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CS | 申研定位及热门专业解析

海阔天高教育咨询 2020-02-19 14:38:51

CS是宁诺工科里面均分比较高且交叉性很强的专业,可研究的领域很广,在申请时能涉及许多分支,如网络与通讯、软件工程、计算机工程、信息技术等。目前,CS专业不仅就业趋势好,申请博士也有很大的优势。海阔天高的学长姐们根据七年来为近百名CS学子的申研服务经验,给大家整理了CS申研的必备干货


  • CS申研大热专业分析

  • CS英国定位分析

  • CS往届申研战绩


阅读后你将了解:CS申研的大热专业有哪些,它们的特色在哪里,为什么会成为“大热”专业;我的分数能够冲刺什么学校,什么专业;我的目标学校或专业的分数要求大概是多少;往年学长姐都申到了什么学校什么专业,他们的背景是怎么样等。


申研大热专业解析

【大家关心的,才叫大热 


牛津大学


 MSc Computer Science


参考分数:80+

专业解析牛津的CS对数学能力要求相对较高,课程里涵盖了计算与数据模型、算法、数学分析等内容。同时,根据行业内的变化,牛津的CS也在不断更新自己的课程设置来满足最新的发展需要。


这个专业的招生不仅限于CS背景的同学,任何数学或计算机内容学习较多的学科背景都可以接受,且不强制要求GRE或者GMAT成绩。不过想要拿到录取并不容易,不仅需要不错的学术成绩,还需要参加笔试面试。笔试题里基本都是数学题,面试对专业能力的考量也比较重。所以想要申请这个专业的同学,一定要重视数学及算法方面能力的培养。


帝国理工学院


MSc in Advanced Computing


参考分数:75+

专业解析:在本科CS背景的基础上,帝国的这个专业会带同学们更深入的学习CS的理论与技巧,特别适合将来打算继续读博深造的同学。专业在课程安排方面给了同学们很大的自由选择空间,可以修八门课程,也可以用individual study option(由导师指导,最终完成一份报告和presentation)替换其中一门课,除此之外还需要完成一到两门实践课程,这些课程会很好的提升同学们的实操能力


伦敦大学学院


 UCL设置了较多CS本专业对口的细分课程,细节化学习各个小分支,学生可以根据自己的职业规划来做选择,大数据分析、人机互动、机器人编程等都是近年来的热门专业。


MSc Robotics and Computation


参考分数:65+

专业解析:这个专业CS、EEE、数学背景的同学都可以申请专业强调计算机在机器人领域的应用,其中包括动力链,传感,控制系统,地图与导航等。除了四门核心课程,还可以选择二到四门选修课,其中就有目前相当热门的机器学习和人机交互。对这方面感兴趣的同学们可千万不要错过


MSc Software Systems Engineering


参考分数:65+

专业解析这个专业由世界排名前三的Software Engineering Research Group提供,众多大牌公司都在使用这个group的研究成果,比如Google,Intel,Visa等课程设置方面,学生需要学习5门核心课程和3门选修课程,最后的毕业项目是应用所学知识解决一个实际问题,可以积累一定的实操经验。



