港漂必看！人工智能与数据科学专业深度解读

嘿，你试过熬夜改个人陈述没？那感觉太酸爽了！我当年为了申请人工智能专业，连续熬了三天，眼睛都快瞎了。结果还是被拒了，不是因为内容不好，而是因为我对这个专业了解得太浅了。后来我才明白，选对专业比拼死改文书更重要。

港漂们都知道，香港的就业市场对AI和数据科学人才需求特别大。像UBC（不列颠哥伦比亚大学）和NYU（纽约大学）这些学校的毕业生，一毕业就被科技公司抢着要。但如果你只是随便选个专业，最后可能连实习都找不到。

人工智能（AI）和数据科学（Data Science）这两个专业其实有点像“兄弟”，但侧重点不一样。AI更偏向算法、机器学习、自然语言处理这些技术层面的东西；而数据科学则更注重从海量数据中提取有用信息，用统计学和编程来解决问题。

比如在斯坦福大学，AI专业的学生会学很多关于深度学习和计算机视觉的内容，而数据科学的学生则更多接触统计建模、数据分析工具和大数据平台。两者的课程虽然有重叠，但发展方向不同，得根据自己的兴趣来选。

如果你是想进科技公司，比如谷歌、Facebook或者腾讯，那么AI可能更适合你。但如果你喜欢做市场分析、金融建模或者医疗数据分析，那数据科学可能更对口。

不过别以为选了这两个专业就万事大吉了。像MIT（麻省理工学院）和CMU（卡内基梅隆大学）这些顶尖学校，对学生的数学和编程能力要求非常高。你要是数学不好，代码也写得慢，那在课堂上真的会很吃力。

还有就是GPA（平均绩点）。很多学校对GPA的要求都不低，像UC Berkeley（加州大学伯克利分校）的AI专业，录取学生的GPA通常都在3.7以上。如果你现在GPA只有3.2，那就得赶紧想办法提高，不然申请时会吃亏。

TOEFL（托福）和雅思（IELTS）也是必须过的。特别是如果你打算去美国读研，托福分数至少要100分以上，否则可能连申请资格都没有。我有个朋友，托福考了95分，结果被几所学校直接拒绝，因为他连基本的语言门槛都没达到。

除了考试，学校还会看你的实习经历。比如NYU的数据科学专业，就非常看重学生是否有实际项目经验。如果你做过一些数据分析项目，或者参与过开源社区，那在申请时就会加分不少。

还有一个关键点是，别光看学校排名。有些小学校可能名气不大，但专业实力很强。比如University of Waterloo（滑铁卢大学）的AI专业，虽然不像MIT那样出名，但它的co-op（带薪实习）制度非常厉害，学生毕业后几乎都能找到高薪工作。

如果你是留学生，还要考虑签证政策。比如加拿大对STEM（科学、技术、工程、数学）专业毕业生的工签政策比较友好，毕业后可以申请三年的毕业工签。这对你找工作很有帮助。

还有就是别怕多问。我在申请的时候，就经常跟学长学姐请教。他们告诉我，有些学校的课程设置很灵活，你可以自己选修课，甚至跨专业选课。这样能让你的简历看起来更全面。

另外，参加一些比赛也很重要。比如Kaggle、天池大赛这些平台，都是展示你数据科学能力的好机会。如果你能在比赛中拿到好名次，那在申请时绝对是个亮点。

还有就是，别只盯着名校。有些学校虽然排名不高，但就业率很高。比如Rutgers University（罗格斯大学），它的数据科学专业毕业生进入亚马逊、微软的比例就很高。这说明学校的实力不一定完全体现在排名上。

最后说一句，别等到最后一刻才开始准备。我认识很多人，到申请截止前一个月才开始准备材料，结果忙得焦头烂额。早点规划，留出时间调整，才是王道。

总之，人工智能和数据科学这两个专业，真的是港漂们的热门选择。但别以为选了它就能轻松成功。你需要花时间了解课程、提升成绩、积累经验，才能真正站在起跑线上。

如果你还在犹豫，不妨先问问自己：我真的适合这个专业吗？我有没有足够的数学和编程基础？如果答案是肯定的，那就勇敢地迈出第一步吧。