棕櫚大道留學 丨 純文科背景轉申Data Science?文轉理工申請攻略

來源:SOHU  [  作者:棕櫚大道PalmDrive   ]  責編:張華  |  侵權/違法舉報

原標題:棕櫚大道留學 丨 純文科背景轉申Data Science?文轉理工申請攻略

「我的申請路」是我們新開設的一個欄目。在這里,棕櫚大道的專業導師們將會把他們申請路上的每一步選擇細細道來,你可以看到遍布全球名校的導師們對各個國家和地區,不同學校與項目的第一手申請經驗!

  • 本期分享導師Lena

Lena 導師本科畢業于香港大學,獲得了 Bachelor of Arts,哲學、德語雙主修畢業,期間于德國弗萊堡大學交換半年,學習哲學與德語文學。

我們可以看到,這些跟申請的專業并沒有太大的關系,而且有一個文科到工科的能力轉換,但她還是突破重重困難斬獲了哥大教育學院分析專業的 offer。以下是她的經驗分享:

申請經驗一覽

● 申請背景簡介

● 申請時間線安排

● 簡歷和文書如何寫

● 推薦信如何準備

● 標化考試如何取得高分

● 其他分享

申請結果:

共申請 3 個 program,2 個帶獎 offer,一個拒信。其中哥大教育學院中分析專業的課程內容主要包含數據分析、數據挖掘、教育科技、認知科學等。

申請背景:

標化成績

TOEFL:113

GRE:327 + 4.5 (還有德福語言測試合格成績)

GPA:3.8 / 4.0

推薦信

背景學術推薦信一封( Dr.),工作推薦信兩封(校長一封、主管一封)

其他

○ 學術交流經驗:

AIPES(American Institute on Political and Economic Systemd)暑期課程;

The Fund for American Studies (TAFS)主辦,全球選擇 100 名大學生,于布拉格查爾斯大學進行為期一個月的政治、哲學、經濟的課程學習與交流

○ 工作經驗:一年國內重點高中國際部工作經驗

○ 志愿者經驗:尼泊爾、緬甸暑期支教經驗;泰國國際義工經驗

  • 為什么選擇數據分析

1)因為工作經歷和志愿者經歷,剛開始模糊地感受到科技能給傳統行業,比如教育業帶來的改變。比如:

在緬甸支教的時候,帶我們的 director 也是當地學校的老師,就住在學校里的 6 人間宿舍,宿舍里面三個上下鋪的床,角落還放著鍋碗灶充當廚房,但就在這樣的工作條件下,她還遠程上課拿了兩個美國的大學的學位。

學校里也因為德國和英國組織的支持,在網上開設了各種志愿者項目,并與學校合作,每年都有來自世界各地的志愿者來開課,從沒有走出過曼德勒的學生也因此能說一口流利的英文。

2)因為近幾年大家對于大數據的逐漸重視,應用也漸漸多了起來,因此開始想到,是否數據分析也能為教育行業賦能?

3)出于自己的好奇心,想要理解大數據和數據分析究竟是怎樣的一套邏輯,因為自己本科開始對于編程就有種莫名的向往。

4)有了理工技能的加成,也能為以后的職業發展提供更多可能性。

  • 相關課程

因為是從文到理 / 工的申請,所以需要在申請時儲備好相應的 data science 基本能力,剛開始就去了解了一下這門學科大致的定義和構成,可以用下圖說明:

(http://towardsdatascience.com/introduction-to-statistics-e9d72d818745)

我們可以看到,這張圖主要分為三個板塊:計算機科學、數學統計和專業能力(想要具體應用的領域,比如商業、教育等)。

所以按照這套邏輯,在準備的這一年中,斷斷續續在幾個大的學習網站上上了以下幾類的課:

1)編程語言的基礎課。包括 python、R,先打了一個基礎,了解了兩門語言的基礎語法 ( Udacity,編程基礎比較好)

2)統計基礎課。statistical thinking for data science and analytics ( edX )

3)進階數據分析課。Programming with Python for Data Science,Analytics in Python ( edX )

4)跟專業相結合的數據分析。big data and education ( edX )

5)數據分析輸出可視化。Data Science:Visualization ( edX )

