每年很多人扎堆申請的數(shù)據(jù)科學(xué)類專業(yè)，需要如何掌握申請競爭優(yōu)勢，我們可以從港新部分?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)專業(yè)的錄取要求，來一探究竟。

首先，從各項目對本科專業(yè)背景的要求來看，絕大部分都要求申請人是理工類專業(yè)或是較為強調(diào)定量編程的學(xué)科。面對這種申請基本要求，如果本科專業(yè)的定量成分不夠高，建議提早通過選課或者網(wǎng)課的方式進行補充。

當(dāng)然，滿足基礎(chǔ)要求并不能讓我們脫穎而出，想要獲得競爭力和匹配度，我們還需要通過深挖專業(yè)的課程設(shè)置，來找到目標(biāo)專業(yè)的側(cè)重點和偏好，然后對應(yīng)進行背景提升。

我們以新加坡國立大學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)與機器學(xué)習(xí)專業(yè)為例，其課程設(shè)置完全是圍繞數(shù)據(jù)科學(xué)流程的，從發(fā)現(xiàn)（“數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)”課程涉及），到數(shù)據(jù)預(yù)處理，再到模型規(guī)劃與搭建（“數(shù)據(jù)挖掘”課程涉及）。其中，數(shù)據(jù)預(yù)處理和建模所需的工具，都離不開在“分析工具”課程中所學(xué)習(xí)的軟件。另一方面，在數(shù)據(jù)科學(xué)的學(xué)習(xí)中，也離不開“概率統(tǒng)計”和“時間序列”這兩門，因為大量算法都是以數(shù)理統(tǒng)計為理論基礎(chǔ)，實際業(yè)內(nèi)的工程應(yīng)用涉及的數(shù)據(jù)和模型也都并非靜態(tài)。

因此，在進行背景提升時，我們可以有針對性地先去掌握基礎(chǔ)理論基礎(chǔ)，熟練關(guān)鍵工具，實踐部分的分析流程，在各類場景下選擇合適的算法進行應(yīng)用、優(yōu)化與評價，這對申請是大有裨益的，可以大大提升自己與專業(yè)的匹配度。

我們以22fall一位同學(xué)的申請為例，在本科背景不占優(yōu)勢的情況下，他選擇針對人工智能領(lǐng)域補充經(jīng)歷，進行機器學(xué)習(xí)項目，來打造關(guān)注前沿、快速學(xué)習(xí)、積極實踐的申請人形象，最終幫助他拿下港大CS專業(yè)的錄取。

（錄取信息）

（經(jīng)歷與簡歷展示）
當(dāng)然，也有很多同學(xué)反饋在進行申請準(zhǔn)備時，往往會遇到下面這些問題：

資源有限，個性化不足：

校內(nèi)的課程設(shè)計項目通常在深度、廣度、個性化方面都有不足，難有合適的獨立項目機會；

認(rèn)知有限，項目難定：

不確定哪類項目對自己的申請幫助最大，項目主題、所涉技能、后期申請應(yīng)用都沒有頭緒；

毫無經(jīng)驗，流程不熟：

缺乏相應(yīng)指導(dǎo)，自己開展毫無頭緒，不清楚分析步驟、適用方法、研究側(cè)重等；

Python編程，基礎(chǔ)薄弱：

編程基礎(chǔ)薄弱，遇到報錯無法解決，查看別人代碼難以快速領(lǐng)會意圖，學(xué)習(xí)過程艱難；

指南者留學(xué)針對大家在背景提升過程中可能遇到的種種實際問題，通過分析多年積累的大量留學(xué)成功案例，在充分了解海外院校招生要求和偏好的基礎(chǔ)上，專門開設(shè)了適用于留學(xué)黨背景提升的人工智能項目實戰(zhàn)、人工智能科研、中科院實習(xí)等。

以實踐應(yīng)用為主導(dǎo)，讓學(xué)員深度體驗完整項目流程，整個項目中所應(yīng)用的模型算法，在前期課程中都會一一進行講授，并通過示例項目做代碼實現(xiàn)演示，確保大家的學(xué)習(xí)效果。項目過程中，老師會一對一指導(dǎo)幫助學(xué)生完成項目。學(xué)生不僅可以獲得申請所需相關(guān)技能，還可以積累一段言之有物的實戰(zhàn)經(jīng)歷。整個經(jīng)歷的亮點、在簡歷中如何展示也會指導(dǎo)大家完成。

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