国(境)外大多数的master项目都是以职业为导向的，不少项目的学制较国内硕士短，也是因为不以学术研究为导向，而更重职业应用。

这种职业强导向的属性在数据科学和商科类专业体现得尤为突出，纵观各地区各校项目设置，提供研究型硕士的寥寥无几；在申请材料的要求中，也越来越关注申请者的职业规划与实践经历。

这样的大背景下，通过项目、实习等应用型的经历来体现你的专业实践能力、业务能力就变得尤为重要。根据指南者留学多年申请经验，总结了推荐的申请Data Science (DS)需要具备的要求：申请顶尖的数据科学类专业，至少需要3段相关的项目/实习经历。

找怎样的项目？

如何寻找项目经历才是比较符合留学申请的呢？我们需要考虑：1、项目难度；2、匹配度。

项目难度：DS相关的项目资源十分繁杂，难度也是参差不齐，在项目选择上就是一个问题。简单项目难度可能太低，无法充分展示自己的能力；而一个数据量大或者难度较高的项目，可能以当前的知识积累还不足以完成，甚至电脑配置也无法满足项目要求。

匹配度：目前人工智能大方向下包含的子方向有很多，如数据挖掘、自然语言处理、图像识别、音频识别、目标检测等。如果你的未来规划是数据挖掘方向，希望从事大数据决策问题，那么在项目选择时最好就要寻找相关项目，而不是随意选择如NLP项目，花了很长时间去做，发现做不出来或者方向不对，项目经历对自己的用处有限。

找怎样的实习？

怎么找实习才是科学有效的呢？选择什么公司？选择什么岗位？针对这个问题我们给出三个参考建议：1、相关度；2、参与度；3、知名度。

相关度：如想要申请数据科学类专业就要相关岗位如数据分析师、数据挖掘工程师等，千万不要做与自身专业关联不大的实习；

参与度：实习的工作内容是公司的核心业务，而不是去端茶送水，是真正可以锻炼人、可以学习知识的实习岗位；

知名度：行业内知名企业的title，某种程度上是对你专业度的认可，对申请有助攻作用，也有利于留学毕业后的就业；

可能遇到的问题

但想要找到满足方方面面要求的项目/实习经历，并不十分容易。资源关和技能应用关是很多时候大家需要面对的。

① 资源关

各个学校、各个专业给大家提供的资源并不均等，学生可以利用的项目课题资源也相差甚多。而实习的资源门槛更加明显，数据科学岗位的实习门槛本就比较高，一般一线互联网大厂的面试官会优先选取研究生，并且有一定项目经验的申请者，所以说对于本科学生来说，就算是211/985相关专业的同学，想要进入互联网大厂实习也是困难重重。

② 技能应用

不管是项目还是实习，对相关知识和技能的掌握都有一定要求。进行数据科学相关的经历，首先需要了解机器学习的相关算法，并具备熟练的编程能力，去解决实际问题。

我们也为大家总结了DS实习需要掌握的相关技能：

指南者DS背景提升方案

指南者留学可以给大家提供数据科学方向的背景提升方案：

专业经历

可以选择项目/线上实习等，真正应用数据科学技能解决实际问题；

技能学习

配备相关的数据科学学习课程，可以帮助同学快速掌握领域内的关键知识点和技能，满足应用需求；

质量保证

指导老师全程一对一指导，确保每位同学可以保质保量完全并消化任务要求，积累一段言之有物的申请经历素材。

▼详情见海报，文末扫码报名

名额有限，先到先得

现在报名还能享500元暑期限时优惠

扫码咨询详情