04/06/2018 - 添加了正则表达式学习的链接
29/05/2018 - 添加了关于申请可能性的回复
16/03/2018 - 添加了机器学习的链接
正文
难度大,但不是不可能实现。
我本科英语语言文学,研究生语言和语音处理,顺利毕业,目前从事相关工作。研究生的这个项目是专门给没背景的文科生开设的,我根据我们的课程设置和我自己的感受给你一些做准备的建议吧。
[h1]关于申请到的可能性[/h1]很多人在回复和私信里比较关心这个,所以我就拿出来单独说一下。
可能性这个东西是由很多因素决定的,是一个概率问题。并不是说你满足了所有的条件,你就能被录取,因为很有可能项目招满了,也并不是说你的背景很弱,你就一定不会被录取。有次我担心一件事是否能成功,朋友对我说 There's only one way to find out. 尝试一下并不会失去什么呀。所以我在这里惭愧地提供一下我自己的数据和经历,给大家一点安慰和动力,仅供想要申请爱丁堡大学 MSc Speech and Language Processing 这个项目的同学参考。
本科 - 三流211,英语语言文学专业,综合绩点3.4/4.0,专业绩点3.7/4.0
数学 - 文科背景,高考数学125+ (没有放在PS里,只是为了有个概念我的数学基础大概是什么水平),GRE数学161,没有学过微积分、概率论、线性代数,大一上学期学过一学期的数学(大概是矩阵、行列式相关的)全部忘光 [微笑]
语言学 - 唯一上过的语言学课是综合语言学,没有系统地学过任何语言学相关的知识,但自己读过一两本语言学相关的书。
雅思 - R 8.5, L 8.5, S 6.5, W 6.5 - 总分7.5
编程 - 在codecademy上自学完成了python的课程。除此以外在递交申请的时候没有任何其他的编程背景和经验。没有接触过任何命令行编程。没有接触过R语言。如果换算成小时大概是20个小时左右。
工作经验 - 我不是应届生,有半年做英语老师的工作经验。(有同学私信提问让我想到这一点,爱大对应届生的绩点要求是3.5,非应届生不太看绩点。如果觉得不保险就工作一年再申请。)
Personal Statement 里提到的软条件 - 有进取心,热爱挑战,不怕走出舒适区,喜欢了解学习新鲜事物。
客观来说我的背景真的是非常非常薄弱,可以说是要啥没啥了。但我仍然幸运地申请到了。就我们当时的项目而言,我的背景既不是最差的也不是最好的。面试的时候我问Simon (Program Director) 我的背景是否会太弱的问题,他说如果你什么都会了,那你还为什么要来这个项目呢?所以其实申请的时候,在英语过关的前提下,对方主要看的是你是不是有学习的热情(比如主动做了哪些相关准备),是不是有快速学习的能力(比如自学的东西学到了一个什么程度),是不是能顺利毕业。
我并没有这个能力提供给你一份清单,告诉你达成清单上的几项就能有多大的成功率,任何人都不能。因为人永远是动态和立体的,一个好的项目,好的导师,也会动态和立体地评价你的申请。这也是离开本科学校以后你应该学会的第一件事情 - 在明确自己目标的前提下,把重点放在“如何提高成功的概率”,而非纠结“我能不能成功”。
[h1]关于准备工作[/h1]一、编程
python
正则表达式 (Regular Expression)
R语言
Shell Script
二、理科知识
概率论 (Probability Theory)
统计 (Statistics)
微积分 (Calculus)
线性代数 (Linear Algebra)
(在 Coursera 和 Khan Academy 上可以找到很多相关课程)
三、语言学
语音学和音系学 (Phonetics and Phonology)
句法学 (Syntax)
语义学 (Semantics)
四、自然语言处理 (Natural Language Processing)
Speech and Language Processing (这本书,非常重要)
数学之美 (豆瓣)
五、机器学习 (Machine Learning)
Coursera: Machine Learning by Andrew Ng (这门课作为机器学习入门非常非常推荐)
Coursera: Deep Learning Specialization
六、其他
PyCharm (Python 集成开发工具)
Vim/Emacs (文本编辑器)
LaTex (论文排版工具)
最后想说,读master的一年除了具体的知识,我学会的最重要的道理就是,学习这件事,不要想难度大不大,get your hands dirty,兵来将挡水来土掩,不要等准备完美了再动手,因为永远准备不完美。
注:如果有关于这个行业,关于爱丁堡这个项目或者其他英国留学和工作的各种问题,欢迎大家来我的值乎提问 :)
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