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　　一、強化轉碼經(jīng)驗

　　1、個人項目：

　　數(shù)據(jù)分析：Kaggle競賽(如Titanic、房價預測)、學術數(shù)據(jù)集分析(如UCI)。

　　全棧開發(fā)：搭建博客系統(tǒng)、電商網(wǎng)站(MERN/MEAN棧)。

　　機器學習：部署預測模型(如用Flask/Django構建API)。

　　系統(tǒng)項目：分布式系統(tǒng)(如實現(xiàn)Raft算法)、爬蟲+自然語言處理。

　　2、開源貢獻：

　　參與GitHub項目(如TensorFlow、PyTorch文檔翻譯或bug修復)。

　　貢獻技術文檔或工具庫(如Awesome系列資源庫)。

　　3、競賽與黑客松：

　　Kaggle(目標進前30%)、Hackathon(如MIT Hackathon、Hack The Future)。

　　4、實習/科研：

　　爭取科技公司實習(如數(shù)據(jù)分析師、后端開發(fā)崗)。

　　參與教授課題(如統(tǒng)計建模結合機器學習方向)。

　　二、考高GT成績

　　1、GRE：重點提升Quantitative分數(shù)(建議168+)，Verbal 155+，AW 3.5+。

　　2、托福/雅思：托福100+(單項20+)，或雅思7.0(單項6.5+)。

　　3、先修課證明：部分學校要求官方成績單顯示CS課程，可通過Coursera官方證書輔助說明。

　　三、說明轉碼理由

　　1、個人陳述(SOP)：

　　動機：解釋轉專業(yè)原因(如統(tǒng)計背景+CS興趣的結合點)。

　　經(jīng)歷：突出項目/實習中的技術細節(jié)(如算法優(yōu)化、系統(tǒng)設計)。

　　目標：明確研究方向(如ML工程、Data Engineering)。

　　2、簡歷(CV)：

　　按技術棧分類項目，量化成果(如“開發(fā)爬蟲提升數(shù)據(jù)采集效率40%”)。

　　強調(diào)統(tǒng)計技能與CS的交叉(如A/B測試、貝葉斯建模)。

　　3、推薦信：

　　 優(yōu)先選擇CS相關課程導師或項目合作者。若缺乏，用統(tǒng)計教授推薦信+項目經(jīng)歷補充。

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