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|985材料专业|中等三围背景|18Fall美研|

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neowoods 发表于 2017-11-9 10:03:53 | 显示全部楼层 |阅读模式
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  • SUB:
  • 论文/科研经历: 在学院内搬砖两年,认识了不少大牛博士生,研究生;有一次大创项目(成果不好),还有一篇二作。
  • 相关工作经验: fresh grad 无实习/全职
  • 学科竞赛/奖励:
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  • 你学校其他人的申请情况:
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    基本情况概述:
        本身不喜欢本专业,而且这段时间因为人工智能(准确的说是自然语言处理)对CS产生了兴趣,也在自学Python;问题是以前没有系统学过,CS的四大基础课我跟我们学院的开设课程沾边的就只有C语言,没有相关实习背景;唯一的优势是我的数学类课程(微积分,线代,概率论)都是90+,以及C语言也是93,电子电路类课程也是85到95之间。.1point3acres网
        所以我的选校是60%材料专业,40%CS;材料专业就正常的3个梯队 冲刺, 正常, 保底 的选法; CS就选排名不是很高,相当于材料保底校的水平的学校,同时排除了那些不接受转专业的学校。

    价值观:
        选校还是离不开价值观吧,有的人读书是为了将来的生活条件的提高,有的人就绝大部分是为了乐趣,我算是后者。所以我希望的是自己去的学校不一定排名要高,但自己一定要去了之后喜欢自己的专业(很后悔的是我现在的本科并不是高考填志愿时的谨慎决定,三年来的学习尤其是大三的专业课学习毫无乐趣可言),这样才能决心把自己喜欢的事做好,而把事情做好或到极致本身是件极其有趣和有成就感的事。

    感慨:
        其实这段时间也挺忐忑的。本身不喜欢材料,也不喜欢做实验,其实如果去美国读研,感觉还是不会很上心;自我认为学习能力较强,毕竟大一大二并不是花了很多时间学习,但课程都分数比较高,大三专业课实在听不下去加上其他原因,然后加权才被拉低;而现在因为发现了还有自然语言处理这种有意思的课题,并在初步了解其内容和所涉及的语言学,数学,计算机学的学科兼容状态后感觉自己很有兴趣(因为这几门学科我都喜欢),极其希望能将人生轨迹逐步拉向那条道路。
        在这些想法下,我也和学校内的学院内两位教授做了沟通,两位都认为我可以先选一门比较偏CS的材料学科,这样既可以申到不错的学校,也可以等到读研的时候再仔细斟酌需不需要转;其中一位觉得我的自我规划比较明晰(我当时也算是把我决定学CS的前因后果说的比较清楚了,然后分析了自己在CS上的利弊),更是直接建议我可以尝试申请一些排名不是特别高的学校的CS的phd。我接下来准备联系校内计算机院或者软件学院的教授,希望通过交流一方面得到教授的建议,另一方面也是开阔自己的眼界来认清自己。
    . From 1point 3acres bbs
    PS:附上我的选校(目前只是material,CS准备这几天弄出来),烦劳各位大牛过目;如有建议,洗耳恭听。

    Upenn
    CMU
    DUKE
    VIRGINIA
    MICHIGAN
    UFL
    BU
    ROCHESTER
    Delaware
    UMD

    PPS:同是材料有转专业(不一定要CS)请私信我,希望大家能一起交流。. visit 1point3acres for more.

    .留学论坛-一亩-三分地

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    我的人缘0
    Raphael.Du 发表于 2017-12-12 03:31:08 | 显示全部楼层
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    Materials 可以加个columbia?
    资历最老的留学申请文书修改服务:EssayEdge
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    Nirvana__ 发表于 2017-11-9 13:25:53 | 显示全部楼层
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    可以先试试做计算材料
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     楼主| neowoods 发表于 2017-11-9 14:45:56 | 显示全部楼层
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    Nirvana__ 发表于 2017-11-9 13:25
    可以先试试做计算材料

    嗯嗯,教授也这样推荐了,我忘了在帖子里说了,谢谢提醒
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    CurvaNord 发表于 2017-12-12 04:47:56 | 显示全部楼层
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    既然为了乐趣,一定要上自己喜欢的专业,为什么还要申60%的materials?申上了你真的甘心去读么…所以建议直接转cs吧
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    dqzhenguestc 发表于 2017-12-12 09:16:54 | 显示全部楼层
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    计算材料虽然有一定程序处理 但大部分都是利用第一性原理 依靠VASP MS 去计算材料的性质 有可能会用MATLAB距离真正的CS编程还是有一定差距,我虽然是EE/MSE这一类的但是我之前做过一段时间机器学习和图像处理方面的工作,觉得刚开始可能很新鲜但是后来也是蛮辛苦,需要反复去调参去优化程序,而且领域内人数较多,压力也很大
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