申研专业定位

【横屏观看,定位更准确 


牛津大学


  • MSc Computer Science【80+】

  • MSc by Research in Engineering Science【78+】

  • MSc in Mathematical and Computational Finance 【88+】

  • MSc in Mathematics and the Foundations of Computer Science【85+】


剑桥大学


  • MPhil Advanced Computer Science【80+】

  • MPhil in Computational Biology【80+】

  • MPhil in Machine Learning, Speech and Language Technology【80+】

  • MPhil in Scientific Computing【80+】

  • MPhil in Management【80+】

  • MPhil in Engineering【80+】

  • MPhil in Technology Policy【80+】


帝国理工学院


  • MSc in Computing Science【75+,非CS背景,无需GRE】

  • MSc in Advanced Computing【78+,CS背景,GRE 】

  • MSc Innovation, Entrepreneurship & Management【70+ 面试】

  • MSc Management【70+ 面试】

  • MSc Business Analytics【75+ 面试】

  • MSc Climate Change, Management & Finance【70+】

  • MSc Risk Management and Financial Engineering【75+】

  • MSc in Computing (Specialism)【75+ ,GRE】

-- Artificial Intelligence

-- Management and Finance

-- Machine Learning

-- Security and Reliability

-- Software Engineering

-- Visual Computing and Robotics


伦敦大学学院


  • MSc Business Analytics (with specialisation in Computer Science)【70+】

  • MSc Business Analytics (with specialisation in Management Science)【70+】

  • MSc Computational Finance【70+】

  • MSc Machine Learning【70+】

  • MSc Computational Statistics and Machine Learning【70+】

  • MSc Data Science【65+】


  • MSc Computer Graphics, Vision and Imaging【65+】

  • MSc Computer Science【65+】

  • MSc Information Security【65+】

  • MSc Financial Systems Engineering【65+】

  • MSc Human-Computer Interaction【65+】

  • MSc Robotics【63+】

  • MSc Robotics and Computation【65+】


  • MSc Software Systems Engineering【65+】

  • MSc Web Science and Big Data Analytics【70+】

  • MSc Information Science 【58+】

  • MSc Technology Management【58+】

  • MSc Engineering with Innovation & Entrepreneurship【63+】

  • MSc Engineering with Finance【60+】

  • MSc Financial Risk Management【70+】


伦敦商学院


  • Masters in Management【75+】

  • Masters in Financial Analysis【80+】


华威大学


  • MSc Information Systems Management & Innovation【60+】

  • MSc Data Analytics【57+】

  • MSc Computer Science【60+】

  • MSc Management【65+】

  • MSc Business (Accounting and Finance)【60+】

  • MSc Business (Consulting)【60+】

  • MSc Business (Marketing)【60+】


爱丁堡大学


  • MSc Artificial Intelligence【63+】

  • MSc Advanced Design Informatics【70+】

  • MSc Design Informatics【65+】

  • MSc Cognitive Science【65+】

  • MSc Computer Science【68+】


  • MSc Development Cognitive Science【65+】

  • MSc Digital Composition & Performance 【65+】

  • MSc High Performance Computing【63+】

  • MSc High Performance Computing with Data Science【63+】

  • MSc Informatics【65+】

  • MSc Business Analytics 【68+】


  • MSc Geographical Information Science【60+】

  • MSc Science Communication and Public Engagement【60+】

  • MSc Science and Technology in Society【60+】

  • MSc International Business and Emerging Markets【62+】

  • MSc Entrepreneurship and Innovation【62+】


曼彻斯特大学


  • MSc Advanced Web Technologies【65+】

  • MSc Artificial Intelligence【65+】

  • MSc Computer Security【65+】

  • MSc Computer Systems Engineering【65+】

  • MSc Data and Knowledge Management【65+】

  • MSc Multi-Core Computing【65+】

  • MSc Software Engineering【65+】

  • MSc Information Management 【65+】

  • MSc Advanced Computer Science and IT Management【65+】

  • MSc Advanced Computer Science【65+】

  • MSc Business Analytics: Operational Research and Risk Analysis【65+】

  • MSc Management and Information Systems: Change and Development【55+】


布里斯托大学


  • MSc Advanced Computing【65+】

  • MSc in Advanced Computing-CreativeTechnology【65+】

  • MSc in Advanced Computing – MachineLearning, Data Mining and High Performance Computing【65+】

  • MSc in Computer Science ( conversion )【62+】

  • MSc Advanced Microelectronic Systems Engineering【65+】


南安普顿大学


  • MSc Artificial Intelligence 【60+】

  • MSc Computer Science【60+】

  • MSc Cyber Security 【60+】

  • MSc Data Science 【60+】

  • MSc Embedded Systems【60+】

  • MSc Software Engineering 【60+】

  • MSc Web Technology 【60+】

  • MSc Business Analytics and Management Science【60+】

  • MSc Knowledge and Information Systems Management【58+】


谢菲尔德大学


  • MSc Advanced Computer Science【55+】

  • MSc Advanced Software Engineering【55+】

  • MSc Computer Science with Speech and Language Processing 【55+】

  • MSc Information Systems Management【50+】

  • MSc Information Systems【50+】

  • MSc Information Management【50+】



CS录取战绩(部分)

