128棋牌秒兑换

2019-05-17 15:36

飞彼学子分享实录丨双非学校到香港研究型项目

  原标题:飞彼学子分享实录丨双非学校到香港研究型项目录取,我的成功之路你可以复制

  香港求学,可分为授课型和研究型(包括mphil和phd)两种,授课型,顾名思义,以上课为主;而研究型项目在学习过程中会有导师一对一指导,需要跟老师一起完成科研项目,发表学术论文才可以毕业。

  因为研究型项目需要导师一对一指导,并且通常会提供全额奖学金,需要系里有足够的导师和科研经费才可以发录取,所以每年的录取名额非常少,因此它的申请难度会比授课型项目大很多。

  研究型项目需要另外准备一个研究计划;而且在研究型项目申请过程中还需要套磁,而授课型项目不需要。

  很开心为各位师弟师妹带来经验分享,我是来自华南农业大学的林同学,我就读的专业是计算机科学与技术,数据科学方向。本科的平均绩点是88分,雅思6.5分,实习经验包括中科院的高性能数据挖掘实验室客座学生和香港浸会大学深圳研究院研究助理,主要研究方向是机器学习与数据挖掘和多目标优化算法。

  林◁☆●•○△同学背景听起来很高大上,首先想问一下专业性的问题,当初你是怎么对data science / data mining 产生兴趣的呢?在专业学习方面,你做了哪些准备工作呢?

  最初接触data science是因为学校的一门叫机器学习和数据挖掘的专业课,相对一般的计算机算法来说,机器学习算法在人工智能领域的应用更加广泛,并且能够为计算机程序赋予一种自我学习的能力,这类算法在社会中应用也更加有趣,包括无人驾驶、人脸识别、推荐系统等等。

  第一个阶段是基础知识的储备阶段,这里的知识包括线性代数、数学分析、凸优化和系统学,这些课程理工科的同学在大一大二应该都有学习过。

  第二阶段是准备直接学习机器学习的一些基础算法,这里推荐两本机器学习的入门书籍,一本是李航◇=△▲的《统计学方法》,另一本是周志华的《机器学习》。我首先把书中一些常用的基础算法理解后编程出来,在编程实现算法的过程中可以检验自己对机器学习算法的理解程度。

  第三阶段是使用机器学习算法解决一些实践问题,现在有很多数据挖掘的算法比赛平台,比较出名的包括kaggle和阿里巴巴的天池大数据平台,在计算机视觉领域也有相关比赛,有兴趣的同学可以去搜索一下。

  看得出来,林同学在数据挖掘方面的学习不仅系统有条理,表现出他对这个领域不仅有strong motivation,还有很强的行动力,而这些也是录取官们喜欢的性格特质。我们都知道,申请留学需要兼顾的东西还是挺多的,那在申请之前都做了怎样的准备?你是怎么规划自己的留学的呢?

  根据我自己的申请经历,我觉得香港理工科的学习规划主要是三个方面准备工作,其中包括提高绩点,通过雅思/托福考试,还有增加自己的科研或者实习经验。

  我是大三的上学期末开始进行申请的,我首先是准备雅思考试,因为比较幸运一次就通过了,接下来的主要工作就是和飞彼的肖老师一起完成初期个人陈述和简历等材料。

  大三的时候需要注意的是一定要提高绩点,大三主要是专业课,加入申请的是本专业,专业课的绩点在申请中会更加重要。接下来就是尽可能提高自己的科研经历,我和幸运◆◁•收获中科院数据挖掘实验室的实习机会,在增加科研经历的这个阶段一定要明确自己未来的研究方向,然后根据研究方向找相关实习,并在实习中加深自己对研究的理解,因为如何要申请PhD或Mphil,需要写研究计划,如果没有一段时间的科研经历的积淀,很难写出有深度的研究计划。

  大四上学期一开始就进入比较紧张的申请工作,申请PhD或Mphil就要进行研究计划的撰写和导师的套磁,这个阶段很重要,联系导师的时候一定要对自己研究的领域有比较明确的了解,同时也要了解老师研究的◇•■★▼方向。而研究计划的撰写也需要花较多的时间,因此建议将来要申请的同学提早准备,还要多向老师与师兄师姐进行专业问题的请教与★-●=•▽交流。

  林同学讲得很详细,因为香港学校在招生方面,导师有很大的决定权,因此,如果某个导师看了你递交上来的申请材料,感兴趣的话,还会有面试环节,而这一环节可以说很重要,我知道◇…=▲林同学是有参加了三次面试,和我们详细分享一下自己的面试经历吧

  我是参加了港大计算机科学授课型硕士的面试,还有浸会大学、香港城市大学PhD的面试,港大的面试与另外两个学校区别比较大,港大是群面的,两个教授同时面10多个学生,分三个环节,第一环节是自我介绍,第二环节是给一个话题,然后所有人进行讨论,最后自由发表意见,我的面试主题是如何看待大学生创业。第三环节是考察计算机□◁专业知识,主要考察编程和算法。面试○▲-•■□时用英文交流的。而两位两个学校的PhD面试是与导师通过Skype一对一进行面试,大概30-40分钟,面试内容包括自我介绍、科研经历提问、回答问什么选择学校、为什么读、为什么选择这个研究方向、对老师哪些研究眼兴趣。

