硬核！从科研/实习为零、没有GRE到哥大、UCLA、新国立、港科等10所学校录取！

飞跃导师在全面诊断后，为他量身定制了系统化的补充方案：

第一，从参与高含金量的科研项目入手，积极争取校内助研机会，逐步开展独立课题研究，以此科研短板，学术竞争力；

第二，在暑期阶段主动出击，锁定与数据科学高度匹配的实习公司与目标岗位，积累业界实战经验，将课堂所学转化为项目落地能力。

通过“科研+实习”双线并进，小G的软件背景得以稳步夯实。

小G的本科专业是数据科学，并坚定在这一领域深耕深造。

飞跃导师结合小G的本科课程设置，深入分析小G的知识结构与专业优势，为他制定了层次分明、逻辑清晰的整体申请规划：

以数据科学（DS）为主申方向，同时辅申其他量化相关专业（如统计学、分析学、大数据科技，人工智能等），形成“主攻+辅助”的策略，既突出了专业专注度，又拓宽了优质录取的机会。

在申请国家的选择上，小G与家长经过深思熟虑，明确将美国列为主申目标。

美国汇聚了全球的数据科学项目、前沿的科研资源与广阔的就业平台，最能承载小G的学术抱负与职业理想。

与此同时，我们也理性地将香港和新加坡的TOP院校纳入考虑范围，形成“美主港新辅”的多国联申策略。

这一策略的优势显而易见：一方面，美国作为核心发力点，小G可以全力以赴心仪项目；

另一方面，港新学校以其高质量的一年制或两年制课程、相对稳定的留学政策、以及近年来在数据科学及量化领域的快速崛起，提供了的备选与平行选择，有效分散了单一国家申请的不确定性。

能让小G手握多个offer，从容比较课程设置、科研机会、地理位置与就业资源，最终做出决策。

不过，飞跃导师深知无论备选多么丰富，小G心底最向往的始终是美国，那份对学术殿堂的执着与热爱，始终是他前行路上最亮的*塔。

在文书准备阶段，飞跃导师充分发挥对港本教学体系的深刻理解，为小G展开了系统而细致的背景挖掘。

面对本科阶段的课程作业，导师并未简单罗列，而是逐一分析每一门专业课程的项目内容，从中筛选出最能体现小G课堂实践能力的成果——那些在数据处理、模型构建、算法实现中闪现的扎实功底，被有条不紊地提炼并呈现在简历与个人陈述之中。

与此同时，对于新增的科研项目与实习经历，导师进一步聚焦小G对技术工具的熟练运用：从Python、SQL到机器学习框架，每一项工具的使用都不是孤立的技能展示，而是被嵌入具体的实践项目中，用以证明他解决真实问题的能力，以及在小组协作中展现出的领队与协调才干。

不仅如此，飞跃导师还着力拓宽小G在各个维度的参与度。无论是学术竞赛、社团活动，还是志愿服务与跨文化交流，这些看似“软性”的经历被重新挖掘和串联，构成了一个立体而多元的小G形象——他不仅是一位数据科学的钻研者，也是一位有温度、有责任感的团队协作者。

这种多样性（Diversity）的呈现，恰是海外院校所珍视的申请者特质。

在推荐信的准备上，港本教授素以严谨、审慎著称，对推荐意愿与内容把关极严。

小G起初颇为忐忑，担心自己与教授沟通不够顺畅，甚至不敢主动开口。

飞跃导师及时给予了充分的鼓励，并提供了细致周全的话术支持——从如何预约教授面谈，到如何清晰陈述自己的申请意向与科研经历，每一步都为他铺好了路径。

小G也非常配合，认真演练每一次沟通，逐步克服了心理障碍，最终顺利争取到了多位教授的强力推荐信，为申请增添了极具分量的背书。

面试是申请中至关重要的一环，而港大与港科的面试到来。

面对这两所竞争激烈的亚洲高校，飞跃导师迅速为小G匹配了具备丰富辅导经验的海外导师，展开一对一面试对练。

导师团队系统梳理了历年面经，帮助小G把握面试方向与考察重点，同时针对英语口语进行强化训练——从专业问题到行为面试，反复打磨表达逻辑与临场应变能力。

经历了这一轮全方位、高强度的训练后，小G在面对后续美国院校的面试时已然应对自如。

无论是技术面、行为面，还是与教授的自由交流，他都能沉稳自信地展现自己的学术实力与个人魅力。

而每一次面试前后，飞跃导师都会悉心为其整理最新面经，及时提醒注意事项、面试截止时间及院校偏好，小G不错过任何一个关键节点，从容迎战每一场考核。

2月，新春爆竹声声不绝，小G的Offer也开启了“开挂”模式——加州大学洛杉矶分校、纽约大学、哥伦比亚大学……一封封来自学校的录取通知书，像漫天烟花般接连绽放，照亮了他整个申请季的尾声。

