申请德国慕尼黑工业大学的研究生,需要什么条件呢?

申请德国慕尼黑工业大学的研究生,需要什么条件呢?

本人当前状态是慕尼黑工业大学(Technische Universität München)数据工程与分析专业在读研究生,在看到题主的提问后,感觉有必要把自己的一些申请经验写下来,供正在准备申请TUM的同学们参考。

先从申请背景说起吧,我的本科院校是西南大学,专业方向是计算机科学与技术。

我属于对未来目标有清晰定位,且规划比较早的一类人,在大二的时候,我就决定要出国去亲身体验一把世界名校的精英教育,并且希望通过学位深造在学术领域有所突破,自那以后我便开始有目的地着手准备申请资料、提升学术背景。

本科毕业时,我的学科均分是90.8,两次IELTS成绩分别是,第一次7.5(听力7.0,阅读8.0,写作6.0,口语7.5),第二次7.5(听力8.5,阅读8.0,写作6.5,口语6.0),GRE测试一次通过,成绩是语文:159,数学:169,写作:4.0。

凭借上面的硬性背景条件支撑,我成功申请到了帝国理工学院“计算机人工智能和机器学习”专业、爱丁堡大学“语音及语言处理”专业、德国慕尼黑大学“数据科学”专业、慕尼黑工业大学“数据工程与分析”专业共计四个项目。

在我看来,所谓的经验分享不仅是针对申请TUM这一所高校或者某一所高校适用,对所有正在进行申请准备,或者选校范围与我类似的同学,这些经验都是用得上的“干货”。

下面的内容里,我将结合自己的申请过程,分成绩点与课程匹配、语言能力与GRE测试、学术背景提升、选校关注点等四个方面,重点分享一些心得体会。

从实用主义角度来看,绩点越高,越能够得到高校招生官的青睐,越容易获得offer,原因就在于无论是MA、MS,还是MSC的专业项目,录取目标主要是那些有意进行专业方面深造或者专业岗位能力提升的申请人。而突出的绩点,不但反映出申请人专业知识基础扎实、学习能力较强,同时也表明该申请人具备进一步从事专业深造的潜力,很大概率上是符合校方录取要求的。

以英国高校为例,由于此前申请英国大学的留学生较多,所以校方对国内一些本科院校情况、生源能力有比较深入的了解,在对申请人资料考察过程中,自然而然地形成了不成文的“双标准”。

通常英国高校对国内“985”工程院校申请人,要求学科均分高于80分,对“211”工程院校生源,要求学科均分85分起步,对于“双非”类院校申请人,要求学科均分高于90分。

所以,如果考虑申请英国及英联邦地区高校项目,首要任务是保持绩点在较高水平。

相比英国的高校,德国的专业项目除了要求绩点要符合标准外,还对专业匹配度有专门的要求。

原因在于,德国高校原则上是不允许进行跨专业申请的。

所以,申请资料中本科专业课程要与研究生专业项目课程高度匹配。

以我所在的慕尼黑工业大学为例,在申请时要求提交一份课程描述(Module Description),主要作用是对本科成绩单上的每一门课程进行简单介绍,内容包括授课重点、教学目标、结课测验和成果预期。

项目负责导师或者招生委员会将成绩单、课程描述与自己院校的本科专业课程一一比照,进一步完成专业匹配度和绩点的换算,以综合计算结果判断申请人是否符合本专业的课程背景要求。

比较有意思的是,一些申请人虽然专业匹配度没有达到要求,但还是收到了录取通知,不过作为入学条件,需要进行专业“补课”,也就是正式进入专业项目前,在两个学期的时间内完成本科核心课程学习。

所以,作为申请资料里硬性背景资料中的关键一项,保证绩点高水平和课程高匹配度,有助于提升offer捕获率。

在课程学习方面,我本人的经验是充分利用课上的学习时间,在授课过程中,跟随讲述的内容思考、理解,对重点知识强化记忆,这样就不必在课后重新花费大量时间复习全部内容了,只要简单回顾一下关键点就可以了。

