一、强化转码经验

　　1、个人项目：

　　数据分析：Kaggle竞赛(如Titanic、房价预测)、学术数据集分析(如UCI)。

　　全栈开发：搭建博客系统、电商网站(MERN/MEAN栈)。

　　机器学习：部署预测模型(如用Flask/Django构建API)。

　　系统项目：分布式系统(如实现Raft算法)、爬虫+自然语言处理。

　　2、开源贡献：

　　参与GitHub项目(如TensorFlow、PyTorch文档翻译或bug修复)。

　　贡献技术文档或工具库(如Awesome系列资源库)。

　　3、竞赛与黑客松：

　　Kaggle(目标进前30%)、Hackathon(如MIT Hackathon、Hack The Future)。

　　4、实习/科研：

　　争取科技公司实习(如数据分析师、后端开发岗)。

　　参与教授课题(如统计建模结合机器学习方向)。

　　二、考高GT成绩

　　1、GRE：重点提升Quantitative分数(建议168+)，Verbal 155+，AW 3.5+。

　　2、托福/雅思：托福100+(单项20+)，或雅思7.0(单项6.5+)。

　　3、先修课证明：部分学校要求官方成绩单显示CS课程，可通过Coursera官方证书辅助说明。

　　三、说明转码理由

　　1、个人陈述(SOP)：

　　动机：解释转专业原因(如统计背景+CS兴趣的结合点)。

　　经历：突出项目/实习中的技术细节(如算法优化、系统设计)。

　　目标：明确研究方向(如ML工程、Data Engineering)。

　　2、简历(CV)：

　　按技术栈分类项目，量化成果(如“开发爬虫提升数据采集效率40%”)。

　　强调统计技能与CS的交叉(如A/B测试、贝叶斯建模)。

　　3、推荐信：

　　 优先选择CS相关课程导师或项目合作者。若缺乏，用统计教授推荐信+项目经历补充。

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