  通过几次面试,我的建议是面试之前一定要对▽•●◆老师的研究方向有清晰的认识,对自己想要研究的方向也要清楚,想清楚自己为什么要研究这个方向,为什么想要读博士,对于老师研究方向中一些基础知识要熟悉,还有对于自己个人简历和个人陈述中的内容一定要熟悉,老师有可能会问到一些细节。还有就是要准备好几个想要问老师的问题,问题问的好会很加分,还有就是面试的时候一定要坦诚和虚心,实事求是。

  现在录取的是港大计算机科学专业硕士与港城大计算机科学博士,请问怎么看待这两个学校的项目呢?自己会怎样去选择?

  相比较来说,香港城市大学计算机博士的申请难度要比港大计算机科学授课型硕士大得多,因为PhD每年的招生名额少的可怜。授课型硕士主要是侧重完成课程,修满学分就可以毕业;博士侧重是科研,毕业难度也大一些,需要完成发表论文的要求。因为我希望有更长时间的进行本专业的学习,所以最终放弃了港大的授课型硕士,选择了香港城市大学的博士。

  另外,PhD△▪▲□△还有一个优势就是,能够提供全额奖学金,每个月1w6左右的奖学金,而授课型硕士都是自费的。

  不仅提供奖学金 学费也比授课型便宜很多 研究型的学费一年4.2W港币左右 授课型要十几万 另外,校内的宿舍也会优先提供给研究型项目的同学 所以拿这个奖学金 在学校可以过得比较滋润了。老师知道你做了一些背景提升的项目,比赛、实习和科研等★△◁◁▽▼想了解一下,自己当初是怎么选择的?可以和师弟师妹们分享一下自己选择的吗?

  关于科研背景的提升,我觉得选择一个跟自己方向吻合的实验室进行实习是很有必要的,一方面实验室的老师和师兄师姐可以为初期的学习提供很大的帮助,同时实验•●室也回提供更多实践的机会,也可以让我们提前接触科研生活。而参加相关比赛也是为了在实践中提升对算法的认识。

  在机器学习和数据挖掘方面,入门级的比赛建议参加 Kaggle,在Kaggle一些入门级比赛都有tutorial,并且还有来自全国各地的题解,可以给初学者提供很多帮助。阿里巴巴天池大数据平台,比较适合有一定数据挖掘基础的人参加,天池现在还承办了KDD和IJCAI这些世界顶级数据挖掘比赛,比赛的试题涉及生活的方方面面,都挺有意思的。在比赛中边做边学是一个比较●好的学习方式,也更容易坚持下来。

  我们都知道,在申请的过程中,学校会通过文书来了解每位申请者,所以好的文书也是成功的关键因素,那在经过申请的过程之后,你觉得在文书上,要怎样展示自己呢?要体现自己怎样的特点与形象呢?

  对于申请PhD来说,个人简历要关键突出自己的科研经历和科研成果,还有一些与专业有关的技能。在个人陈述中最要体现出自己学习和科研的过程,遇到的困难和解决困难的过程。另外,一些课外经验也可以稍微提及,例如好的体育成绩或者学生组织经历,这类好的经历也可以给老师留下印象。

  我们了解到,香港与英国一样,偏爱211、985的学生,林同学觉得自己在申请上的优势与劣势是什么?有什么方法去扬长避短吗?还有你觉得自己哪方面优势让学校给你录取▪▲□◁的呢?

  华农是一个非211非985的学校,在我了解到大多数拿到香港PhD的同学都是来自985,211的同学,双非的背景看起来就是一个劣势。但是,经过这▼▲次申请,我发现其实双非与985,211的差距不是在985,211这个标签本身,而是相对来▪…□▷▷•说,985,211校院有更多的实验室和科研资源,有更多的本科生有机会提前接触科研项目。所以,作为双非学生如果能有尽早进入好的实验室学习的意识,并主动寻找▷•●去实验室实习的机会,是可以很大程度弥补双非背景的劣势。

  我自己的优势也是在于能够尽早开始科研的相关的工作,然后较早明确了自己的研究方向,也就有比较多的时间可以增加自己在专业方面的知识储备。

  在规划和申请过程中,飞彼为我提供了很中肯的提升科研经历的建议,并介绍了在香港读博的本专业师兄◆●△▼●师姐,师兄师姐带来的建议也给我提供了很大的帮助。另外,飞彼留学为我文书的撰写和润色提供了很大的帮助。尤其需要感谢的是,飞彼在申请初期鼓励我申请研究型的项目,让我有机会去申请并幸运地拿到梦寐以求的全奖博士的offer。

  我的建议是尽快开始申请的准备,对于申请PhD来说,我认识的挺多同学都是大二就已经开始准备了,而且语言要尽早过,这样才有时间去准备专业的东西。还有在申请PhD的时候,一定要多套磁。还有就是不要轻易放弃,一次面试失败没关系,关键是要学会总结经验,然后继续尝试。

128棋牌秒兑换