6)選修的進階課程。包括機器學習、自然語言處理等( coursera )

  • 最后的收獲

1)知識上的收獲

當時自學完這門課就已經可以做一些簡單的數據分析與可視化了,還在一次工作中用到了,非常有成就感。

另一個是,事實證明,提前學習、了編程語言可以為后來在哥大專業課的學習中帶來很多的先發優勢。因為研究生課程老師并不會講太多編程基礎,而是重視應用的思路,所以先學能節省很多時間(也可能只有我們老師是這樣...)。

2)思考上的收獲

在學習過程中就能發現:自己是否喜歡數據分析這門課和它的能力要求;是否即使遇到困難也很樂意主動去尋求答案,收獲成長的樂趣;或者覺得這門學科非常無聊,一點也沒有意思。

當時自己的感覺是前者,雖然有些機器學習的算法沒有接觸過,但也(很開心地)自己去找相關資料學了,后面用到了還是很有成就感。

3)意外收獲

在選校階段覺得信息量特別繁雜時,想到一個辦法,就是看這些線上課程的提供方,這樣大致可以通過線上課程知道學校和 program 是否適合自己。

當時就是學了 edX 上 Big Data and Education 這門課,覺得里面的運用都非常有趣且前沿,然后去 google / baidu 了這門課的老師 Ryan Baker,進而了解到他在哥大創立了學習分析這個項目。

后來我也把這個項目加到了自己的申請 list 里(雖然就只有三個..),所以自己準備的過程也是更了解項目們的好機會。

  • //1. 我的申請 Timeline//

1、整體規劃

除開相關課程是提前了一年斷斷續續學習了之外,其他的幾個關鍵信息點如圖。

▲ 有幾點說明:

1)因為本來就比較熟悉這兩個考試,所以標化成績只預留了一次考試機會,正常來說應該多預留一次考試機會的時間;

2)選校其實在一年學習課程,搜索資料、paper的過程中也逐漸了解了,當時最想去的就是哥大的 program,所以選校這里也并沒有花太多時間,只是找了另外兩個比較相近的 program 作為 backup;

3)成績認證花費的時間比想象中的多,所以這類自己掌控不了時間的事項真的是宜早不宜遲;

4)簡歷和文書都是自己修改的,按照研究生入學的文書要求(當時 stanford 官網上有很詳細的文書要求,按那個來的)自己改了七八次;另外就是看別人比較好的申請文書范本,也能學到挺多。( 教育學上 learning from worked-out examples )

2、知道結果的關鍵時間節點

1 月申請完成后,不到一個月就收到了第一個 offer。(不要問為什么這么晚才交申請,問就是工作太忙了加摩羯座的完美主義,不要學我)

3、非申請季能做什么,哪些事情建議提前完成

1)相關課程

具體可見之前的描述。

2)選校

自己列了幾個影響因素,按照優先級排序為在英美的前提下:學校綜排 > 所在城市 > 項目內容 / 職業發展 > 學費。

其中城市排這么前是因為,自己想要趁著年輕在大城市多生活一段時間,畢竟海明威說, “假如年輕時你有幸在巴黎生活過,那么你此后一生中不論到哪里,她都與你同在,因為巴黎是一席流動的盛宴 ”。(不要問我為什么還沒去巴黎,等我把法語再練練)

這樣,先通過學校綜排篩選出了二十所左右的學校,再根據城市之后就剩下十所不到了,最后根據項目內容和獎學金,選擇了哥大。

4、為什么選擇就讀目前這個專業

補充的一點是,可以從多方面了解項目內容:一是官方,二是三方。官方的就是官方網站,包括所開課程、教授主頁、研究興趣、網課等;三方的就是 google / baidu 一下往屆學生的評價。

當時申請的過程中也收到了在美國讀 PhD 的同學的建議,了解到了 DS 里邊各類分支的細小差異。

5、選專業考慮因素

跟選校考慮因素一樣,專業的考慮因素有幾點。

按優先級排序:喜歡程度(了解后的喜歡,不然剛不住之后的難度)> 可擴展性 > 職業發展 > 教授水平、同學背景。

▲ 有幾點說明:

1)個人的話,一定要基于了解后喜歡排在第一位。這個喜歡可以是因為求知的愿望,也可以是社會的意義,俗稱初心,因為有動力的學習才能讓你忍耐住之后幾百次課程太難想發飆的沖動。

2)可擴展性。可能有點玄乎,但這點我個人認為在當今社會非常重要,現在的社會不再是 subject-based 而是 question-based 運行的。

意思是,大家做事的邏輯不再是按學科嚴格劃分,而是解決一個又一個問題,而解決過程中可能會用到各種學科知識,俗稱復合型人才;而 DS 就是擴展性比較強的,如果大家還記得那張圖的話,就會發現,數據分析只是一個更廣義的手段,它還融合了比如 software engineering 的部分。

所以在哥大的學習過程中,我意外發現自己還挺喜歡安卓 app 的開發,capstone 就是一個基于數據分析的 app。

6、有哪些經典書籍推薦提前閱讀

1)DS 的話,多在線上網站上課,比如前文提到的那些;

2)具體 LA 的話,推薦 handbook of learning analytics 作為入門知識,了解各個應用;

3)推薦網上課程,如 Big data and education by Ryan Baker。

  • //2. 簡歷和文書//

時間管理是最大的問題。

不需要一個天才也能理解,截止 deadline 前一天晚上寫好的 paper 是不大可能得高分的,尤其當時白天以及晚上還一直在上班。所以得提前規劃時間,畫個甘特圖在 Excel 里,定出一改、二改、三改的時間。

教育學中有個學習方法是角色想象,可以想象你自己是招生官,會怎么去評判你自己的文書。

一篇文書骨骼為 argument,血肉為個人故事,分開來說的話:

● argument:為什么申請這個 program / 對這個 program 有什么了解、為什么適合這個 program / 為之做了什么儲備 / 能為它帶來什么等

● 個人故事:故事就像好萊塢的經典套路,有鴻鵠壯志,遇到困難,解決困難,展望未來

具體在這就不說了,多看看寫得好的文書、文書要求,多給別人改或精分給自己改。

  • //3. 推薦信//

3 封推薦信:

一封是大學時的 tutor(Dr.,現大學教授),因為經常交流,比較了解學術能力和志向;

兩封是工作的領導(主管及校長),因為能展現自己在教育領域的工作經驗。

沒什么大的困難,主要是時間規劃,要提早留足時間。

Tip:如果本科畢業后先工作的話,不要斷了跟本科老師的聯系,要給繼續讀研時的推薦信留條后路。

  • //4. 標化考試//

▲ GRE VERBAL

● 知己知彼,百戰不殆。永遠從 OG 開始著手,了解考察的能力模型和題型。當時按照題型梳理了錯題集,尤其是 GRE VERBAL ,誰用誰知道。

● 背單詞的 APP。比如“要你命 3000”就挺好用的,可以 利用起碎片時間。

▲ GRE Math

高中理科水平,大學文科,就看了 OG 和官方給的練習題,滿分。

▲ GRE Writing、托福

● 字詞:系統性,academic vocabulary,比如 oxford 出的那一本

● 句段:the language of composition,the little brown handbook

● 篇:the elements of style

心得:

1. 碎片時間和整塊時分別處理不同類型的任務:比如背單詞和寫作;

2. 做筆記的方法很重要,無論是聽力還是閱讀,做筆記可幫助形成思維模型

3. 平時積累寫作表達,閱讀筆記要專門有一個板塊是記錄表達的,短語、句型等;

4. 自己申請沒有找中介,但后來想想其實找中介的好處是可以更合理地規劃時間,并且了解了自己沒有了解過的項目。

  • //5. 其他分享//

最后一點,申請就是一個個人項目管理 + 一點靈性的變化空間。

1)項目管理大致包括目標定義、任務拆分、時間管理、質量管理等,所以申請的規劃非常重要,包括時間規劃和信息整理,多用圖表,任務拆分及優先級;

2)靈性的變化空間來自于不斷學習和反思的過程,要多去接觸新的信息、新的知識,不斷修正自己的申請規劃。

申請的過程也是學習成長的過程,希望大家也能有一個收獲滿滿的申請過程。

以上是筆者的申請經驗,希望大家能從中獲益~

注:棕櫚導師親筆,未經允許不得轉載。

— END —

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