【不重复,不造假,绝对有参考意义 



 

 录取专业:Oxford -  Computer Science

 学员背景:CS 81(2+2),无GRE,四个项目开发经历


 

 录取专业:IC -  Risk Management and Financial Engineering

 学员背景:CSM 72(2+2),光大证券、光大期货实习



 录取专业:IC -  Advanced Computing

 学员背景:CS 80(2+2),电商实习,软件开发,学生社团leader



 录取专业:IC -  Advanced Computing

 学员背景:CS 80 (4+0),云计算公司,AI项目开发,NVIDIA实习



 录取专业:IC -  Communications and Signal Processing

 学员背景:CS 82(4+0),科技公司实习,2段研究经历



 录取专业:UCL -  Robotics and Computation

 学员背景:CS 75,编程经历若干,建筑公司实习



 录取专业:UCL -  Software Systems Engineering

 学员背景:CS 70,暑期研究助理,电商实习



还有更多案例可以分析和参考

如果你想参考最新的案例,可以点击

《2017/18海阔天高G5申请战绩》

本学年海高已斩下171枚G5 Offer

这个数量还在持续增加


如果你想参考过往的案例,可以点击

《2016/17海阔天高G5申请战绩》

244枚G5 Offer案例供你参考



定位贴使用注意事项

【重要的部分放最后


海阔天高学长姐对定位贴的使用建议:


1. 据说把这份定位贴分享到朋友圈,并写下目标学校给自己打鸡血的学弟妹,都拿到了心仪的Offers 



2. 认准定位贴的权威性 不盲目听从


定位贴的数据需要大量的申请经验,成功案例,甚至是从失败案例中推倒得出。只有有着丰富经验的服务团队才能做出透明,准确的定位建议 


海阔天高由诺丁汉第一届毕业生创办,至今已经为诺丁汉学弟妹提供9年的申研服务。从2015年起海阔天高开始向学弟妹提供透明的申研定位贴,打破传统中介和申研作坊利用“信息不对称”来耽误学弟妹申研前途。至今已经更新六版:


《UNNC理工科申研大数据》(2015年第一版)

《UNNC理工科申研大数据》(2016年第二版)

《UNNC理工科申研大数据》(2016年第三版)

《UNNC理工科申研大数据》(2017年第四版)

《UNNC理工科申研大数据》(2017年第五版)


最近市面上有很多成立0-3年,没有足够多的案例,却给UNNC学弟妹发放所谓的“申研数据手册”、“申研宝典”等资料,不排除直接复制海阔天高定位贴的可能,更不排除为了吸引学生自己编出定位分数的可能。希望学弟妹们在看到类似“手册”,“宝典”等资料时,谨慎考虑来源。可以通过直接问案例来检验数据的真伪。



3. 分数不是唯一依据 背景也很重要


以上定位数据谨供参考,不能作为绝对依据。只有分数,未必百分百录取;相反,分数不够的,还可以用其他来弥补


海阔天高也曾帮助 Essex本科经济学 67分的同学申请到剑桥的MPhil Planning, Growth and Regeneration,但该同学的实习经历有很强的加分项;还有帮助 IBE 60分的同学申请到 LSE的 MSc Political Economy of Europe,同样,该同学的课外积累也比较丰富。所以除了分数之外,影响你申请的因素还可能包括雅思/托福,GMAT/GRE,个人陈述,个人简历,研究计划书,开放式问题,面试等环节。希望大家在每个环节都要认真对待,不要马虎!



4. 直接咨询经验丰富的学长姐最靠谱



宁波咨询地址

泰康中路456号博纳大厦1503-1504


诺丁汉咨询地址

55 Lace Street, Nottingham, NG7 9JG



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