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新加坡南洋理工中等GPA,求定位!

全局:
定位选校
入学年度: 2018
专业: CS
入学学期: Fall
学位: MS
全奖/自费: 自费AD
大致希望范围: Top30
本科学校档次: 海本
本科学校名称: 隐藏内容
本科专业: 隐藏内容
本科成绩和算法,排名: 积分不足,查看如何攒积分或解锁阅读权限
研究生学校名称: 隐藏内容
研究生专业: 隐藏内容
研究生成绩和算法,排名: 积分不足,查看如何攒积分或解锁阅读权限
T单项和总分: 积分不足,查看如何攒积分或解锁阅读权限
G单项和总分: 积分不足,查看如何攒积分或解锁阅读权限
相关工作经验范围: 短暂实习或全职不超过3个月
学科竞赛/奖励: 新加坡政府全额奖学金

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大家好!

本科因为读的是商学和计算机双学位,而商学的课程对我来说比较难,所以GPA会比其他读CS的同学低很多。这其实也是我一直担心的地方。我们学校不使用4分制或百分制,所以我也不太清楚如何换算。不过A-在我们学校算4.50/5.0,所以我的成绩大概算A-吧,也就是美国的3.67或3.7?我们也没有官方的major GPA,因为两门课是互相算在一起的,单算CS可能会有3.78+ (A- = 3.7)。

虽然申请的是MS,但是我发现一定研究经验可以加分。可能大学的一个遗憾就是没有做research吧,更不要说一篇paper。不过我确实做过一些我觉得还不错的project,比如Machine Learning的课上要求参加一个已经结束但是仍然可以提交并获得分数的Kaggle competition,最后我的结果是leaderboard第三,如果比赛还在进行会有现金奖。不知道这些project能否在一定程度上弥补没有research的缺点呢?

三封推荐信,两封来自prof,一封来自德意志银行实习时的经理。其中一个prof是斯坦福phd毕业(非CS专业),和他走的比较近,应该他的推荐信是我能拿到的最好的吧。.1point3acres

比起学校CS的整体排名,我更希望能够找一个Machine Learning相对比较强的学校,最好有机会做一些research。初步比较想去的有CMU,UCLA,UIUC,U Texas Austin和Columbia。

很想听听大家的建议。感谢! ..

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