申请数据科学专业，指南者背景提升学员展现这些技能和经历

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学生需求

数据科学专业近年来一直是留学申请的香馍馍，随着大家都往这个方向挤，申请难度也是越来越高。M同学本身是某211的网络安全专业学生，希望申请的是香港地区的数据科学专业，该专业比较核心的两点要求是数理统计能力以及编程能力，对申请者有着比较高的要求，在这基础上如果有了解机器学习算法是很加分的。

而M同学作为网络安全专业的，本身的编程能力还是很强的，数理成绩也还不错，基本的高数、线代都有学，但是几段经历都是贴近CS的，和DS的关联并不是很强。考虑到帮助M同学补充机器学习相关知识以及弥补一段和自身专业以及目标专业都比较贴近的经历，我们推荐他参加了机器学习项目实战——《支付宝平台网络异常行为检测系统》。

该项目基于支付宝的网络行为数据进行异常检测系统的搭建，由于网络行为数据规模大、可用性低、冗杂信息多和行为复杂等特点，将使用人工智能的算法来自动提取关键特征，并且进行检测模型的搭建与预测，达到快速识别异常行为的功能。

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项目的申请应用

随着互联网快速发展以及网民数量的递增，机器学习在网络安全的应用也是越来越多，所以这个项目可以很好地将M同学本科专业与数据科学串联起来，作为申请的兴趣来源和专业积累，因此我们在文书设计中就对于这个经历进行了引用，利用它能很好地证明并串联起兴趣、过往积累、职业发展规划等方面。

（文书框架，点击放大）

• 引出跨专业兴趣‍

作为网络安全的学生，本科阶段的项目都是以编程为主导工具，培养了M同学使用编程解决实际问题的意识，通过项目实战研究让M同学充分感受到了利用大数据配合人工智能算法解决问题的快速性、准确性，对人工智能领域产生了浓厚的兴趣，由此引出网络安全到人工智能的经历和跨专业的兴趣起源。

• 充分展示数据科学专业看重的技能

项目本身可以体现M同学对于机器学习整体的应用流程：数据清洗、数据处理、特征工程、模型选择、模型调优及对比等技能的掌握，也可以从项目过程中应用python的numpy、pandas、matplotlib、sklearn等库看出M同学熟练的编程能力，因此作为一段过去积累做了较为重点的描述。

• 引向进一步的学习积累和未来规划

完成项目之后，M同学并没有停滞不前，而是在此基础上进一步拓展自己对于机器学习算法的理论知识学习，也在人工智能应用领域进一步拓展尝试图像识别，并在此过程中了解到了机器学习的不足而进一步学习深度学习的相关知识。同时他也意识到自己亟待补充更多更专业的知识，因此引出专业申请动机。

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学习过程

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学习成果

（学员项目报告节选）