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来源：官网，知乎，保研论坛，王道论坛，公众号，简书，谷歌。
要看的东西：学校比较，专业比较，导师比较，学硕学费，夏令营事项，录取难度，注意事项，偏好程度，准备事宜。
简历，选方向
学校比较
上海交通大学，南京大学，复旦大学，浙江大学，北京航空航天大学，北大软微。
上海交通大学
软院
一、简介
位置:交大在闵大荒，边上有个紫竹高科技新区，也还不错，微软，Intel之类的外企都在那。
二、夏令营
时间
6月10日前——网上申请完成
6月20日前——通过邮件告知是否获得夏令营资格。
2017年7月11-15日——举行为期5天优才夏令营
2017年7月9-13日
2016年7月5日-7月7日——进行招生夏令营
要求
本科总评成绩（GPA）专业排名前20%
达到全国大学英语六级水平（成绩≥440分）
复旦
http://www.sds.fudan.edu.cn/wp/?p=670
报名时间为2017年5月8日至6月2日
2017年7月10，为期5天
北大
信科
软微
夏令营
时间
2017年5月26日-2017年6月12日——报名时间
2017年7月10日—12日——举办“软件工程一级学科优秀大学生暑期夏令营”活动
中科院
计算所
简介
位置：北京中关村
报名方式
复习一下自己的项目啥的就好，可能要看看高数、线代、概统
如果你将来想出国，那么选科大。科大在出国申请和国外校友资源的优势更大。这几年的科大出国情况比我南好，不论是人数上还是去向上。留美的话，没的说，科大更有优势。 保研率上看，科大是高于南大的。如果本科之后你考虑去清北中科院深造的话保研率是个很重要的指标。
2017年（第七期）暑期班定于7月16-21日在北京举办
报名时间：5月10日至6月15日。
活动期间，凡参加实验室面谈/试通过、经计算所审定、并能获得母校推免资格者，可获得计算所拟录取资格（以国科大审批结果为准）。
实验室
智能（智能哪有轻松的...关键出路非常好）、网数、前瞻、国重（国重偏底层）
计算所普适计算研究中心一般
先进计算机系统研究中心 一般
庄福振老师机器学习和数据挖掘组 不错的老师
机器学习和数据挖掘组的何清老师 很好的老师 每年竞争极激烈
范东睿组怎么样？高通量计算机系统的 同学说是不错的老师 关键看看方向是不是喜欢 知乎上都在贬低硬件。。。。
计算所这边是不是山世光这边啊..这可是超级大牛组啊
计算所的常虹老师 很不错而且人气极旺....不好进啊
南京大学
南大软件研究生专硕两年，一般上半年课，其他时间在外面实习，缺点是课程挺水的，学不了多少东西，优势是只要读两年，而且实习机会多
南大的周志华
南大虽然AI超强
夏令营
2017年6月15日前报名
6月21日向每位入选者发出邀请函
7月9日——7月12日
计算机系
1150+人申请参加了开放日，最终有297个人入选，最终会挑选100个左右发放直硕/直博名额
程序设计竞赛，可以用stl
每个人面试10分钟左右，用英文介绍自己做过的一个项目或者介绍本科阶段最喜欢的一个课程
数据结构相关问题，dijkstra算法复杂度，算法的本质是什么，在更新距离的时候可以怎么优化，我回答了本质就是贪心，优化可以用优先队列，然后他让我稍微证明下。中间的老教授问我静态局部变量的相关了解，因为我的意向是软件质量组，第三个老师问了我对于软件工程的看法
ICS
lamda组
夏令营
活动时间：
2017年7月14日~16日
报名开始时间：2017年5月2——2017年6月20
6月27日18:00前在本科生开放日网站在线发布入围通知
浙江大学
关于计算机和软院的取舍，如果你是想通过读研找个好工作的话，二者都差不多；如果你是一心想走学术路线，那就专心报计算机吧。妓院在玉泉，软院在宁波
软院
一、简介
宁波鄞州区，老师主要是浙大计算机的博士毕业过去的，上9个月课，研一下五月份开始实习。
学长提示说千万别报创新基地。
回上海落户需要参加一点竞赛或者成绩靠前拿两个校优，或者找加8分的企业。
工作情况
