考研失利我不放弃！双非逆袭爱丁堡硕士，二硕跨申UCL，我是怎么做到的

2024-07-10海外

学长背景

学长

背景：

本科院校： 西安建筑科技大学土木工程

硕士院校： 爱丁堡大学建筑与城市设计

伦敦大学学院城市空间科学

专长：

建筑、设计和规划；土木工程

留学申请经历

申请前的个人经历

我本科专业是土木工程，在大三时候开始准备本专业的考研，但我当时就明白这个专业不是我所喜欢的方向，且当时大四课程设计压力比较大并没有很充足的时间复习，最终果不其然 考研失败了 （现在回头看这可能不一定是件坏事）。

随后在 二战与出国留学之间果断选择了出国留学 ，并将建筑学作为了目标专业。但考虑到之前并没有进行系统的建筑学的学习，因此在我申请之前在一家设计院担任助理建筑师工作了大半年，随后辞职脱产准备作品集以及雅思，最后去到了 爱丁堡大学 进行建筑与城市设计的学习。就跨专业本身而言，最好先把所需要的软件学会，以便节约作品集的准备时间，同时平时最好多积累一些案例以及素材。

尽管当时即将出去上学，但我明白这个方向不会是我学习的终点，它是我进行下一个专业方向学习的跳板。之所以还想再 跨专业学习 的原因是，建筑这个专业从学科内容以及学科发展来说，存在着一定的 限制性 （缺乏定量分析的学习）。

最终我选择了城市分析作为第二个硕士的专业方向，并将申请国家与地区放在了英国以及香港。最终收获格拉斯哥，港中文以及UCL三所学校的offer，考虑到UCL的 课程设置，师资力量，学校排名 以及所处的 地理位置 并选择了 UCL 的MSc Urban Spatial Science作为最终去向。

UCL课程设置

USS专业介绍

Urban Spatial Science（USS）专业隶属于UCL巴特莱特建筑学院下的高级空间分析中心 (CASA)。作为一个2022年新设立的专业，其前身是Smart Cities and Urban Analytics 和 Spatial Data Science and Visualisation。

这一学年总计要修 180学分 ，其中有4个必修modules：CASA0005: Geographic Information Systems and Science (15 credits) – term 1 , CASA0007: Quantitative Methods (15 credits) – term 1 , CASA0001: Urban Systems Theory (15 credits) – term 1 , CASA0010: Urban Spatial Science Dissertation (60 credits) - term 3。

此外USS下设了 三个pathway 可供选择（其实也完全可以根据自己的偏好自由选择）：Smart Cities and Urban Policy; Modelling and Simulation; 以及Data Visualisation。在选择一个pathway的同时，还可以再选择其他两门选修课（这里不推荐选择CASA之外的选修课，三个pathway的课程都很值得学习）。通过一年的学习能够掌握统计学，GIS，编程以及城市理论等一系列知识。

预科介绍

Smart Cities and Urban Policy包含的课程为：

CASA0008: Smart Cities: Context, Policy and Government (15 credits) – term 2 , CASA0002: Urban Simulation (15 credits) – term 2 , CASA0023: Remotely Sensing Cities and Environments (15 credits) - term 2。

Modelling and Simulation包含的课程为:

CASA0006: Data Science for Spatial Systems (15 credits) - term 2, CASA0003: Digital Visualisation: Group Mini Project (30 credits) - term 2。

Data Visualisation包含的课程为:

CASA0006: Data Science for Spatial Systems (15 credits) - term 2 , CASA0003: Digital Visualisation: Group Mini Project (30 credits) - term 2。

此外CASA还提供了CASA0013:Foundations of Spatial Data Science (formerly Introduction to Programming for Spatial Analysts) (15 credits) – term 1（对于没有代码基础的同学，强烈建议选这门课），CASA0025: Building Spatial Applications with Big Data (15 credits) – term 2，CASA0024: PropTech: Introduction (15 credits) – term 2。

就读体验

相较于一硕，在 CASA就读 最大的不同是同学们的 学科背景差异性极大 （所以不要因为觉得自己本科专业方向不够匹配就望而却步），包括但不限于：建筑，景观，环境，城规，土木，金融数学，物理，历史，CS，GIS……在这样的背景下，与不同同学交流，一起做group project能够学到很多新的东西并且也能够开拓自己的思维。

（和朋友看球赛）

此外，CASA每周都会邀请全世界不同高校的学者进行学术报告，这对于我们来说是一个 很好的机会了解领域的前沿研究 ，对于以后PhD的申请有着很好的启发性。此外，在去年CASA作为国际华人地理信息科学协会（CPGIS）的主办方，邀请了世界各地的华人学者以及在读博士生线下进行学术报告，这是一个很好的 与学者们进行面对面交流 的机会。

CASA的老师们都有着 极好的学术能力 且 为人极好 ，课下有任何问题都会很耐心的解答，所以同学们不要担心自己提出的问题太过简单或者是上课讲过的东西而不敢发问。老师们都会很 耐心的解答 。

（来源：CASA twitter）

考虑到了大家不同的学科背景，因此CASA在课程设置方面 更关注的是应用而不是理论 ，但这并不意味着可以掉以轻心，尤其是申请这个专业的同学们很多都没有代码或者数学的背景，在第一学期的学习过程中会存在着明显的阵痛期（因为Python，R，统计学都需要学），但过了这个阶段之后就会慢慢开始得心应手。

在毕业论文方面，CASA会让老师给我们 提供不同的topics来选择 ，但CASA也鼓励我们选择自己感兴趣的课题来进行研究。此外CASA 与企业也建立了合作 ，有的同学会选择做企业提出的课题来进行研究（这也是一个很好的同企业构建联系的机会）。

在 就业方面 ，毕业生的选择相较于 传统建筑 ， 景观以及城规 的学生会多很多，很多同学会选择从事互联网，GIS，数据分析，智慧城市，产品运营等方向的工作，此外也有一定数量的同学会选择 继续申请PhD 。

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