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武汉澳洲留学中介机构哪家好:最终收获世界TOP30录取,8年等待也值得!

申友 2020-03-17 17:44:29

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武汉申友留学X学员申请经验分享

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本科:瑞典马拉达伦大学 金融工程

GPA:6.45 / 7.0

IELTS:7.0

申请方向:数据科学

录取结果:澳大利亚国立大学 机器学习与计算机视觉

 

 

我本科是在瑞典读的,因为毕业论文和导师之间沟通的问题,导致毕业证一直没有拿到,2010年入读本科,2019年1月才拿到毕业证,这中间有8年的空白期,一直担心背景复杂拿不到好学校的录取,迟迟没有下定决心出国留学,直到我遇到申友...

 

加入申友,转变申请思路

 

知己知彼,虽不能说会百战百胜,却能给最后的成功指明方向。定位与选校就是扮演着这样一个描绘蓝图的角色。

 

本科毕业于欧洲一所研究类大学的偏数理类专业,一心想读 MFE 但GMAT却一直无法上“7”,这使得我的申请处于一个尴尬的境地。

 

“为何不考虑数据科学”Miya老师的一句话犹如醍醐灌顶,瞬间把申请的思路打开了。

 

因为同是热门专业的数据科学一般设立在计算或工程学院,并且不需要GMAT, 同时这个专业与我的匹配度也是非常高的。随后在几位老师的帮助下我和老师们初步确立10所英国和澳洲中在数据科学方面强势的学校。

 

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文书、网申我不是一个人在战斗

 

文书:

 

确定了学校和专业,接下来就是准备申请材料。一份漂亮的申请材料能够让学校相信你就是他们要招收的人,而一份糟糕的申请材料能让学校对你的学习组织能力产生怀疑。所以文书在申请中的份量毋庸置疑。

 

在这方面,申友留学的CRM系统会让我提供足够的文书写作信息,再由Callian老师对这些信息进行整合生成一系列高质量的文书。

 

在此期间Callian老师多次线上线下和我讨论文书内容,包装提升了我8年空白期的经历,文书修改了两次后就定稿了,最终一套高质量个人定制化的文书让我对接下来的申请增添了许多信心。

 

网申:

 

留学申请并不是流水线上的批量生产。申请过程中会有无数的突发事件,如上传文件的格式,材料的缺失,推荐人收不到网推邮件,不同学校对材料细节的要求...

 

这些问题往往都没有一个确定的答案。只有经验丰富的留学申请工作者才能快速有效的处理这些问题。Ryder老师就是这样一个多面手。

 

在我递交申请后由于我本科是瑞典的学校,多个学校对我的成绩单的评分机制产生疑问,Ryder老师通过邮件的形式,专业又不失礼貌的一一向每个学校进行了说明。从问题发生到解决不到半个小时。快速有效的帮助我扫清了申请中的障碍。

 

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专业的建议,使我最低风险圆梦ANU

 

如果说申请者的实力和锦上添花的文书是一把枪,那么复杂多变的留学政策就是枪的扳机。申友留学对留学风向和国家政策层面的明锐嗅觉真的是让我对申友留学刮目相看。

 

还未申请时,我一直坚持单独申请英国的大学,而申友的老师建议我英澳混申,由于美国签证难和香港暴乱事件,再加上英国恢复毕业后两年工签,2020年的英国申请一定会异常激烈。

 

而且,无论是MFE或数据科学,都是英国研究生项目的热门专业。

 

果然,在递交材料的两个月后多个英国学校告知我申请的专业已经招满。曼大更是在拒信中明确表示今年只招收前3%的申请者。

 

当我在英国的拒信风暴中不知所措时,ANU的offer犹如黑暗中伸出的一只发光的手。在接受offer后,回想申友留学各位老师的规划和建议其实是帮助我在最低的风险中博取到最好的结果。

 

最后,感谢申友留学各位老师的辛勤付出,帮助我实现梦想拿到ANU的offer。

 

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以上是申友学员X同学的申请经验分享,下面武汉申友留学小编详细介绍一下澳大利亚国立大学机器学习与计算机视觉项目,对人工智能方向感兴趣的同学可以参考。

 

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ANU机器学习与计算机视觉项目

 

1、申请要求

★GPA:211/985:75;非211/985,GPA要求:85

★语言成绩:雅思:6.5,各项不少于6.0;托福:80阅读和写作都不少于20,口语和听力都不少于18。

 

2、培养目标

该项目包含的计算机视觉,机器学习,人工智能内容将由计算机科学与工程学院(CECS)的世界著名权威教授和研究者提供。对感兴趣的学生,学校也提供PhD的升学途径。

 

当学生成功地完成学业后,将获得以下技能和知识:

1) 了解计算机视觉和视觉感知相关问题和目的,并能基于系列的研究论文和最先进的计算机视觉技术来提出新颖的解决方案;

2) 能够应用专业的开发工具来解决计算机视觉和机器学习领域的问题;

3) 通过精确和清晰的方式提供方法论和执行细节;

4) 通过一致的、连续的实践引导计算机视觉和机器学习中的概念设计,执行,实验性分析和测试;

5) 将前沿的知识、技术和工具用到真实世界中的计算机视觉和机器学习应用中。

 

3、开设课程

 

结构化编程、科学家编程、计算机视觉、计算机视觉高级主题、机器学习简介、统计机器学习、工程数据分析、文档分析、优化、机电一体化高级主题、神经网络,深度学习和生物启发计算、机器学习高级主题、逻辑、人工智能、人工智能高级主题、机器人、信息理论

 

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