分布在BAT以及网易、华为等大公司的同学占了一半左右（尤其以华为居多）
大数据开发与应用技术：贝老师实验室今年（15年）实验室9人找实习，3阿里，3百度，2网易
移游：最好就业的专业，而且薪资都不低，去阿里、腾讯、网易游戏的就有好多
云计算：云计算是金融＋软件＋云计算基础，就业形势跟大数据差不多。云计算的唐神，拿到==TP-link== 32w的offer
华为今年给到我们学院同学的薪资都是14k*16起，高的能拿到18k，腾讯薪资不给力，阿里13-16k*16
BAT offer的主要来自大数据、云计算和移游专业
拿到新美大、滴滴、蘑菇街、中国银联、网易、招行信用卡、招银科技、思科、微策略等公司的offer，这些都是20w+的
代码能力、算法功底、专业知识都得过硬，并且，前两者是重于第三个的。有某一方面特别突出也容易找到好工作，比如对AI、AR、docker这些新兴尖端领域特别了解，或者对NLP、ML、图像处理等常用复杂领域比较了解的。
二、专硕学硕学费
浙大软院都是专硕，学费2万一年，2年制，每月有700补助，研一结束设奖学金一次，名额覆盖大概10%的样子。
专硕把学硕后面跟老师做项目发Paper变成了去企业实习
三、导师
贝毅君，S310实验室，做机器学习或者爬虫。没有外面的项目，实验室比较团结，大家都很认真。
上数据仓库、机器学习、流数据处理三门课，感兴趣的话能够学到很多东西，我在他的实验室，今年实验室9人找实习，3阿里，3百度，2网易
四、免推
1.时间
浙大一般都是9月才申请和面试
2.内容
准备下英文面试跟项目经历就好，实在没啥可说的话就考个PAT甲级好了，绝对加分项。
浙大一般都是9月才申请和面试，计算机9月也招直硕的，有没有夏令营要提前关注官网。软院的话，还没录取就算提前联系老师也没有用，这些老师在招生时是无权过问的，面试也基本是计算机的老师面。想来浙大的话，建议好好准备下PAT，特别是计算机院对这个很重视。
导师是根据你的专业方向分配的，面试初审过了就是英语+本科经历（特别是项目经历）+专业知识提问，一般来说不一问三不知都没啥问题的。
3.录取情况
985的只要面试不要一问三不知几乎都录，软院保研录取率还是算高的，我们那年达50%了。
五、学习准备
克西学长：
考试学机器学习对你没有任何帮助。不过作为兴趣来说，会对你今后的发展产生很大影响。
大数据的话，推荐我本科老师翻译的《Hadoop权威指南》，Spark什么的看看 Holden Karau, Andy Konwinski, Patrick Wendell & Matei Zaharia 的Learning Spark好了，这些还是得自己多写写代码练手。另外看看Andrew Ng的机器学习课程。
大数据专业的话先了解Hadoop如何搭建，Hadoop、HDFS、Hive、Spark应该怎么用，能够运用它们解决一些常见的的问题，比如wordcount，复杂一点的日志分析啥的；
对机器学习感兴趣可以先简单复习下线性代数的矩阵、高数的微积分、偏导数、统计学的似然估计，然后学一下吴恩达的机器学习公开课，学一下python，能够用sk-learning跑一些demo并理解各个算法解决了什么问题。
1.机器学习
（1）《机器学习实战》，偏实践的一本书，可以作为入门书籍，容易理解各种算法可以用来解决什么问题。重点是里面的分类、聚类算法，里面的推荐算法比较老了，看看可以，一般不会用到。
（2）Andrew Ng的机器学习课程：https://zh.coursera.org/learn/machine-learning
（3）《统计学习方法》李航，这本书偏数学推导，可以重点看看上面没有的那些算法；《图解机器学习》对算法的讲解比较直观，可以结合起来看；周志华的西瓜书是近两年比较火的书，因为近年他发了篇很轰动的paper，这本书也可以翻翻。
（4）算法库：java的话可以用spark ML Lib，python用 scikit-learn
2.深度学习
（1）入门是机器学习里面的神经网络，重点理解BP训练方法；
