Georgetown-L同学取得2019年 乔治城大学 计算机科学硕士录取一枚

学生录取情况: 学生姓名: L同学 录取大学: 乔治城大学 录取专业: Computer Science 入学年份: 2019年 毕业大学: 国内211院校 毕业专业: 计算机科学 平均成绩: 3.68 英文成绩: 托福

学生录取情况:

学生姓名:L同学
录取大学:乔治城大学
录取专业:Computer Science
入学年份:2019年
毕业大学:国内211院校
毕业专业:计算机科学
平均成绩:3.68
英文成绩:托福分数:96
标考分数:GRE:326
其他录取:加州大学河滨分校、佛罗里达大学


申请经验分享:

L同学目标非常的明确,且十分执着的孩子,认定了一件事,不论有再多的困难险阻,都会拼竭尽全力去完成。从学生的硬性基础来看,本科阶段进修计算机科学的GPA不错,达到3.68,可见平素对自己专业成绩是比较重视的。

学生对自己要求比较高,对申请大学的目的性很厉害。目标也比较深度,要求申请专业排名靠前的在大城市的Computer Science专业牛校。

学生行业实习经验:比较丰富的软总体背景对申请确实起到了相当重要的作用,参与过两篇CBCI国际会议专业论文,此中一篇是一作,含金量比较不错。除此以外L同学有过一段境外交换学习经历,此段交换生经历学生在校表现与比较突出,课外活动个个方面表现良好,最终也拿到了任课导师的RL,信中将L同学的在校很强表现毫不吝啬的写在推荐函中,最终这份信对申请的助力特大。

学生院校排选策略:正因为学生软件和硬件都非常不错了,选择方面我们瞄准了美国最顶尖的几所大学尤其是专排最靠前的学校,我们的选校策略是把Computer Science专排靠前的乔治城大学,加州大学河滨分校作为第一阶梯学校,其他也是Computer Science专业较强的一些学校。

标准化考试分数:当时L同学还没有考出可用的GT成绩,家长看着都有一些着急了,规划部老师和申请师耐心详细地给学生做了多方面分析,讲了整个申请过程的重要节点,同时也结合L同学的复习情况,制定了合理的规划,在8,9月分别进行两项考试,争取在10月初的时候都能考出理想的成绩。这阶段中咨询顾问老师会指导L同学合理地补充专业文书信息表格,而后着手准备全套申请文书。最终成绩出来,GRE:326、托福96。

网申文书撰写:在后期团队确立以后,申请规划师组织文书部与L同学做了两轮头脑风暴,正因为L同学自身课外经历较为丰富,同时也比较善于表达自已的观点与看法,思维很缜密,这就使得整体沟通下来特顺利。文案组很快与L同学确立了文书主要内容与大概的写作套路。在申请PS中,申请顾问老师将学生学习的专业学术课程,有过的学术研究背景,后期的规划进行了结合,展现了整体申请实力。后期申请文书成稿也是有境外导师帮忙修改的,专业性和针对性上又有了更进一步的提升,无疑为后来的录取加分不少。

学校网申提交阶段:在网申阶段,在申请过程里曾对L同学新刷出来的标考成绩做了即时更新。在顺利提交网申资料后,L同学主动要求对一些院校的网上申请系统亲自跟进状态,而绝大部分院校还是由后期老师帮忙操作与监管。

课程设置:

多媒体系统(Multimedia Systems)超大规模集成电路与计算机架构(Vlsi and Computer Architecture)科学计算与应用数学(Scientific Computing and Applied Math)机器人与人工智能(Robotics and Artificial Intelligence)数字媒体研究(Digital Media Studies)编程原理(programming methodology)数字制作艺术(Digital Production Arts)数值线性代数(Numerical Linear Algebra)人工智能与机器学习(Artificial Intelligence And Machine Learning)理论计算机科学(Theoretical Computer Science)计算机操作系统(operating systems)软件工程与系统(Software Engineering and Systems)软件工程与编程语言(Software Engineering and Programming Languages)视觉(Vision)性能评估(Performance Evaluation)理论(Theory)自动推理(automated reasoning)集成模式识别与生物识别技术(Integrated Pattern Recognition And Biometrics)嵌入式系统与软件(Embedded Systems & Software)图形与视觉效果(Graphics & Vision)机器学习(Learning)




 

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