| 盘点 | 步骤 | 注意点 |
|---|---|---|
| 计算机专业热度持续上升 | 明确方向，准备材料，联系导师 | 提前规划，关注政策变化 |
| 人工智能、数据科学等方向热门 | 选校策略，课程补充，项目积累 | 结合自身背景，选择合适学校 |
| 理工科学生转专业优势明显 | 提升编程能力，参与项目实践 | 避免盲目跟风，注重实际能力 |
去年冬天，我收到一封邮件，是UBC计算机系的招生官发来的。她提到一个数学系的学生，本科期间自学Python和机器学习，还做了两个开源项目。这个学生最终被录取了。这让我想起自己刚来美国时，也曾迷茫过——数学和物理背景的人怎么才能顺利申请计算机？其实答案很简单：只要你愿意学，有热情，就有机会。
现在计算机专业在全球范围都特别火，尤其是AI、数据科学这些领域。比如纽约大学（NYU）的Courant Institute每年都会招很多来自数学和物理背景的学生。他们有的在本科阶段就接触过编程，有的是通过在线课程补足基础。关键是你要知道自己想往哪个方向走。
选校的时候，不要只看排名，要看看学校的专业方向是否符合你的兴趣。比如卡内基梅隆大学（CMU）的计算机学院很强，但竞争也激烈。如果你对系统架构感兴趣，可以考虑斯坦福或者MIT，它们在这方面的研究非常前沿。再比如加州大学伯克利分校（UC Berkeley），他们的AI实验室很活跃，适合想要做研究的同学。
课程准备是关键。如果你是数学或物理背景，可能没有太多编程经验。这时候可以先从基础课程开始，比如Python、C++，或者选修一些计算机基础课。像密歇根大学（University of Michigan）就有针对非计算机背景学生的过渡课程，帮助你打好基础。有些学校甚至允许你用AP成绩或在线课程代替部分学分。
项目经验比简历更重要。你可以参加学校的黑客马拉松，或者自己找一些开源项目参与。比如GitHub上有很多优秀的项目，你可以贡献代码，或者帮忙测试。像麻省理工学院（MIT）的CS50课程就鼓励学生动手做项目，这对申请很有帮助。如果你能做出一个完整的应用，比如一个简单的AI模型或者数据分析工具，那会让你在申请中更有竞争力。
推荐信也很重要。尽量找那些了解你学术能力的老师写。如果你做过研究或者项目，可以请导师写推荐信。比如华盛顿大学（University of Washington）的计算机系教授就很重视学生的项目经历，他们会根据你实际的能力来评估你是否适合研究生课程。如果找不到合适的老师，也可以考虑找实习单位的负责人。
留学政策也在变化。比如加拿大最近对国际学生更加友好，UBC和多伦多大学（University of Toronto）都推出了专门针对STEM专业的签证政策。美国虽然收紧了一些政策，但像康奈尔大学（Cornell University）和加州大学洛杉矶分校（UCLA）依然欢迎有潜力的留学生。要随时关注目标学校官网的最新信息。
别担心自己不是计算机专业出身。很多成功的程序员都是从其他学科转过来的。只要你愿意花时间学习，就能找到自己的位置。比如哈佛大学（Harvard University）的CS专业就有不少来自数学和物理背景的学生。他们靠的是扎实的基础和强烈的学习意愿。
最后说一句，别等到最后一刻才开始准备。计算机申请竞争激烈，早点规划才有更多机会。如果你想转专业，现在就是最好的时机。别让“我是不是太晚了”这种想法阻碍你前进的脚步。
