出国留学院校推荐？

出国留学院校推荐？

南加州大学在国内外的认可度还是很高的，同时学校有地理位置的优势，就业机会较多，正好作为一个南加大MS ISE-Analytics Track项目的在读生，在这里根据自己的个人经历，分享给你一些有用的信息，包含项目介绍、就业问题等，希望能给你选择方向一个大致的参考。

美国的治安历来都是一大问题，所以在南加大读书的话，天黑之后尽量就乖乖呆在家里。如果晚上一定要出门的话，那么就在学校安全区内活动，每隔几百米会有小黄衣站岗，还算比较安全。外出晚归的话，学校安全区的范围内可以搭乘lyft，从晚上7点开始免费。安全区内有很多超市，一些日常生活用品都可以买到，还是比较方便的，如果是晚上去超市的话，还可以免费打车。

平时我不怎么去参加party，社交圈就那么大。南加大的工程学院，80%以上都是印度人和中国人，再加上我本身有点宅，所以没有怎么接触过除了中国和印度以外国家的同学。

日常沟通和交流这个方面，我留学前托福成绩89分，英语水平一般，日常沟通交流没什么障碍，上课的时候对于一些陌生的专业会有些听不懂，其他还好。如果你感觉自己的英语水平不行，也可以报个语言班。提升口语水平的方法有很多，比如说多和同学老师聊天，和native speaker一起玩，说得多了，自然也就适应了。

我是在国内读的大学，来南加大之后，感觉学习压力和强度还是有些大的。有些课的load很重，有时候会感觉自己GG，不过老师会curve。如果上课认真听讲，课下好好预习、复习和做作业，难度其实还好。如果想要拿A的话，也不是不可能。

平时我和教授的联系并不多，所以也没参加什么lab组。如果你想要进lab的话，一定要和教授搞好关系。教授普遍都会选自己教的班的同学做研究，上课积极一点，留个好印象，成绩好一些，还是有机会进lab的。

Master of Science in analytics这个项目是ISE下设的一个track，还有很多其他不同方向的 track。硕士项目的选择范围还是很大的，比如说General ISE，这个项目属于比较传统的工业工程项目；Analytics，教学侧重点为数据分析；还有Operations Research和Engineering Management等等track。Analytics这个track是近几年刚刚开设的，最少的一届只有20个学生，有些同学还是从CS 37学分项目调剂来的。2019年秋季学期，大概录取了80多个学生，其中有一些也是从CS 37学分项目来。如果题主对这个项目比较感兴趣，可以自行查询一下，录取难度并不高。

我是在2019年的春季学期入学的，在国内的 211大学工程专业读的本科 。本科期间没有学习过计算机或者数据分析相关的知识。GPA还是可以的，但托福和GRE成绩没有任何申请优势。

之前在申请季的时候，我是以工程的本科背景去申请的，当时我把USC General ISE当成女神校和项目，不过最后只拿到了拒信，该校希望我可以考虑一下pre-master项目——先去读一学期的语言课，成就合格之后在正式开始学习。邮件回复同意参加语言班之后，第二天我就拿到了pre-master项目的offer。

入学之后，我发现Analytics这个项目的就业前景还是很不错的，目前热度很高的大数据分析就是对口的就业方向之一。而且院系内是可以转专业的，如果第一学期的GPA不错，每个学科都可以拿到A成绩的话，还是很容易转项目的，后续我也如愿地转到了Analytics项目。

个人感觉，我的申请过程还是没什么代表性的，各位学弟学妹们可以从我的分享中听取一些有用的建议，但不要以我个人的申请去判断这个项目申请的难易程度。我感觉USC数据方面的项目，申请难度和转项目难度应该是全院系中最低的，对零基础的同学也比较友好。

除此之外，我这里在说一个小故事。我之前认识的一位朋友，他最开始申请的是CS 37学分项目，后来没有成功，拿的是调剂的AD，打算后续再转到CS 37学分项目中去。但比较不幸的是，那时政策突然变了，不接受调剂同学的转项目申请，可能当时是因为正值码人的阶段，后续政策会不会有所改变，我也不太清楚。 如果哪位学弟学妹有转项目的申请，最好还是提前问一下院内的教授。

