自考本科的人如何通过努力申请UC Berkeley的硕士？
首先，我们要正视“自考本科”这个背景带来的挑战。 Berkeley的招生官在审阅申请时，通常更倾向于来自知名院校，GPA表现优异的学生。自考本科背景，可能意味着在一些招生官眼中，你的学习过程和学术成果的“标准化”程度不如统招本科。但别因此气馁，这只是一个需要你用更强大的实力去证明的起点。
第一阶段：夯实学术基础，用硬实力说话 (这是重中之重)
极致的GPA: 自考本科的优势在于你可以自由安排学习节奏，但也意味着你必须对自己的成绩负责。申请Berkeley，你需要展示一个近乎完美的GPA，尤其是在你申请专业相关的核心课程上。这意味着你需要：
认真对待每一门课程: 不只是为了通过考试，而是真正理解和掌握知识。
争取高分: 努力拿到A，甚至A+。如果你的自考体系允许补考或重考，那些不太理想的成绩，请务必尽力刷上去。
突出专业相关性: 如果你的自考专业与你申请的Berkeley硕士专业高度相关，那么你在这些课程上的优异表现，将成为你最有力的证明。
强烈的专业背景契合度: Berkeley的硕士项目通常有非常明确的专业方向和要求。你需要：
深入研究目标专业: 了解 Berkeley 的硕士项目具体在研究什么，需要什么样的背景知识和技能。浏览项目官网，查看课程设置、教授研究方向、近期发表的论文等。
自考本科专业选择: 如果你还在选择自考专业，请务必选择与你未来硕士申请方向高度契合的专业。例如，你想申请计算机科学硕士，那么自考计算机相关专业，并在其中深入钻研，会比其他专业更有优势。
自学与补充: 如果你的自考本科专业与目标硕士专业存在差异，没关系，你需要通过自学来弥补。这包括：
在线课程 (MOOCs): Coursera, edX, Udacity 等平台上有很多顶尖大学开设的、质量极高的课程。选择与你目标专业相关的课程，认真学习并争取获得证书。这不仅能让你掌握新知识，还能在成绩单上展示你的学习能力和主动性。
阅读专业书籍和论文: 啃下经典教材，追踪最新的学术前沿。
参与线上讨论和社区: 加入相关的学术论坛、QQ群、微信群，与志同道合的人交流，提升自己的学术视野。
第二阶段：打造你的“软实力”亮点，让 Berkeley 看到你的潜力
学术成绩固然重要，但 Berkeley 更看重学生的综合素质和发展潜力。自考本科背景的申请者，更需要通过其他方面来弥补潜在的“劣势”。
科研经历或项目经验 (这是你的王牌): 这是你最能证明你学术能力和研究潜力的途径，也是你区别于普通自考生的关键。
主动寻找机会:
联系对口领域的教授: 如果你有幸认识在相关领域有研究的教授（无论是在国内还是国外的大学），可以主动联系他们，表达你的研究兴趣，看是否有机会参与他们的项目，哪怕是作为助研。
参与开源项目: 对于计算机科学等专业，积极参与知名的开源项目，贡献代码、修复bug、撰写文档，这些都是非常宝贵的实战经验。
独立研究项目: 如果实在没有机会参与他人项目，你可以构思并完成一个有深度、有创新性的个人研究项目。例如，通过收集数据、进行分析、得出结论，并形成一篇完整的报告或论文。
参加学术竞赛: 寻找与你专业相关的国内外学术竞赛，并争取取得好成绩。
突出你的贡献和成果: 在申请材料中，务必清晰、具体地描述你在科研或项目中的角色、你解决了什么问题、采用了什么方法、取得了什么样的成果，以及你从中学到了什么。量化你的成果，比如“将模型准确率提高了X%”，“实现了XX功能，处理了XX数量的数据”。
实习经历: 与你目标专业相关的实习经历，能让你了解行业运作，积累实践经验，并证明你的职业素养。
选择有质量的实习: 优先选择知名公司、有研究性质的部门或能让你接触到核心业务的岗位。
在实习中展现主动性: 积极承担责任，学习新技能，解决实际问题。
争取推荐信: 如果你的实习表现出色，可以尝试请实习导师为你写推荐信。
GRE/GMAT/TOEFL/IELTS 成绩:
GRE/GMAT: 很多 Berkeley 的硕士项目会要求 GRE 或 GMAT 成绩。你需要认真备考，争取一个有竞争力的分数。特别是在 quantitative（数量）部分，要尽力考高分，弥补可能存在的背景差异。
TOEFL/IELTS: 作为国际学生，你需要达到 Berkeley 的语言要求。同样，争取一个远高于最低要求的成绩，也能间接证明你的学习和沟通能力。
