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【成功案例157】信息与计算科学申请CS/DS:瑞典KTH机器学习+芬兰阿尔托全奖+UZH苏黎世+荷兰TUE+VU
【成功案例157】信息与计算科学申请CS/DS:瑞典KTH机器学习+芬兰阿尔托全奖+UZH苏黎世+荷兰TUE+VU | admin | 2024-07-04

同学:JY,985大学,信息与计算科学information and computing science,理学学士,平均分93/100,专业课均分95,排名第一,GPA4.3/5,JY来的时候强调自己是转专业的同学, 考虑转入计算机CS或者Data Science数据科学的专业。但是第一次听到的时候觉得有点疑惑,因为看专业的名称似乎是信息类的,其实和CS是一个大圈子的,应该不涉及转专业,后来看到真正成绩单才发现,这个专业的课程组成部分其实是超过70个学分竟然都是数学课程,而计算机课程只占30个学分,这种课程的设置确实不会出现在典型的计算机科学或者软件工程的同学,因为一般的CS的专业课至少在60个学分以上。所以JY的专业介乎于数学和计算机之间,但是这种专业其实是比较好转的,因为现在欧洲还能转码很顺利的就是这种information或者MIS信息管理的专业。相较于纯数学,JY多了30个计算机的课程,这奠定了后面申请的顺利。加上本身985大学高均分,所以阿尔托最终CS竟然给了全奖,不过最终JY还是坚持了初心,选择了KTH,因为KTH的这个machine learning专业超级无敌难录取,每年都是超过1000个人争取20个位置,而且由于瑞典的大排名申请制度,使得这么多年Pris终于今年在JY的这个case上取得了KTH的机器学习录取,感恩有这么优秀的同学和Pris一起尝试冲击难度高的项目,果然还是得高均分。所以其他有志于这个项目的同学也可以做参考。

一。最终录取结果

1。 瑞典皇家理工学院KTH Royal Institute of Technology in Stockholm:Machine Learning: 录取;

2。 芬兰阿尔托大学Aalto University: Machine Learning, Data Science and Artificial Intelligence: 录取,并且阿尔托一直都是学校自动考虑merit-based scholarship,因为我们是高GPA,所以自动考虑全奖。

3。 瑞士苏黎世大学University of Zurich: Artificial Intelligence 作为major+Data Science作为minor: 录取;

4。 芬兰赫尔辛基大学University of Helsinki:master programme in data science: 录取;

5。 荷兰埃因霍温理工大学Eindhoven University of Technology:Data Science and Artificial Intelligence:录取;

6。 荷兰阿姆斯特丹自由大学Vrije University Amsterdam: Computer Science-Big Data Engineering: 录取(这个当时算先修课差一点点,但是还是尝试了)

7。 新加坡国立大学NUS:Master of Science (Data Science and Machine Learning) :录取(这个项目是JY自己申请的。)

8。瑞士洛桑联邦理工EPFL:Data Science:拒信;(这个项目Pris已经尝试了好几年985接近90的同学,清北复交这个段位的也用了,就是录取不上,如果有录取的同学可以跟Pris说一下到底这个神仙学校的这个神仙专业要什么样的同学吗???因为Pris都有EPFL其他专业的录取,但是唯独CS和EE,绝绝子~~~~)

二。同学硬件条件

JY,985大学,信息与计算科学information and computing science,理学学士,平均分93/100,专业课均分95,排名第一,GPA4.3/5,雅思总分6.5,单科6. 荷兰的两个学校TUE和VU,EPFL是最先提交,因为荷兰是先到先得,而瑞士EPFL还是第一轮申请,因为觉得这么热门的专业,第二轮更没戏了。然后KTH和阿尔托都是1月份左右申请,毕竟是统一截止日期的。JY的情况严格来讲属于半个转专业,因为欧洲不看专业名字叫什么,而是看课程的组成部分是什么。所以还是每一位同学建议申请欧洲的时候,尤其是竞争比较激烈的CS和DS,还是要勤奋一点算先修课

感恩有这么优秀的同学一起冲击名校的高难度项目,希望有一天Pris能够陪伴EPFL的DS或者CS的种子选手攻克下来,毕竟早年的时候KTH的机器学习我也一度快要放弃了。。。。但是真的就是JY实力够强,也让我见识到了原来这个快要放弃尝试的项目,要的是这样的同学~

三。同学软性背景

3.1 人机物智能融合实验室: 计算机视觉的研究

3.2 基于CNN的宇宙学引力理论数据的人工智能分析方法

3.3 数学建模竞赛

实习经历

3.4 XXX科技公司研究实习生:利用机器学习来优化平台推荐系统

Priscilla

荷兰,Delft

2022.5.31