当然,为了保证考试效果,还是要在考前进行一下重点突击,以达到熟练运用的程度。

在选课方面,我所在的本科院校在大二之后,为同学们提供自由选择专业的权力。由于我确定留学目标的时间比较早,在当时尚未决定要申请哪个国家哪所院校的情况下,经过大一和大二学期理工类通识课程的学习,我对计算机专业产生了浓厚的兴趣,并且在此期间已经有计划地完成了计算机专业基础课程学习,因此在大三和大四阶段,我可以按照留学申请的具体专业方向,挑选与录取要求匹配度比较高的课程进行背景提升。

基于此,我建议正在准备留学申请的同学,积极了解即将申请的目标专业,确保本科课程与高校要求的课程内容相符合,尤其是交叉度较高的专业,更要关注课程的广泛性和专业性需求。

如果是继续沿着本科专业方向申请,国内高校大部分专业课程内容与国外高校的专业要求符合度还是较高的,不必过分担忧。

申请国外高校研究生项目,通常都会要求提供语言测试成绩和其他标化测试成绩,在我看来,语言测试成绩在申请过程中发挥的作用相比GRE会小一些。

以理工类专业项目申请来说,通常情况下IELTS成绩的要求是6.5分起步,只要满足这项要求,就意味着有资格进入到下一轮的资料筛选之中。

从录取的重点参考项目来看,绩点、科研背景、实习经历是优先级最高的几项内容,只有出现两个申请人资料和背景相差无几的情况时,才会以语言成绩作为最终的取舍标准。

GRE作为美国研究生入学测试内容,它的默认前提是考生已经具备了英语运用能力,考试内容会包括语文、数学和写作,主要考察应试者语言表述逻辑性、文字信息捕捉能力以及关键语句的理解推断能力。

一般来说,GRE的数学难度不大,只要有扎实的中学数学基础,拿高分还是比较轻松的。需要提醒的是,在答题过程中一定要仔细审阅题目要求,尤其是熟悉词汇的语义理解,同时控制好答题时间。难度相对较大的是作文部分,在连续两个30分钟内,需要完成argument writing和issue writing两篇写作内容,既需要有足够的词汇储备,又需要有比较迅速的写作逻辑组织和转化能力。

作为经验之谈,一般GRE总分在320左右,就满足了大部分高校的申请需要,通常情况下校方不会对此项成绩做最低分的具体要求,不过一些美国高校会将GRE成绩与奖学金申请挂钩,所以分数越高除了录取概率更高之外,也更容易获得奖学金。

如果是申请英国、德国等欧洲高校,最好还是先登录校方官网了解一下每一项成绩的具体要求。

在这里,我不妨再分享一下IELTS和GRE应考准备的相关经验。

我的两次IELTS测试时间相隔两年,第一次是在大一下学期,准备时间从三月中旬到四月底,为期一个多月。由于是首次参加IELTS,为了能够充分掌握测试情况,我先是对IELTS测试的各类题型做了一下系统的梳理,之后结合当时最新的官方题集,针对重点和难点开始刷题。

口语部分训练我采用的是一对一互练,与同期准备IELTS测试的同学进行口语考试模拟,通过构建对话场景,从语言运用和应考心态上进行同步提升,最终我的听力部分总分是7分,稍稍有些遗憾。

第二次IELTS测试是在大三下学期参加的,原因是第一次的测试成绩已经超过有效期,大四进行申请就必须要重新取得有效成绩。

与第一次准备经历相似,我利用三周的时间进行了刷题和题型了解,不过成绩并没有第一次理想,口语成绩只有6分。

原因一方面在于考试时有些紧张,影响正常水平发挥,另一方面可能存在考官压分的现象。

好在总分已经达到7.5分的申请要求,所以就没有继续刷分。

一些同学在备考IELTS时选择参加专业的培训班,我个人认为可以在培训过程中掌握一些应考的思路,结合自己的能力短板,有侧重地进行强化补齐。

在准备GRE测试的时候,我遇到的首要问题是题目中的生僻词数量太多,已经影响到我对题目的理解。

本着“哪里不懂就重点突破哪里”的备考理念,我花费了三周的时间背诵“要你命3000”这本书上的词语。

此后,又在网上刷题一个月,巩固词汇记忆,熟悉出题逻辑。

考前两周,通过视频网站和备考平台,了解写作测试部分的考察内容和应答思路,并且通过大量的优秀范文阅读,总结其中的精华,归纳答题模板,到考前一周进行专门的写作训练。

除了这些知识和技术方面的准备外,还需要做好心态的准备。

越是临近考试和申请,心情越是焦虑,在这样的状态下,应考准备的压力会比较大,也难以发挥正常水平。

我在参加GRE测试的时候,还在同时准备着德国驻华使馆的APS审核,双线作战让我身心俱疲,好在GRE测试成绩比较理想,也让我为后面留学资料准备腾出来更多精力。所以提醒各位同仁,如果条件允许,尽量提早准备标化测试成绩。