（2）从博客http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 了解常用的深度学习方法的用途和基本理论。
（3）deeplearning4J文档 https://deeplearning4j.org/documentation
里面有对各种深度网络的详细介绍，偏重于逻辑理解。
（4）http://colah.github.io/ colah的博客，里面介绍的很浅显易懂，很多文章都有中文翻译版，可以自己找找（很多翻译的挺烂）。
（5）算法库：java用DL4J，但是功能有点受限，主要是一个商用的分布式深度学习框架；python可以用tensor flow，这个是目前主流的深度学习库，当然也可以用我厂的paddlepaddle，比起tensorflow有更完善的教程。
最近吴恩达发布了deeplearning.ai ，也是值得学习的一门课程。
3.自然语言处理
自然语言处理是机器学习应用的一片热土，了解一些方法实现对理解机器学习/深度学习有很大帮助。
（1）英文：推荐Stanford NLP，项目主页：http://nlp.stanford.edu/index.shtml，有一个视频讲座，专门介绍stanford NLP背后的深度学习方法的，在http://nlp.stanford.edu/courses/NAACL2013/
（2）中文：哈工大的LTP语言云，复旦NLP，会用就行。
1.掌握至少一门编程语言，Java最好，python、C/C++也可； 2.能够知道常用的数据结构（链表、栈、队列、哈希、树、图）和算法（排序、分治、贪心、动态规划），至少应该知道这些是干嘛的； 3.理解数据库、操作系统原理，能够使用常用的数据库（比如MySql）和Linux命令。 如果你能做到以上几点，那么入学后应该不会遇到太大的困难。
大数据分很多方向： 1.运维工程师，比如Hadoop集群的运维；运维我就不说了，稍微有点技术追求的人都不想做运维;
2.数据研发工程师，比如编写Hadoop、Spark、ODPS的job以及SQL进行数据分析；数据研发是一个非常费时间，加班又很严重的岗位，所做的事情几乎是业务需求，没有技术上升空间，我实验室两个女同学实习在支付宝做数据研发，都拿到校招offer了，一个转身去了微策略，一个还在努力求国企offer;
3.数据仓库工程师，比如设计、建立和管理企业的数据仓库，利用数据仓库进行数据分析；数据仓库工程师需求非常的少，据我所知我们这届不超过3个人拿到了这个岗位的offer，并且学大数据的大部分人都没把这种做统计钻取ETL的工作当正餐，毕竟当前的热点是数据挖掘和人工智能。
4.机器学习/数据挖掘算法工程师、自然语言处理算法工程师，也就是我们常说的算法工程师，这也分两类，一类是开发底层算法的，一类是运用算法做应用的。
大数据方向的同学80%达不到第四类用人标准，1、2、3类很多人不愿意做，所以很多去转行做java web了。
计算机
浙大要是CAD
如果有幸去陈为的组，应该至少阿里
大三有点把握的时候去考PAT，能上80就很有底气了。
《Java核心技术》和《Java编程思想》，核心技术可以入门看，编程思想我觉得有一些基础再看好些，当面试官问看过哪些Java相关的书的时候，这两本就是标准答案（在Java基础技术知识的范围中），一些国内的其他杂七杂八的书很容易被面试官鄙视。
惭愧我也没能进BAT，从身边同学来看，首先基础打好，数据结构（能手写链表数组排序二叉树等面试题），数据库，了解网络知识操作系统。然后找个感兴趣的方向安卓前端Java算法等去深入学吧，再做一两个项目练手，完全没项目简历不好过，有时间的话争取早点找个公司实习，比如可以先去小公司实习，再找大公司实习，有了实习经历能加很多分了，很多人实习留用的
准备材料
夏令营申请信息表
报名申请表
个人陈述（包括个人介绍、对高等教育学习和研究的兴趣、申请参加本次夏令营的原因等）
专家推荐信
本科阶段成绩单原件
本科阶段成绩排名证明
获奖证书复印件
英语水平证明（成绩单）复印件
发表文章或研究成果复印件