申请美国CS专业应该选什么国际竞赛？

提起美本申请最火爆的专业选择，CS当之无愧！

美国全国学生信息交换研究中心5月26日公布的数据显示，在四年制大学排名前10的本科专业大多数入学率相对持平或持续下降的情况下，CS专业的入学率依旧增长了7.8%。

这也表明，未来CS专业的申请难度越来越大！

竞争不断加剧的情况下，CS领域的高含金量竞赛奖项成了申请必备项。与CS相关的高含金量竞赛有哪些？这些竞赛的难度如何？适合哪类学生？

适合CS专业学生参加的5类竞赛

总的来看，适合CS专业学生参加的比赛主要有5类，分别是——

• 算法类
• 编程类
• 研究类
• 科创/人工智能类
• 数据科学类

1.算法类竞赛

算法类竞赛比较像传统理解中的应试类学科竞赛，需要学生大量刷题，更适合解题能力强的学生。

像是国际信息学奥林匹克竞赛、加拿大信息学竞赛等，都是算法类竞赛的代表。

而由于算法类竞赛的问题大部分属于数学和逻辑学的问题。因此，它最大的特点是专业性强，需要参赛人在计算机方面有深入的理解和专精的知识认知体系。

算法类竞赛推荐

• USACO美国计算机奥赛
• NOIP/NOI 全国青少年信息学奥林匹克竞赛
• CCC加拿大信息学竞赛
• APIC 亚洲与太平洋地区信息学奥赛
• IOI 国际信息学奥林匹克竞赛
• TopCoder 编程算法公开挑战赛
• Google Code Jam 谷歌全球算法挑战赛

2.编程类竞赛

编程类竞赛也需要做题，但与算法类竞赛不同的地方在于，这类竞赛会给出一个大的命题，参赛人在命题范围内可以自由发挥，通过编程解决问题。

编程类竞赛，顾名思义主要考察的技能是编程，以及通过编程解决问题的能力。

它也需要做题，但与算法类竞赛不同的地方在于——编程类竞赛会给出一个大的命题，参赛人可以在命题范围内自由发挥，通过编程解决问题。

比如苹果Swift学生挑战赛，2022年要求参赛者完成一项Playgrounds App设计，主题不限，重点考察参赛人的编程熟练度和创新思维。

因此编程类竞赛相对更加灵活一些，有更大的发挥空间，当然，参赛人的发挥需要在设定的框架里。

编程类竞赛推荐

• American Computer Science League 美国高中生计算机竞赛
• Facebook Hacker Cup 黑客杯
• Swift Student Challenge 苹果Swift学生挑战赛

3.研究类竞赛

研究类竞赛与其他竞赛不同的地方在于，它没有任何的命题框架。

比如大家比较熟悉的丘成桐竞赛，它需要你自己去发现想研究的问题，然后根据你选择的课题撰写完整报告并提交的比赛。

不过从近两年的获奖课题来看，“人工智能”相关研究占比较大。因此在选题时，结合当下行业热点及前沿领域，能从一定程度上帮助参赛人提高获奖几率。

研究类竞赛推荐

• 丘成桐中学科学奖（计算机）
• 再生元国际科学与工程大奖ISEF

4.科创/人工智能类竞赛

科创/人工智能类竞赛需要一定的动手能力，微软创新杯、黑客马拉松、世界机器人大赛等都是该类竞赛的代表。

这类竞赛不仅需要参赛人提供一个预想提案，还需要完成一个完整的项目产出。尤其是机器人大赛和机械工程大赛，里面也会用编程来控制机器人，但最后的作品必须是一个能在现实中运行的实体。

需要准留学生们注意的是，黑客马拉松在这类竞赛中较为特殊。它不要求产出实体，但需要参赛人运用已经编好程序代码解决给定的项目命题。

整体来看，其他类型的竞赛主要考察学生的学科知识和相应能力，而科创/人工智能类竞赛主要考察学生从0到1的可落地产出能力。

此外，科创/人工智能类竞赛还需要学生具备非常强的创新能力~

科创/人工智能类竞赛推荐

• Imagine Cup 微软创新杯
• Hackathon 黑客马拉松
• BotballEducational Robotics Program 国际机器人工程挑战
• World Robot Conference 世界机器人大赛
• VEX Robotics Competition VEX机器人世界锦标赛
• Asia-Pacific Youth Robot Competition 亚太青少年机器人竞赛
• MIT Battlecode 麻省理工学院人工智能竞赛
• FRC 机器人大赛

5.数据科学类竞赛

数据科学类竞赛与编程类竞赛一样，都有命题范围且都需要编程，但这两者的不同在于：

编程类竞赛单纯要求通过编写程序来解决问题，而数据科学类竞赛考察的核心点在于数据科学。要求参赛人运用数据统计、数据处理以及数据解译相关知识来编程。

比如，比较典型的数据科学类竞赛往往会给你一个很大的数据库，看你能不能从里面找到合适的数据，或能不能通过数据科学的方法很好的解决问题。

著名的“冲藤”神器Kaggle就属于这一类竞赛，其可选主题非常多，而且都很有趣。

数据科学类竞赛推荐

• Kaggle Competitions
• Driven Data
• Data Science Challenge
• KKD Cup

以上就是我今天的分享，希望能够帮到大家。