一、学术基础：量化课程必须扎实

　　申请美国计算机研究生应该如何准备?第一步是夯实学术根基：

　　核心先修课：

　　数据结构与算法

　　计算机组成原理

　　操作系统

　　编程语言(C++/Java/Python)

　　离散数学、线性代数、概率统计;

　　GPA建议3.5+(4.0制)，核心课成绩尤为重要;

　　转专业者：需通过Coursera、edX或校内课程补足，并在申请中说明。

　　二、项目与科研：用作品证明能力

　　顶尖项目极度看重真实技术产出：

　　高质量经历包括：

　　开源贡献(GitHub 100+ stars);

　　Kaggle竞赛(Top 10%);

　　科研论文(如本科生会议、arXiv预印本);

　　自主开发APP/系统(如“分布式任务调度平台”);

　　避免：仅课程作业或无技术深度的社团活动。

　　三、标化与语言：达标即可，高分加分

　　GRE：

　　越来越多项目Test-Optional(如USC、Cornell)，但提交者中位数325+;

　　Quant 168+ 是安全线，尤其对国际生;

　　语言成绩：

　　托福100+(单项≥22)

　　雅思7.0+(单项≥6.5);

　　注意：部分学校(如CMU)明确要求GRE，务必查清官网。

　　四、申请材料：技术深度 + 目标清晰

　　(1)个人陈述(SOP)

　　聚焦1–2个深度项目，说明：

　　问题背景

　　技术选型与实现

　　结果与反思;

　　避免空谈“热爱CS”，要写“为何选择这个方向”;

　　明确说明为何选该校(如“希望加入Prof. X的AI安全实验室”)。

　　(2)简历(Resume)

　　技术栈单列：Python (PyTorch, Pandas), SQL, Docker;

　　成果量化：“系统吞吐量提升40%”“模型准确率达92%”。

　　(3)推荐信

　　2–3封，优先选择指导过你技术项目的教授或实习主管;

　　内容需具体，如“该生独立实现分布式一致性算法，代码被团队采用”。

　　五、选校策略：分梯队，重匹配

　　冲刺档(Top 10)：CMU、Stanford、Berkeley — 需强科研/竞赛;

　　匹配档(Top 20–30)：UIUC、UMich、Cornell — 重项目与课程匹配;

　　保底档(Top 50)：ASU、Northeastern — 对转专业友好，就业强。

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