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wholerenguru3 (厚仁学术哥）
经常听到本科的同学说“我想转码”,在就业情况、薪资水平、发展方向上来说，计算机专业确实吸引了很多的同学，希望在研究生时候能够转向计算机专业或者是与计算机相关的专业进行继续深造。那么对于非CS专业的学生来说，如何能够在本科紧张的课业规划中，为“转码”做好课程上的前期准备呢？
我们先来看看，对于本科非CS专业开放的硕士计算机项目，他们的申请要求是如何的。
比较受中国学生欢迎的项目有南加大的MS in Computer Science – Scientists and Engineers项目。
这个项目针对本科是工程类和科学类专业的但是在CS领域没有太多经历的学生而开设，项目设置包含37个学分的课程，包含计算机预科课程以及计算机科学硕士的专业课程。
· 预备编程要求课程：4学分
· 基础要求课程：8 学分
· 核心要求课程：4学分
· 选修课：21学分
对比USC常规的CS硕士项目28个学分的毕业要求来说，多了预备课程的补充以及更多学分的选修课要求。
另外，我们可以从哥伦比亚大学的计算机硕士项目的申请要求中，了解到对申请者本科课程的要求。
对于本科非计算机专业的学生来说，会要求申请者至少完成四节计算机基础课程和两节数学课程：Intro to Computer Science, Advanced Programming, Data Structures and Algorithms, 和Discrete Math。
当然，对于这些欢迎非计算机本科专业的项目来说，他们一般还会开设有“预备桥梁项目”。这个跟咱们通常了解的语言桥梁项目可不是一个性质。硕士项目的“桥梁项目”更多的是为申请者在申请前做好专业基础课程的积累与预备，例如哥伦比亚大学的CS@CS MS Bridge Program，以及像是纽约大学的工程学院也专门开设有NYU Tandon Bridge项目。
同时，鉴于计算机硕士在申请的白热化状况，我们也会建议学生可以考虑CS相关的一些专业。常见的“转码”相关专业有：
1.Electrical and Computer Engineering
2.Information System
3.Data Science
4.Business Analytics
5.Bioinformatics
对于这些专业的先修课要求，常见的有
|
专业 |
先修课 |
|
Electrical and Computer Engineering 计算机工程 |
微积分，多元微积分 线性代数 统计和概率论 CE课程，如信号处理，电路等 |
|
Data Science 数据科学 |
微积分，多元微积分 线性代数 统计和概率论 编程语言：Python/R |
|
Business Analytics 商业分析 |
宏观经济，微观经济 微积分，多元微积分 线性代数 统计和概率论 编程语言：Python/Java |
|
Bioinformatics 生物信息 |
有机化学，生物化学 统计和概率论 微积分 数据结构 编程语言：Python/Java/C++/C |
那么，针对这些先修课程，如何在本科的学业中进行规划安排呢？
1.根据自身课程经历，选择适合的“转码”方向
考虑“转码”的学生，需要从自己本身的本科专业为出发点，对比在这些“转码”专业上的先修课要求，哪些课程可能是本身专业或者本科大学通识课程是相同的，例如很多学生会在大一大二通识课阶段，修读了宏观经济、微观经济课，或者是本科申请时候有通过AP课程进行了大学学分的转换。这样可以一定程度上减少需要补充的先修课程数量。
2.校内修读v.s.校外修读
先修课程的补充，还要根据本身课程的规划安排，“见缝插针”。可以补充在学期中，或者在暑期学期单独进行修读。另外，对于自己不太确定是否擅长的科目，例如前期修读的编程语言课程，还可以考虑在校外进行修读，这样避免成绩的不确定性影响到本身在校的总GPA。
3.考虑补充课程的类别顺序
从上面的表格，我们可以看到先修课程基本可以归为数学课，统计课，编程语言课，以及具体专业相关课程。可以根据本身课程经历在这些不同类别上欠缺的程度，进行补充。完全没有经历的课程，建议可以尽早安排基础课程的补充。
References：
1.https://engineering.nyu.edu/academics/programs/nyu-tandon-bridge
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