在选课这个问题上，还是比较灵活和宽松的，一共有六门必修课和四门选修课， 选课的课表中包含informatics的课程（INF）、CS的课程（CSCI）以及下设于商学院下的数据科学的课程（DSO） 。涵盖的知识面也比较宽， 必修课教学的主要内容包括SQL、Optimization以及Python等等 。选课的范围很广泛，你可以根据自己的兴趣进行选择，可以接触到ML、R、数据可视化以及数据挖掘等领域以及软件运用相关的知识。

选课其实还是看你自己的想去所在，本身南加大在选课上是没有什么限制。想 轻松一些就选点水课，比如说写作课之类的课程 ，多下来的课余时间也去自学或者做一些自己喜欢的事情； 想多学点知识，就选神课 ，不过load肯定也会重一些，要有心理准备，拿A肯定是不容易的。

如果你是零基础申请转项目，个人感觉难度中等，这个项目的必修课学习的知识都是比较基础的，难度不高。不过选修课的话，难度会有所提升，老师会默认你已经掌握了Python的编程技能， 个人建议先自学一下Python ，最起码要掌握基本语法，这样在后续上课的时候，不至于太过吃力。有些选修课的作业是有一定难度的，不过如果能有效地借助互联网的话，虽然耗时长，但也可以做出来；但如果是CS的ML这种本身难度就偏高的课程，对于一些零基础的同学而言，不管是上课还是做作业，都是个很大的挑战。

有一个小细节这里提一下，Analytics项目的同学本身是不需要修Engineering Economy这门课的，不过如果是从 General ISE转项目转过来的 ， Engineering Economy这门课程是需要先修的 ，比正常申请项目的同学要多修一门课，也就是多交一点学费。

就业这个问题是很多人都比较关注的问题，但我本人感觉并没有什么可展开说的。这个项目比较新，所以也没有太多的就业情况数据可以参考。不过找实习和工作本来就是师傅领进门，修行在个人，大家各凭本事找工作。

但有一说一，南加大的地理位置还是很有优势的，LA有很多公司，就业机会比较多，我认识的同学基本上都是在LA当地找实习和工作的。

如果你要是问我学校有没有什么途径找工作，你可以去career fair看一下。学校有校级的career fair，工程学院有院级的career fair，基本上都会有实习和工作下发，有些career fair还给同学们提供免费的指导和修改简历的服务，不过基本上都需要排队。

对于简历准备这个问题上，可以参考一些模板，有些教授的lab可能会放一些之前组内学霸的简历，你可以去参考一下。注意语言简练，逻辑架构清晰，层次分明。不过大家本科硕士期间学的内容其实都相差无几，如果你没有名企实习或者个性化经历，还是很难让面试官眼前一亮的，个人感觉你可以利于课余时间多学习一些课外的网课，然后把链接放到领英上，可能会有所帮助。找工作这件事，主要还是看个人能力，其他第三方资源再好，你自己能力不强，也做不长久的。

我认为， Analytics项目是个不错的转项目跳板，如果是数据或者CS零基础的同学，可以申请这个项目进入到CS这个领域 ，对申请者的本科背景没有太大的要求，包容性也比较强，申请难度偏低，选课灵活，课余时间可以自由分配，刷题或者找SDE工作都是不错的选择。

希望我的分享可以对你有所帮助，让你对Analytics这个项目有一个较为全面的了解。

AdmitWrite，基于共享经济模式建立的知名互联网留学平台，留学届Uber。迄今为止，平台入驻世界顶级名校导师已超过1000名，实现美国TOP30，英国G5，澳洲八大等多个地区名校全覆盖。学术大牛？名校学霸？外籍名校导师？牛人汇集地，你想要的都在这里。人文社科/商科/工科？理科/艺术/法学？不管什么方向，我们都能为你匹配同专业名校学霸，申请so easy！中介价格不划算？线上模式，拒绝无谓成本，打造极致专业度，极具性价比服务，让每一分钱都花到实处。

