學生背景
學生姓名：潘同學
學生學校背景：華南理工大學
在校成績：GPA3.35
其他成績：TOEFL103，GRE325
錄取院校：杜克大學
入學時間：2020年秋季
辦理過程
楊同學是一位來自內(nèi)蒙的帥氣小伙，性格開朗，在學校時也比較活躍，有參加較多的校內(nèi)的社團活動，大一、大二暑假都有在校外參加實習，并且從小就和外教一起學習英語，所以英語底子也比較扎實，本科又是來自于985工科強校，所以用楊媽媽的話來說，孩子基本已經(jīng)把升學規(guī)劃的事情都準備好了，就差文書工作了，需要找一位經(jīng)驗豐富的文書老師來給孩子的申請助力，讓名校申請更穩(wěn)妥一些。
但通過和楊同學深入溝通后我們發(fā)現(xiàn)，事實和楊媽媽講的卻是有較大的出入。
首先，楊同學的GPA是3.35，這在華工的學生群體中算是中等偏下，而且對于申請CS這樣最熱門的的專業(yè)來說絕對是劣勢；其次，雖然在校內(nèi)有參加較多的社團活動，但沒有任何一個活動是和申請的專業(yè)相關的，所以幾乎無法使用；最后，也是最關鍵的，楊同學的實習一份是在渣打銀行的業(yè)務部門，做的主要是理財經(jīng)理助理的角色，更多的是理財產(chǎn)品銷售助理的工作，另一份是爸媽在老家給找了一份計算機維護和保養(yǎng)的工作，做的主要是計算機網(wǎng)絡及硬件維護的工作，兩份實習都并未涉及到CS的核心——算法層面，第一份更是沒有任何相關性。而當時楊同學已經(jīng)大三下了，所以總體來說需要補充的軟件背景會比較多。
在和楊同學以及楊媽媽分析過后，楊同學選擇我們來作為他的升學規(guī)劃團隊。在楊同學加入服務后，我們幫楊同學鏈接導師做了一個機器學習的線上實訓項目，該項目我們根據(jù)楊同學的實際情況，讓導師帶楊同學做了兩個不同主題的機器學習項目。這個線上實訓的好處就是可以在短時間內(nèi)把軟件背景積累起來，同時也能讓他在最短的時間內(nèi)補充相關的專業(yè)知識。
其在實訓項目中的一個項目的主題是“基于機器學習的只能穿戴設備行為判定”，而這個項目的經(jīng)歷也成為了楊同學PS的主要素材來源，從他開始收集數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)，到后期通過算法改進，讓整個測試的準確度提高，很好的展現(xiàn)了楊同學對于熱門算法的掌握熟練度以及其個人對于CS學習的興趣，最終在低GPA前提下一舉拿到了杜克大學的CS錄取。
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