C 同学
申请背景：南开大学 计算机科学与技术
基本成绩：GPA 92, G325, T107
录取学校： 卡内基梅隆大学 加州大学洛杉矶分校
获得录取时间：2014年2月
和C同学的沟通过程让留学老师很快发现C同学是一个活泼开朗的同学，沟通能力理解能力和学习能力都特别强。之前C同学自己在学校做过一些和机器学习相关的研究，所以策划老师分析了C同学的优势和劣势，根据他的特点指出了后面他应该具体深入学习和研究的方向。留学团队的老师迅速的定位C同学的经历并做好简历，让C同学利用暑期的时间进入计算机类的大公司实习，很快C同学拿到了SONY的实习机会，深入的进行了机器学习和语音识别方面的学习和研究。
随后拿到Microsoft的实习机会，进行综合的学习和研究，这两段实习经历帮助C同学迅速成长，研究实力也大大加强，11月申请快开始的时候，C同学联系到了清华一个很牛的实验室导师，并继续进行机器学习相关的研究，后续伴有两篇论文的发表。
刚开始的时候C同学T和G都还没有完全定下来，在后续的沟通过程中，留学团队不断的鼓励C同学让其向更高的目标靠近，最终定格在现在的GT成绩。在个人陈述部分，C同学的经历非常多，一篇简短的PS根本放不下。再次留学团队老师通过反复和C同学沟通，出完PS的初稿后，我们在此基础上进行修改和优化并不断启发C同学的灵感，进而引发C同学在PS中更好的陈述自己的研究和科研思路以及后面的想法，非常好的体现出C同学的能力和特点。而在推荐人的选择上，C同学的推荐人选比较多，跟着做研究的导师也比较多，再反复权衡之后整个团队也为C同学做了详细而周全的方案。
进入申请季，选校这一个环节是申请时特别重要的环节，针对C同学的各个背景分析和权衡以后，我们尽可能的选择和C同学背景比较匹配的美国计算机类TOP高校。卡内基梅隆的专业上我们选择了3个和C同学非常匹配的方向申请，传统的CS, Machine Learning(ML)和Language Technologies Institute(LTI)。LTI和ML的申请难度会比CMU传统的CS难录取很多，令人欣慰的是LTI在2月初就来了录取，让C同学和整个团队的老师瞬间正定了很多，LTI的研究方向和C同学之前的研究方向也非常匹配，由于C同学较强的科研背景，学校录取的时候就说明C同学过去做RA并且拿钱的几率非常大。
可以说CMU这个录取是C同学经过自己的努力以后非常匹配的录取，再次恭喜并祝C同学前程似锦。
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