雅思考试主要是通过对考生听、说、读、写四个方面英语能力的考核,综合测评考生的英语沟通运用能力,实现“沟通为本”的考试理念。对于雅思考生来说,也有很多考试难点和政策盲区需要帮助解答。今天雅思无忧网小编准备了福州雅思培训班 去英国签证怎么办,希望通过文章来解决雅思考生这方面的疑难问题,敬请关注。
为什么要去马来西亚留学呢?说实话,当时我选择马来西亚留学读书没什么特别的原因,很现实,就是“性价比高”,简直可以称王!
花费不到欧美发达国家的三分之一,拿着国际认可的专业文凭和资格证书,这些都是作为就业的有力砝码啊。
马来西亚留学
当然了去马来西亚留学不仅仅是文凭证书的优势,还有很多
1、气候环境
马来西亚地处热带,靠近赤道,隶属热带雨林气候,常年炎热多雨。可以说这里永远没有冬天,一直都是夏天。马来西亚属于海岛国,每年的降水很充沛,每天都吹着海风,天气并没有国内夏天那种炎热感。
在这里生活,每年的衣服只要*夏季衣服,不需要准备各种换季的衣服,省钱又省事呀。
作为东南亚三大旅游城市之一(新马泰),马来西亚每年都会吸引上千万的游客前来度假。主要就是因为大马的空气格外的好,除了下雨的时候全是蓝天白云,晴空万里。
2、英语环境和学习氛围
马来西亚的官方语言虽然是马来语,但通用语却是英语。主要是因为马来西亚长久以来一直是英殖民地,不仅说英语,而且很多习惯都和英国人十分相似。
比如特别怕热,所有商场很多地方冷气都开的特别足
驾驶方向也和英国一样靠左驾驶
马来西亚也是君主立宪制国家
所以英文环境是绝对有的,甚至可以说马来西亚算是亚洲的西方国家,完全是个说英语的国家。
刚到大马那时,刚下飞机,所有肤色的人都在用英语交谈。当时心里那个羡慕呀,总是在想我啥时候也能这样。
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1、气候环境
马来西亚地处热带,靠近赤道,隶属热带雨林气候,常年炎热多雨。可以说这里永远没有冬天,一直都是夏天。马来西亚属于海岛国,每年的降水很充沛,每天都吹着海风,天气并没有国内夏天那种炎热感。
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比如特别怕热,所有商场很多地方冷气都开的特别足
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所以英文环境是绝对有的,甚至可以说马来西亚算是亚洲的西方国家,完全是个说英语的国家。
刚到大马那时,刚下飞机,所有肤色的人都在用英语交谈。当时心里那个羡慕呀,总是在想我啥时候也能这样。
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3、院校优势
马来西亚的大学大都属于国际院校,课程设计跟国际接轨。课堂模式先进,学制短、转签第三国的手续也简便。
马来西亚的院校大多与英、美、澳、加、新等国的著名大学(多为公立大学)建有双联课程或学分转移制课程,多数采用2+1,2+2,3+1的课程,可以方便地转入第三国大学学习。
此外,马来西亚作为著名的“跳板国家”,毕业后如果想继续深造的话,还可以继续申请欧美国家读研,比在国内申请更加容易。
4、费用性价比高
马来西亚的留学性价比可以说很高,是工薪家庭的首选。根据目前的行情,到马来西亚读本科或读研究生,仅为英国留学费用的四分之一,享受着和欧美国家相同的英语环境,拿着含金量被更多国家认可的文凭
而且马来西亚申请手续简单,无需经济担保,签证成功率几乎为100%,简直是留学申请的不二人选。
马来西亚留学
就拿本人来说,一年的学费和生活费加在一起6万多人民币。家里还是可以接受的
具体的费用取决于所学专业学费和留学生活的开销。
我的两次实习
当我在大学时,在微软分别做了2次实习。第一次是在旧金山的数据科学职位实习,第二个是在西雅图的产品经理职位实习。这期节目,我将专注于分享我得到的第一个数据科学实习。以防你不熟悉数据科学,简单来说,它是计算机科学与统计数学的组合。
技能
那么在我分享如何得到这份工作之前,我相信,要获得一份完美的工作,其实只是一个公式。首先,你需要掌握技能。
数据结构和算法
我为了获得这份数据科学职位的工作做的第一件事就是参加了一些编程课程。包括基本的编程,数据结构和算法。使用我所学到的这些课程的算法,最终获得了第一次技术实习。那是在北京的一个很小的软件开发公司做实习生。当我实习之余,我还开始研究一些很好玩的数学问题。
自主学习和实践项目
之后,我也花了几个月的时间学习统计数学课程,因为这是我的专业。接着,我开始通过自己在网上采集加州理工学院的机器学习课程。这些课程的资源,你可以访问虚幻私塾,对应到我们的节目,获取教程的链接。
那么,使用了我从这些课程学到的知识,我就开始在一个称为Kaggle的网站实践一些机器学习的项目。Kaggle是2021年在墨尔本创立的一个网站,主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。这个平台已经吸引了很多数据科学家的关注,这些用户的资源是吸引我的主要因素。
综合能力
所以,做了所有的这些准备之后,当我申请了微软的数据科学职位时,我相信能够让我脱颖而出的是的我的统计数学专业、我的编程经验以及机器学习项目的综合能力。这种综合的知识积累可能是其他任何职位候选人的简历上所没有的。
面试问题
在这次旧金山的数据科学职位的面试中,主要有两种类型的问题。其中一类问题是解决数学问题,有一些数学问题主要集中在概率学,另一些则专注于组合学。我其实很好的准备了这种类型的问题,毕竟我的专业就是这个。另一种类型则是数据分析相关的问题。对于这种类型的问题,通过实践一些机器学习相关的项目,将会非常有帮助。这些所需的技能并不是因为我想找一份数据科学的工作,更主要是因为我真的很享受实践机器学习项目的过程。我知道这些项目在某些时候、在某种程度上对于获取一份工作有帮助。我也知道,基本的数学技能是值得学习的,因为他们是普遍适用的。
链接信息的能力
所以,让我们回到在前面提到的公式,想要得到一个满意的工作,正如我刚才所说除了要有技能之外,还需要有链接信息的能力。在我开始申请这个职位之前,我还试图在大学期间参加一些数据科学的活动。所以我把这个想法告诉了我的统计学教授,然后有一天,她告诉我有一个讲座,是一个来自微软的讲师讲解数据是如何在科学和统计学中使用的。所以我参加了这个讲座, 然后我问讲师,微软是否有雇用数据科学实习生,他说是的,所以我给他发了我的详细简历。这就是我怎么得到的面试机会的过程。就像掌握技能一样,我想参加数据科学的相关活动并不只是因为我希望把它放在我的简历中。而是因为我想保持和这些信息的连接,使我能得到一份工作的机会。这才是我觉得有意义的地方。
总结
总结的说,首先我认为,正规教育和实践经验和个人项目相结合才是核心的竞争力。在我的亲身经历中,自学统计学课程,有一个项目的实习经历,然后,有自己的数学和机器学习相关项目,都促成了我在微软的第一份实习工作。然后,我的第二个经验就是:我认为你应该享受建立自己的技能和连接信息的过程,如果你本身感兴趣的话自然会更轻松地掌握这些技能。好的,这就是本期极客程序员砍柴路的全部内容,我们分享了学习目标和工作规划的知识。希望你能够找到一份好的实习或工作。最后,如果你想听到更多的免费干货的音频节目,点赞并且订阅我们的节目吧。我们下期再见!
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