大牛谈留学之申请硬知识可以关注 专栏：

学霸谈美国申请： 哥大学姐带你冲藤校

大牛谈英国留学： 剑桥学姐带你申海外名校

海量名校实战申请经验： 海外名校申请经验

您好，谢邀~看到您的情况，您的本科院校背景很好，只不过您大一的绩点不是很好，您需要总结问题在哪，尽可能在今后3年学习改善，成绩就会有提升的。建议您大学绩点达到3.0或以上水平，因为国外读研3.0的绩点就能申请很多不错的院校，若您能争取达到3.3-3.5的绩点分数，世界前100的学校都是可以申请的。

除了学术成绩，申请国外读硕士还会看重语言考试成绩和文书材料及学生的软实力。若您在能保证课程学习的同时，一定尽早确定国家，开始语言的学习。因为不是一朝一夕就能提升的，目前开始还不晚。您在大二和大三的时候，若学校有学术活动，比赛，以及实习机会，一定多参加，并记得开相关证明，对申请有好处。

若能了解您本科学习的专业，以及意向国家和硕士阶段想读的专业，就能更好地帮您推荐学校了，您可私信我们，会安排负责国家老师帮您介绍下适合您的专业及院校。下面，先帮您推荐下加拿大的一些学校：

麦吉尔大学，多伦多大学，约克大学，渥太华大学，西安大略大学，戴尔豪西大学，阿尔伯塔大学，卡尔加里大学，曼尼托巴大学，西蒙菲莎大学，维多利亚大学，卡尔顿大学等。

就业

在加拿大读研后，一般都能申请到3年的工签，可在加拿大积累工作经验，或为今后移民做准备。若您在加拿大有工作经验再回国就业，竞争力会很强的~

出国读研，一般会需要的申请材料有：

您需要提供本科阶段4年成绩单，毕业证，学位证，雅思或托福成绩，文书材料(简历，推荐信，个人陈述)，以及您在上学期间期间参加过的学术活动，比赛以及社会活动，实习等，都可在申请中提到并尽量提供相应的证明。

若您能将以上材料短时间准备好，但是语言分数还是达不到学校的要求的话，其实您也可申请双录取的。就是申请到一份专业课的录取和一份语言课的录取。需要先上语言课，通过所有需要学习的内容后，才能进入专业课程学习的。部分语言课，会配1-3门专业课，不过每个学校的安排会有不同。

希望能帮到您~若想了解更多关于出国留学学校选择，专业选择，申请流程和材料，签证准备，实习工作，奖学金，移民政策和留学生活及学费等，可随时私信我们，会有专业的老师帮您耐心解答，帮您出个留学院校方案，您可先全方位了解并权衡对比下~加油~

本文由AdmitWrite留学平台入驻导师 IC 庄学长 提供

帝国理工的学习经历算是我目前为止最重要的学习经历之一，我体会了真正意义上的高等教育中的自主学习。

以下内容是我亲身经历的总结，纯干货，主要是为各位即将踏入留学生涯的学弟学妹提供一些过来人的经验，如果能有幸成为你求学路上的一块垫脚石，也不枉码字的辛苦。

帝国理工相信申请英国的同学甚至于英联邦的同学都或多或少地有所了解，G5学校，理工科突出，QS排名前十，在此不多做赘述。

首先我简单说一下我的硕士课程一年的时间安排，大部分理工科类的MSc项目的时间安排基本相同，区别在于每个课程的考试时间，每门课的考试时间在选择课程时可以通过查看课程信息，或者授课教师的个人主页的该门课程的第一个Slide上有相应的课程时间安排的介绍。

整个MSc Communication and Signal Processing的项目一共是整整一年的时间，也就是第一年就是毕业年，你需要在一年内完成课程学习、考试、求职。

一共分为三个学期，9月至12月为第一学期，1月至4月第二学期，5月一般来说是考试月，6月至9月为毕业项目和论文的集中完成月，9月中上旬完成毕业答辩，11月左右收到确认后的成绩单（初始的一般在7-8月会通知），并且确认毕业等级（分为Distinction，Merit，Pass等）。