个人陈述 (Personal Statement/Statement of Purpose): 这是你“讲故事”的最佳机会。
清晰的逻辑和故事线: 你的陈述应该围绕你的学术兴趣、职业目标以及你为什么选择 Berkeley 的这个项目展开。
突出你的独特之处: 解释你为什么选择自考，以及这个过程如何塑造了你，让你具备了哪些独特的品质，例如极强的自律性、独立思考能力、克服困难的毅力等。
连接你的经历: 将你的学术成绩、科研/项目经验、实习经历、语言能力等，有机地串联起来，展现你是一个全面发展的申请者。
对 Berkeley 的了解: 明确表达你对 Berkeley 特定项目、教授研究方向的了解和兴趣，说明你为什么认为自己适合这个项目，以及你将如何为这个项目做出贡献。
真诚与热情: 用真诚的语言表达你对学术的热情和对 Berkeley 的向往。
推荐信 (Letters of Recommendation): 好的推荐信是你的“第三者视角”的证明，比你自己说更具说服力。
选择合适的推荐人:
了解你的教授/导师: 最好是曾经教过你、了解你学习能力和学术潜力的教授。如果你的自考有毕业论文环节，指导你论文的老师是很好的选择。
了解你的工作/实习导师: 如果你的实习表现出色，并且能够为你提供关于你实践能力和职业素养的评价，那么实习导师也可以。
避免不了解你的推荐人: 宁愿找一个了解你但名气不大的，也不要找一个名气很大但不了解你的。
提前沟通: 提前联系推荐人，详细说明你的申请项目、你的目标、你的亮点，并提供你的简历、成绩单、个人陈述草稿等，方便他们撰写。
第三阶段：精心打磨申请材料，力求完美
简历 (Resume/CV): 清晰、简洁、突出重点。将你的学术成绩、项目经验、实习经历、技能、获奖情况等，用STAR原则（Situation, Task, Action, Result）来描述你的经历，强调你的成就和影响力。
作品集 (Portfolio): 如果你的申请专业需要作品集（如设计、艺术、计算机科学等），务必精心制作，展示你最好的作品。
反复检查与润色: 所有的申请材料，从个人陈述到简历，都要反复检查语法、拼写错误，确保语言表达流畅、逻辑清晰。如果条件允许，可以请母语者或经验丰富的学长学姐帮忙审阅。
关于 Berkeley 的具体要求，请务必访问你申请项目的官方网站。 每个项目在招生要求、偏好、申请流程上都会有所不同。
总结一下，作为一名自考本科生，想要申请 UC Berkeley 的硕士，你需要在以下几个方面做到极致：
1. 无可挑剔的学术成绩: 尤其是专业相关课程的 GPA。
2. 硬核的科研/项目经历: 这是你学术能力的最有力证明。
3. 卓越的标准化考试成绩: GRE/GMAT/TOEFL/IELTS。
4. 引人入胜的个人陈述: 讲好你的故事，展现你的潜力和独特之处。
5. 有力度的推荐信: 来自真正了解你的导师。
6. 与 Berkeley 项目的高度匹配度: 展现你对项目的深入了解和你的适配性。
最重要的一点：坚持和毅力。 申请 Berkeley 的过程本身就是一场考验，尤其是在你面临背景差异时。保持积极的心态，不断学习，不断提升，相信你的努力终将为你打开那扇梦想之门。祝你成功！
网友意见
先做个自我介绍吧。我就读于UC Berkeley，EECS学院的CS MENG项目，方向是Data Science and Systems。我的本科毕业于浙江大学软件工程系，2016年fall进入UCB，毕业后去了Uber工作。在这里，我讲一下关于我就读UCB EECS MENG项目的感受。
项目介绍
首先来介绍一下UCB。UCB的排名一向都很高，计算机排名全球第一，综合排名全球第四，这些排名不仅听着好听，对国内奖学金的申请、留学贷款的申请都有一定的作用。不仅如此，UCB的名声在找工作的时候也有一定的认可度。不过去年UCB的综排是第三，今年被斯坦福反超了，希望不是因为我这个学渣进了UCB所以拉低了平均水平hhh。
CS MENG是一年的项目，5月就毕业了。一共两学期，每学期要修2门Technical 课程，3门leadership课程、1门communication课程，1门capstone。在要修的4门Technical 课程中，有2门要选Concentration里的，另外2门选deparment里的。