曾经忐忑等待的日夜，如今化作了接连不断的惊喜。每一封邮件的提示音，不再是心跳加速的悬念，而是梦想成真的回响。

从港科大的巨额奖学金，到美国一众学校的青睐，小G终于可以坦然面对那个最初的问题——美国，不仅，更热情地向他敞开了大门。

飞跃导师团队一路以来的规划与全程陪跑，也在这个春天结出了最丰硕的果实。小G说，所有的坚持与努力，都值得。

加州大学洛杉矶分校塞缪利工程学院（UCLA Samueli）的一年制工程硕士学位项目旨在培养未来的工程人才。

项目兼顾学生和行业需求，专为希望从事技术管理岗位的人士量身定制，旨在将高科技技能与管理才能相结合。

项目内容包括跨学科技术方向、工程专业发展模块和毕业设计项目。

加州大学洛杉矶分校塞缪利工程学院数据科学专业的学习目标是为学生提供实用的工具和理论知识，帮助他们理解海量数据。探索目前常用的工具（例如 Python）、深度学习库、概率推理工具和分布式计算系统。

该研究领域将整合来自电气与计算机工程、计算机科学和计算医学等领域的教师专业知识。

课程将着重融合统计学、数据挖掘与分析、机器学习以及分布式和并行系统，以理解和分析海量数据。课堂上，学生将学习各种理论和算法计算模型及相关理论。之后，他们将运用这些工具分析真实世界的数据，完成项目。

申请要求 

1、学位&学业成绩

申请人必须拥有工程学、计算机科学、数学、物理学、化学（或其认可的同等专业）的学士学位。申请人必须至少拥有工程学科、数学、物理或相关领域的本科专业学位。学业平均成绩需达到B（4.0分制中的3.0分）或以上（如果未采用字母等级制，则需达到同等水平）。

2. GRE

2026-2027学年的申请者无需参加GRE考试或提交GRE成绩。提交GRE成绩的申请不会比未提交成绩的申请获得更高的权重。GRE 豁免政策将从2027年秋季开始重新审核。

3. 语言成绩

母语非英语的申请人须提交符合要求的英语语言能力考试（TOEFL）或雅思（IELTS）成绩。

4. 推荐信

每位申请人须提交三封推荐信，其中两封必须为学术推荐信。本科毕业三年或以上的申请人可提交职业推荐信代替学术推荐信。

项目由计算机科学与工程系和数学系联合开设。

融合了多个学科，使学生能够学习大数据的所有重要方面及其在现实世界中的应用。学生将学习大数据的主要组成部分，包括基础设施、数据集成、存储、建模和管理、计算系统、分析和挖掘系统、安全、政策和社会影响，以及大数据在各个领域（数据科学）的人为因素和应用。

项目独特之处

·是香港首创，也是该地区众多类似项目中的佼佼者。

·在学科基础知识和热门话题之间取得了良好的平衡，并融入了最前沿的知识。

·与行业伙伴合作开展的实践性独立项目，让学生有机会接触到未来职业发展或博士学习的实际应用。

申请要求

申请人须持有认可大学或高等院校颁发的计算机工程、计算机科学、数学或相关领域的学士学位。持有其他学科学士学位的申请人须具备信息技术及数学相关领域的工作经验。

职业前景

完成该课程后，毕业生可以担任数据分析师、数据工程师、数据库管理员、数据科学家、机器学习工程师、统计学家、商业分析师等职位，在电子商务、教育、金融、医疗保健、媒体和娱乐、零售、旅游、电信等众多行业应用的大数据技术。

大多数学生毕业后都在本国的金融或科技公司找到了工作，部分学生则留在香港体验不同的文化。与此同时，一些学生继续在香港科技大学或其他大学攻读博士学位。

哥伦比亚大学凭借其在人工智能基础领域的优势和在广泛学科领域的专业知识，人工智能理学硕士课程将计算机科学与工程的核心人工智能课程与一系列全面的专业方向相结合，为学生提供专门的领域特定培训。

人工智能硕士项目提供以计算机科学和工程为基础的统一、严谨的人工智能课程，并提供将人工智能应用于各个领域的正式途径。各专业方向的课程由哥伦比亚大学工程学院的教师和来自全校其他合作学院的教师共同制定。

课程包括一系列人工智能核心基础课程，以及以下领域的专业方向：

·人工智能和计算

·机器人学与感知

·人工智能、金融和运营

·人工智能和生物医学

·人工智能基础设施

·人工智能和用户界面/用户体验

·人工智能与健康及医学

·人工智能与公共卫生

·人工智能与艺术、创意和媒体

·人工智能的统计基础

·人工智能、建筑与城市规划

从小G的经历我们不难发现，的硬件是申请基础。

如果你也正站在申请的十字路口，纠结于背景、文书构思，或是想了解港本/美研最新的录取风向，可以添加微信获取最新申请信息。

愿每一个努力的你，都能在这个申请季，收到那封写着「Congratulations」的邮件。