拿到Distinction的条件就是考试的均分和你的论文分数（论文分数占85%，答辩表现占15%）均超过70分， 当然这里会有一些例外，譬如你的考试均分为69.X，但是你的论文答辩很优秀，也会给你一个Distinction，例子源于我留学时一个十分要好的同学。

课程的数量来说一般来讲是8-9门，一般来说第一学期2门必修加上2至3门选修，第二学期2门必修加2-3门选修是一个比较合理的课程安排方式。

课程的考核方式有的是平时作业，有的是需要笔试考试，有的还需要进行一些面试来进行考核。

这里可以分享一点小规律，数学推导多或者理论性较强（这一点在平时的课程或者预习课程的slide时可以发现）一般是以笔试为主方便考核，而应用性和前瞻性较强的科目以平时的project或者最终的面试为考核方式，这也就决定了你擅长什么类型的课程，就需要擅长相应的课程考察方式，当然考核的方式信息，授课教师一般会放在第一节课放在slide上。

最后是关于毕业项目的时间安排。

毕业项目并不是在考试之后才开始选择，12月即第一学期即将结束的时候就会开始选择，选择之后导师会安排一次见面，大概介绍一下需要阅读的文献和需要准备的知识。

所以你可以这么理解：“英国的MSc项目类似于国内的专硕，只是将毕业项目的时间提前到12月，使得课程与毕业项目同步推进用来节省时间”。所以当你回国求职面试被问到“为什么英国硕士只有一年”的时候，上文中引号中的部分不失为一种体面的回答。

说实话，我算不上学霸，因为还算不太懒，热衷于考高分，热衷于考证书，所以对于学习还有一点个人的拙见。

首先是考试方面， 因为我个人编程能力一般，所以尽量避免了除了必修课以外的可能需要编程完成project的课程，虽然还是以外的选择了一门经济学的新开的编程课，但是庆幸的是python的数据分析和数据可视化，难度不至于有些算法这么高。

笔试类课程的建议。

我两个学期一共五门考试，大概内容是关于简单的数论与密码学，概率与信息论，还有复变函数与信号处理，都与数学有着紧密的关系但应用性更强。

所以针对笔试类考试的建议就是注重逻辑推导并且多重复多记忆多理解。 课程平时的slide是你最好的帮手，上面有几乎你可能会考到的所有知识点，虽然数量很多，但是逻辑关系十分紧密，务必要梳理各个定理或者理论的证明思路，习题的出题逻辑，最后在辅助以past paper，当然要注意授课老师有没有变化，这一点会出现在往年考试试卷首页的Marker部分，一般来讲First Marker是授课老师，Second Marker是另外一门相关联课程的授课老师。

如果授课老师是第一次带这门课，出题思路会和原来的大相径庭，即使你能把考题背下来可能也无济于事，所以重中之重就是平时的课程slide的整体逻辑思路和所有你能记住的细节点。

其次是将平时的project作为考核的课程。 平时的project一般会分配3周甚至于更长的时间去完成，当然难度会更大，需要你充分理解课程上的知识点加以运用。

所以当你不会做的时候（我的亲身体验），更多地去和同学讨论，注意是讨论底层的思路而不是代码或者细节点，然后按照这个思路去一点点查相应的reference book或者去Github上搜寻。请务必不要抄袭，代码也会查重而且抄袭的处罚是很严重的。

最后关于学习资料的查找部分。 每一门课都会有相应的reference book或者article，授课教师制作slide的思路也基本是选择书上的特定章节，然后按照书上的讲述思路进行的。

当然这其中有些课程难度确实较大，推荐的书也比较晦涩难懂，这个时候一般来讲这门课是有一门本科生的课程作为前置课程的，这一些信息你可以在教授的个人主页上看到。这个时候你可以下载前置课程的slide作为参考学习，巩固基础后，相应的硕士课程推进的会更加顺利一些。

