kingdom
8. 哈佛大学 United States
9. 苏黎世联邦理工学院 Switzerland
10. 洛桑联邦理工学院 Switzerland