课程设置每年都有一些变化，所以选课的时候还是以老师讲的为准。另外UCB多选课不收钱，可以尽管多上或者旁听，只要能忙得过来~ 我上过的课有Machine Learning、Database、Computer Vision、Optimization Models这几门。其中教Machine Learning 和 Computer Vision都很有意思，推荐大家去听，教这门课的教授（EECS的系主任）是我最喜欢的一位来自印度的教授，名叫Jitendra Malik。
多说几句关于Leadership课程的问题，Leadership课程中可以学到一些关于会计、创业、产品、管理等各种有意思的课，对以后的职业发展能起到一定的促进作用。我的有些同学不是很喜欢这些课程，认为没有什么用，不过我觉得参与度高的话，在这些课上能学到的知识很多，并且这也是和其它国家的同学交流的好机会。
最后说说Capstone Project，我们项目的Capstone Project可以说是比较高端的了，我仅仅以CS举例，我们当时在教授的带领下，做了一个分布式的深度学习模型（Scaling Up Deep Learning on Clusters），其研究程度可以和当时成熟的工业界系统比拼。
CS MENG不仅师生资源很好，也是一个国际化的项目，中国人占少数，所以有很多机会可以结交其它国家的的朋友。
就职情况
因为是一年制项目，所以一入学就要开始准备找工作，毕业就要开始职业生涯。有人说一年制的项目对于找工作的压力太大了，确实是这样，但是我觉得事在人为，如果一开始找不到好工作，可以先找一个一般的公司积累经验，等半年后再跳槽，也能找到很不错的工作机会。对于很多像我一样经济条件不乐观的穷学生来说，早工作早赚钱是更好的选择。再说这个项目找工情况每年都不错。主要原因在于地理位置优越：学校地处旧金山湾区，可以拿到很多硅谷公司的面试，因为离得近，公司不用太费心住宿、机票的钱，最多只需要报销我们的Uber费用。
我当时投了谷歌的面试，两天后就拿到了他们的现场面试。不过想进谷歌这类公司，从入学就要开始认真准备了。当然也不是所有人都想去谷歌这种大公司，我认识的人就有不少心水硅谷内的一些创业公司，这些公司同样做非常好。
如果想回国就业，我认为这个项目性价比很高。国内公司比较看重研究生学位，相比两年甚至三年的项目，这个项目花费的时间更少，性价比更高。国内公司比较喜欢UCB的学生，很多国内互联网公司到硅谷参观的时候，顺便会来UCB招聘，我的同学中就有拿到过华为、京东、苏宁等国内大头公司的offer。有些国内公司甚至还会专门来UCB招聘。我有个准备去京东的IEOR同学和我说，他在UCB学习了一年时间，等于别人四五年学习的时间，不仅如此，这个学位就业面很广，在市场认可度也很高。说到认可度，其实不必担心MENG项目的认可度问题，至少我从来没见过有哪个HR在乎Master是MENG还是MS的。
这里我讲一下我们这一届的就业情况：
我们这届EECS学生不多，只有30多个，中国学生有13个，其中CS的两个方向：VCCG有2人，DSS有5人。DSS方向的同学中，有2人去了open AI，有人去了数据公司DataVisor，还有1人在横扫了Uber、Yelp、Amazon、Houzz后，最终去了Tetration 公司，做的是Senior Software Engineer。这个大佬来自南京大学，听说他的收入是别人的两倍，而且之前完全没有全职工作经验。
其它方向的同学情况也不错，有去了Two Sigma做软件工程师的，还有去Intel的其它高端公司的。
我最后是去了Uber，在内推、电面、现场面试都有UCB的校友，所以进去的比较顺利。我们项目会组织各种校友见面会，很多校友都在湾区工作，见面会能看到很多已经毕业好几年、已经事业有成的校友，所以利用好校友资源也能增加上岸几率。
最后说一下申请博士的问题吧，这个项目是个找工项目，但是如果没有拿到心仪的博士项目，来UCB读一年书也不错。毕竟在UCB能接触到最前沿的CS研究，不管未来要留校研究还是只想拿一份推荐信，都有优势所在。
最后，如果你不是被斯坦福或麻省理工录取、或者申请博士且拿到了不错的录取、又或者有一份甜蜜的恋爱并且不想和对方分开，那么欢迎你来申请我们项目~
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