这里分享一点考试改分的建议，一般来说当7-8月你正在积极地完成毕业设计的时候，你的初始成绩单就会下发，如果发现有任何你觉得与你预计分数相差过大的科目，邮件里会有你们教学督导的邮件地址，迅速联系。这一点建议同样来自我那位要好的同学，他的一门课少算了16分。

首先是关于课程的选择方面，我个人认为结合个人基础与兴趣，发展方向、考核方式和考核难度来选择。

以我本身为例，我擅长于应用类数学的一些知识并且擅长总结规律、理清逻辑、找到出题点，那么我就会更多地选择以笔试为考核方式的课程和应用类数学知识为主的课程。

当然个人的兴趣点也是一个重要的方面，我选择了一门“Finance and Signal Processing”的课程也正是因为我对金融学方面知识的渴求，所以最后虽然是我并不擅长的编程project但完成度也很高。

考试的难度可以从past paper上或者过往的project总结一下，如果觉得实在难以顺利完成，一般在考试前的一个月会有一次集中取消选择的科目的时间，前提是你已选择的科目大于规定的科目的下限值。

其次是关于导师选择的一些建议。

选择导师就是完成导师研究相关方向的一个毕业设计，所以这一点也就决定了你最好是选择一位你的授课老师作为你的毕业导师，这样你才会具备相应的知识积累与储备，不至于去完成一个完全新鲜的事务。

我的求职经历大概分为两个阶段， 本科求职经历与研究生求职经历。

本科阶段的大四上学期下半段，因为雅思和申请已经递交，毕业设计也已经顺利完成。

所以就和周围一起求职的同学一起到处递交简历和面试。

本科时因为本身学历的限制和能力的限制，投递的大部分公司多为一些技术外包企业或者稍微大一些的上市企业。

我的主要资本就是CCIE证书和还算过硬的网络技术以及一些比赛证书。

所以本科阶段的求职经历大多是关于中国移动的省级单位等央企、联想等一些规模不及BAT或者TMD的上市公司、华三等的新网络设备厂商和神州数码等的代理商企业。

这些企业的笔试主要分为中文行测题，英文行测题以及中文技术题，例如中国移动的各省级单位以及中国移动的全国统一笔试均是行测题目，内容涉及数字推理、图像推理以及语义理解等，难度不高，不一定需要特别的准备，主要是了解一下相应题型的做题技巧。

例如联想采用的就是英文行测题，题库与德勤等四大会计事务所的笔试出自同一个题库，可以通过购买题库进行一些备考准备。而设备厂商或代理商厂商的笔试偏好技术性，选择题难度一般不是太高，简答题可能会有些超出平时纸上谈兵的范畴。

以我应聘网络工程师或者通信工程的经历来说， 选择题一般是对基础知识的考察，例如一些常见的网络通信协议，常见的路由协议，一些应用层协议的端口号，IP地址的相关知识、信道编码的常见编码方式、分布式存储以及无线通信的一些基础，也有可能会涉及一些比较前沿的概念，譬如区块链的基本原理、CDN的架构、5G中边缘计算的常见架构和对NFV的理解。

但是简答题可能或设计一些你对网络架构的而理解，譬如网络安全中的常用的网络架构、防火墙的部署方案等一些可能会需要你对整体架构有一些了解或者对实际生产环境的案例有过经历。

研究生的求职经历是从3月份开始的，因为是真正地投入进去参与求职，所以求职面和求职公司也较多，主要分为：

1、华为的求职经验在网上有很多，大多数具有很高的参考性，大概是笔试三轮，面试2至轮。

技术型笔试是基础的行测题+在线编程+性格测试，主要是对编程能力的考察，可以在牛客网或者LeetCode上进行一些训练，据说性格测试也会刷人，不过只要保持前后同一测试题答案一致应该没什么问题。

腾讯的校招会有提前批次和正式批次，提前批次主要就是面试，远程会问一些比较基础的技术问题（譬如我投递的数据中心运维岗，问题是两个同一局域网和跨网段的主机互ping测试的全过程，这是教授网络路由知识课程的第一课的内容）。

