CogSci@Edinburgh – Rupa¶
基本信息 Basic Information¶
本科专业：CSAI (4+0)
申请学位：Master
领域偏好：人机交互、拓扑学、逻辑学
最终去向：CogSci@Edinburgh — MS Cognitive Science
申请三维 Application Information¶
均分（大一/大二/大三）：70/74/75
语言成绩：IELTS 7.5
GRE：无
申请结果 Application Results¶
| 项目 | 结果 | 提交日期 | 结果日期 |
|---|---|---|---|
| 1. CogSci@Edinburgh — MS Cognitive Science |  Chosen |
||
| 2. DS@KCL — MS Data Science |  Admit |
||
| 3. CS@Bristol — MS Computer Science | Admit |
||
| 4. Computing(AIML)@IC — MS Computing (Artificial Intelligence and Machine Learning) | Admit |
||
| 5. DS@Manchester — MS Data Science | Admit |
||
| 6. ACSE@IC — MS Applied Computational Science and Engineering |  Reject |
||
| 7. SSE@UCL — MS Software Systems Engineering | Reject |
||
| 8. AI@Edinburgh — MS Artificial Intelligence | Reject |
||
| 9. AIDE@UCL — MS Artificial Intelligence and Data Engineering | Reject |
个人经历 Personal Academic Experiences¶
科研经历 Research Experiences:¶
2024年暑期 基于知识图的定性空间推理的暑期研究
实习经历 Internship Experiences:¶
2023年暑期 浙江星巢网络科技有限公司-后端工程师 2025年暑期 蚂蚁集团-蚂蚁密算-数据中台
项目经历 Project Experiences:¶
无
荣誉奖项 Awards¶
无
申请经验 Application Experience Sharing¶
选校选专业:¶
不收钱的全投，收钱的选投。选喜欢的。
标化成绩准备:¶
对于英国院校，IELTS成绩就够了。 此外，很多院校要求6.5的小分，最好早做准备。
推荐信准备:¶
向你的tutor要一封，然后再向一个你觉得【和你的申请方向有关】的老师要一封。注意，为了顺利要到这个第二封，有预见性地混个脸熟是有必要的。
暑研/实习建议:¶
暑研找自己喜欢的就好。实习有条件的话进一个大厂干几个月。
其他建议:¶
如果可能，构建一个特别的竞争优势。举例而言，大部分CS同学（也就是你的竞争对手）有大量CS相关的项目或实习。如果你在某些特别的领域有交叉经验，你会更特别——我选择了定性空间推理和密态计算。小众b总归有些小众优势的。你的背景不可能是完美的，你需要一个可信、连贯、真诚而独特的申请叙事。 此外，有些学校真的会认真看你成绩单的每一项成绩（爱丁堡大学专门写了封邮件说我数学太烂了读不了AI）。因此，如果你能在某个特别的科目上取得高分，不妨在CV里自豪地说说你是怎么做到的。 最后，焦虑几乎是无法避免的。如果想稍微轻松一点，我觉得找个中介会是好主意。