软性背景提升是以实验室项目、专业实习经历和竞赛活动情况为支撑的,尽管这些软性背景并不是申请资料里的必要条件,却会成为你获得招生官青睐的关键一环。

如果是想要在学术研究方面获得突破,建议在本科阶段,大二或者大三学期,联系喜欢的教授,申请校内的一些实验室项目。

参与这些科研项目的好处在于,通过专业项目的亲身参与,深化自己对专业领域的认识,掌握时下最前沿的研究动态,提升自己理论知识运用能力和实际操作能力,并且将研究成果写入到自己的个人陈述和简历当中,为申请加分。

如果可以的话,还可以邀请主导项目的教授作为推荐人,为自己撰写推荐信,为申请提供专业角度、更高站位的能力证明。

如果申请的是以职业为导向的学位项目,建议在校期间,多去参加一些岗位实践项目,以提升自己对社会和就业形势的认识。

需要提醒的是,科研能力提升和项目成果取得是一项需要耗费大量精力和时间的工作,最好不要指望仅仅通过一两次实验室经历就能够独立发表论文,或者直接斩获offer。

我是在大一的时候联系到计算机信息学院的一位教授,结合自己的兴趣,申请到自然语言处理(NLP)专业方向的实验室项目。

在刚开始进入实验室的时候,我的主要工作内容就是参加导师组织的项目会、完成文献阅读和整理任务,经过两三个月的学习和提升后,我对NLP领域有了全新的认识。

在大二上学期,我已经能够参与到师兄、师姐的项目当中,并且接触到机器学习和深度学习的知识。

在大二的下学期,我确定了独立研究课题,选定以情感分析、短文本分类为主攻方向的实验项目。经过不懈努力,在大三上学期,我的研究论文初稿完成,并且交由导师审阅修改。

此后,我又基于后续的研究,进一步扩展实验内容,完成了第二篇论文。

为期两年多的研究经历让我认识到,从事科研项目是一项久久为功的大工程,起步阶段要有充足的专业知识积累,并且掌握研究方向和充分了解各种实验方式方法,对项目结果有一定的预期。

除去参加科研项目之外,我在大一到大三期间,还参加了两次美国大学生数学建模比赛和一次中国大学生数学竞赛,收获两次H奖和一次省一等奖。

竞赛对于个人背景提升方面的裨益是,提升运用理论知识解决实际问题的能力,在团队合作过程中提升组织能力和协调能力。

这部分内容写入简历当中,是非常亮眼的加分项。

建议小伙伴们在时间充裕的情况下,多多参与类似的活动。

开头已经说过,我最终收到了帝国理工学院、爱丁堡大学、慕尼黑工业大学、慕尼黑大学四所高校的offer。

首先说,英国高校的研究生项目还是非常不错的,一方面课程设置、研究实力水平比较高,另一方面从官方统计数据来看,应届生毕业后无论是继续攻读PhD,还是选择进入科技公司,发展前景都非常广阔。

但是由于英国留学费用较高,尤其是伦敦地区学费和生活费加起来,一年需要60多万。这对我来说是不小的财务负担,所以我放弃了对英国高校的执念

德国两所高校,由于是公立院校,所以学费是全免的,我只需要承担生活费,两年的硕士项目全部费用加起来,一共花费20万元左右,这对我来说就会轻松很多。

而之所以最终选定TUM,主要是慕尼黑工业大学发送AD速度最快,没有经过面试直接录取,慕尼黑工业大学的计算机专业实力也较强,并且我申请到了德国国家奖学金。

综合考虑之下,我最终选择了TUM。

回顾“乘风破浪”的申请之路,我认为既要做好时间规划,按照申请目标院校的要求,主动出击,提升背景,又要充分发挥各类资源的优势和价值,坚守信念,不达目的决不罢休。

最后,希望我的分享能够帮助到正在准备申请的同学,衷心祝愿更多的小伙伴能够实现留学目标。