复旦大学化学学士。
研究生：
宾夕法尼亚大学数据科学硕士。
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我的本科学位是化学，与数据科学和计算机科学相去甚远。
本科生的日常学习被各种化学理论实验课占据，很多时候他们不是在做实验，就是在写长篇实验报告。
但是在学习的过程中，我发现自己在化学实验方面不如其他朋友（是的，我有点差点）。
我也在实验室里研究过反应和色谱柱，但由于其他原因我放弃了化学。
因此，出于种种原因，我决定在大三开始时出国留学攻读另一个专业的硕士学位。
但当时并没有特别确定要转什么专业（金融、金融工程、计算机科学等都是当时申请的热门项目），所以我有各种各样的实验经历，例如暑假期间在银行实习，辅修数据科学，以及各种关于出国留学申请的讲座。 但事实证明，兴趣真的很重要！
我要感谢母校为我提供了资源和平台，让我系统地学习另一个专业，这让我深深地被数据科学领域所吸引。
也许是因为一直在学习理工科，所以对机器学习的各种模型和算法非常感兴趣，也很享受编程的过程
因此，我决定申请数据科学和计算机科学领域的课程。
申请的准备工作主要分为两个方面，一是在申请季前完善背景，二是准备申请、择校等所需材料。
我知道，如果我想申请一个具有非学术背景的数据科学计算机科学课程，我必须比其他人付出更多的努力。
所以我在申请季前的准备工作主要分为三个部分：
1）GPA2）补充DS CS专业知识，积累项目经验。
语言分数。 首先是GPA，这不得不在硕士课程的申请中说GPA真的很重要
申请转专业时，对原专业的学习不能有丝毫懈怠。
这是因为招生官通常会考虑以下两点来申请硕士课程：
1）申请人是否具备成功毕业的能力;
2）申请人毕业后能否顺利找到工作，提高项目的就业率。
高 GPA 会让招生官认为申请人有能力成功完成硕士课程。
而对于数据科学这样的应用专业，如果你对数据科学在本科专业的应用有一定的了解和兴趣，或者因为这个申请引起了你对数据科学的兴趣，促使你对这个专业进行深入研究，那么申请的动机会更有说服力。
换句话说，如果你在专业上学不好，教授们会非常怀疑你在其他专业上学好的能力。
补充 DS CS 专业知识是准备转专业最特别的方面之一。
当然，每个人都有不同的方法来学习这部分课程。
最直接的事情就是像我一样直接在我们学校学习DS CS相关课程例如，算法类、机器学习类和各种数学类等。
或者你可以利用这个机会出国，在国外的学校学习这些课程这是一种比较推荐的方式，因为近年来招收学生的老师越来越注重出国留学的经历，如果他们有出国留学的经历，并且取得了不错的成绩，那么这对申请来说将是一个很大的优势。
此外，您还可以在课外学习一些在线课程，作为对知识的小补充。
此外，研究项目或互联网实习也非常有帮助。
在我在同一项目中遇到的学生中，他们中的大多数人都做了令人印象深刻的研究项目，有很好的实习机会，或者两者兼而有之。
这些经验的经验，学到的东西，感知将成为文本的有价值的部分，或整个故事的本质。
这些实习的实用内容可以快速在简历中反映你的专业和学术能力。
对于研究项目来说，如果能发表一两篇文章，那将是一个很大的优势，如果没有文章也没什么大不了的。
对于实习，我个人建议去国外公司实习究其原因，美国高校招生团队的教授们，一定对美国企业更加熟悉和了解。
第三点是获得理想的语言分数。
这是每个申请出国留学的学生都必须克服的障碍。
由于我在大一时对出国留学有一个模糊的想法，而本科生的平均英语水平非常高。
所以我一直在不间断地学习英语（毕竟，在一些英语课上获得 A 比在语言测试中获得 A 更难。
不过，由于我自己的英语基础还不错（高中时基本背诵了4级和6级的词汇），所以我一直做好了长流的准备。
在考试前的几个月里，我每天花两个小时复习题目和背诵单词，佛教徒在语文成绩上做得很好。
最重要的是申请季节的时间。
首先是学校项目信息的收集，择校列表按分层方式列出：冲刺理想最小项目。
当然，在选择项目时需要考虑许多因素，例如：
1）项目的时长，是否有利于在当地找到暑期实习（如果决心在中国找工作，可以忽略）;
2）学校的整体专业实力和应用难度，需要通过从学校**论坛收集各种信息来敏锐地判断。
3）学校的地理位置，是城市还是农村，是否有利于寻找实习机会，价格水平等。
4）你是否喜欢所提供的课程对于那些申请数据科学的人来说更重要，因为不同的学校有不同的数据科学重点，有些更偏向数学和统计学，有些更面向计算机，有些更面向商业。
5）你对转专业友好吗，还是更喜欢有专业背景的学生？
不同的项目对这一点有不同的偏好，需要提前了解。
此外，随着DS CS申请人数的增加，竞争越来越激烈，因此选择更有保证的学校是比较谨慎的。
在准备申请材料时，要有一篇有吸引力的论文、一份专业的简历和强有力的推荐信是至关重要的，因为招生老师基本上都会从这三种材料中全面了解申请人。
如果说一些硬性指标（GPA、语言成绩）可以决定你是否会被淘汰，那么这三种材料就能决定你能否被录取。
在准备文件方面，重要的是不要只用一份文件来申请所有课程，这意味着你需要根据每个学校项目的特点进行相应的修改，有些地方甚至需要大修。
对于混入CS DS的学生来说，这两个专业的论文写作重点应该不同。
这篇论文就像在讲述一个关于自己的故事，申请人需要完整、合乎逻辑地讲述这个故事，并以一种触动人们心灵的方式讲述。 如果文章能反映一个人的故事、感受和理想，那么简历更能反映你的专业能力和学术背景。
因此，简历从格式到内容都需要非常专业。
提供推荐信的老师可以是实习期间遇到的行业领军人物、在学校上过课的老师，也可以是课题组的导师等写推荐信的老师必须对申请人有非常基本的了解和交集。
在准备这三份材料时，我需要时刻问自己：他们为什么要录取我，我最大的优势是**，我怎样才能从申请者中脱颖而出。
不得不说，申请是一场持久战，不仅是能力的考验，更是心态的考验。
以自己为例，大三的时候，白天学习化学系的专业课程，晚上选修辅修的计算机和数学课，课表几乎排得满满当当，周末还有很多实验报告要写。
最让人伤心的是最后一个季度的那段时间，持续一个星期来拿小事，然后是通识教育考试和专业考试，有时一门接一门的课程，有时候有些考试前我熬了一夜，需要保证大部分成绩都能拿到A。
当然，在经历了残酷的大三之后，我抗压和时间管理的能力有了质的飞跃，这也让我在毕业生活中有了一颗平静的心态。
最后，我选择了宾夕法尼亚大学的DS专业，这对我来说是一个理想的选择。
那么让我给大家介绍一些数据科学专业
数据科学是一门在数据中心应用广泛的学科，从文学和艺术到基础科学，到政策和管理，再到解决工程问题。
因此，数据科学是一门对转专业友好的学科。
以化学为例我本科时接触的很多化学方向都与数据科学密切相关，比如化学信息学、计算化学等，我也做过一些化学领域需要机器学习来解决问题的项目。
当然，数据科学需要大量的数学和统计知识以及强大的编码技能。
如今，互联网行业对数据科学的岗位要求很多，比如算法工程师、数据挖掘工程师、数据开发工程师等等。
随着行业的蓬勃发展和越来越多的学校提供数据科学课程，这对申请者来说也是个好消息