正式批次因为我没有参加，不过以我之前参加腾讯实习招聘的经历来看，我基本参考的是“看准网”或者牛客网上的一些经验参考，参考性比较高。

2、中国移动研究院参加的是中国移动的全国统一考试， 也是行测题，会有专门的考场，不过题目难度不大，可以参考一些往年的题目或者公务员考试的行测题目。

中国电信省级单位一般会先开始招聘，统一笔试的题目均为技术题目，选择题+编程题的方式。这里可以给想要快速备考编程题目的同学一些建议。

因为我们的目标是先通过测试，而对于日后是否用到编程技术需要我们进行另外的考量，所以语言的选择是比较重要的。Python属于Functional Program的语言、相对于Java、C/C++等面向过程和面向对象的编程语言能够很快地入门并且应用于具体的题目， 所以建议没有编程基础的同学想要尽快通过笔试的编程测试题目可以考虑从python语言入门。

3、就职地点在海外的外企。

一般来讲这种机会一是自己投递而是通过猎头公司的推荐。以英国为例，结合英本同学的求职经历和我自身的经历来说，自我投递的中签几率一般较低，主要考虑到本地的就业机会和签证的问题。

但是如果你讲你自己的简历挂在了领英上，会有一定的几率有猎头公司找到你，为你推荐这些外企的海外职位。

以我应聘的奥地利最大的物流公司KNAPP公司为例，该公司的招聘岗位为IT技术培训讲师，所以对于职位的要求是对数据库，网络，操作系统等各个方面的知识均有涉猎即可，所以面试的题目是基本的MySQL的增删改查、Cisco设备的基本路由协议及端口配置、Linux系统的文件操作等基本命令，全过程通过打电话的方式进行英文面试。

难度不大但是对英文要求高一些，当然也最怕遇到印度的考官，3M公司就是一位印度考官，很遗憾我只能听懂他的技术词汇，所以面试结果也就不尽如人意。

所以想要应聘外企的海外职位，要比较对于英文，尤其是技术性词汇和论述的英文的提升。

4、对于就职地点在内地的外企， 一般是通过英文的技术性笔试+中文的技术性面试为主。例如Cisco的笔试就是英文的技术性笔试，难度大一些，不过有些题目的原文摘自维基百科所以可能对于基础理论知识点掌握较为牢靠的同学题目反而会更加容易。

不过由于国内大力推行核心网络设备的国产化以及各种数据中心的建造，改扩建，Cisco最近业务缩水严重，后面的面试我也就没去参加，参考我同学的经历来说，一般是半中文半英文的面试题目，内容涉及厂商的设备属性特质以及一些基础的知识点的延伸，与华为、腾讯等民企的面试内容大致相同。

最后是一点关于求职中的一些可能会存在的陷阱的小提示，主要是关于劳务派遣。

很多公司包含国企、外企与民企为了降低成本，会自己成立一个劳务派遣公司，部分外企的说法是红牌与蓝牌员工，注意与自己签订劳动合同的主体单位，如果不是你应聘的单位名称，可能就是劳务派遣合同。劳务派遣工的待遇与正式工的差异可能比较大，需要自己慎重考虑。

AdmitWrite，基于共享经济模式建立的知名互联网留学平台，留学届Uber。迄今为止，平台入驻世界顶级名校导师已超过1000名，实现美国TOP30，英国G5，澳洲八大等多个地区名校全覆盖。学术大牛？名校学霸？外籍名校导师？牛人汇集地，你想要的都在这里。人文社科/商科/工科？理科/艺术/法学？不管什么方向，我们都能为你匹配同专业名校学霸，申请so easy！中介价格不划算？线上模式，拒绝无谓成本，打造极致专业度，极具性价比服务，让每一分钱都花到实处。

大牛谈留学之申请硬知识可以关注 专栏：

学霸谈美国申请： 哥大学姐带你冲藤校

大牛谈英国留学： 剑桥学姐带你申海外名校

海量名校实战申请经验： 海外名校申请经验