C同学个人档案
	Personal Files

毕业院校：天津某大学
本科专业：软件工程
考试成绩：日语 N2
录取院校：大阪大学
录取专业：软件工程专业研究生
入学时间：2013年秋
进入服务体系时间：2012-11-12

2012年11月12日	牵手百利天下
012年11月13日	服务团队组建
2012年11月15日	第一次职业规划课
2012年12月17日	专业确定
2013年03月28日	第一所学校确定
2013年03月28日	选校结束
2012年11月27日	第一篇文书
2013年04月01日	所有文书定稿
2012年06月24日	第一所学校申请
2013年08月06日	完成申校
2013年7月27日	收获offer

         
 

　　学生感言：“我本来觉得我能去日本就不错了，没想到竟然申请到了这么好的大阪大学。我还挺意外的，但是这里的每位老师尽职尽责，为学生着想。如果没有这里的老师也就没有我与大阪大学的成功牵手。非常感谢这里的老师们!”
 

　　案例回放：
 

　　C同学来到百利天下的时候已经是11月中旬了，他本来想申请的是14年春季入学的研究生。但是后来，在百利天下老师们共同的努力之下，C同学不但成功申请到了大阪大学，而且提前半年入学，在13年秋季的时候就成功到达了大阪大学。
 

　　C同学刚到百利天下的时候是咨询老师邹老师接待了他。由于院校背景是专升本，学生有点不自信，坦言：能去日本就行，什么大学都是可以接受的。邹老师仔细看了学生的信息表，目前没有日语和英语成绩，现在在读天津工业大学的本科。以前是大专生，自己又考本科。邹老师为学生上进和执着的精神所感动。邹老师对学生说，只要你相信我们，我们会尽最大的努力给你申请成功到好学校。
 

　　接下来职业规划师陈老师开始给学生进行留学规划。 留学规划的的第一步是语言成绩的规划，陈老师首先问了学生是否报名了12月的日语能力测试，学生说报了，陈老师说那再好不过了，你可以好好学习日语，12月的时候争取考好成绩。学生自己非常的很努力，虽然12月那次考试2级只有70多分的成绩，但是学生一直坚持不懈的学习日语，通过了2013年7月份的日能2级。
 

　　语言规划之后，陈老师给学生进行了专业规划，陈老师发现学生大学的时候做过不少和数据挖掘相关的项目。数据挖掘也是学生最想申请的一个分支。于是陈老师查遍了国公立前20的日本大学，发现数据挖掘的教授信息是很多的。在查找教授的过程中，老师让学生一起参与进来，和学生详细讲解了每个教授的研究方向和研究内容。这种细致到位的专业定位为学生后来顺利的申请打下了良好的基础。
 

　　在职业规划师带领学生选校的过程中，文书老师也在同步给学生开展文书指导工作。文书老师沟通对学生的深度挖掘，发现学生语言成绩是弱点，院校背景普通，但是研究项目倒是有一些。对学生进行扬长避短的描述，把学生的有点充分展示给教授，期望教授也为学生这么优秀的品质所打动。
 

　　接下来是第一信的写作，因为是给教授的第一封邮件，所以文书老师指导学生在第一封信中着重渲染了学生本身努力好学，永远上进的精神，在大专里仍然努力奋发自己考上了天津工业大学的本科，期望教授认识到了学生自学能力很强。
 

　　最后是重中之中的研究计划书的写作，在计划书的写作中，文书老师指导学生计划书的写作技巧，写作格式，并针对内容指导学生进行数次的修改，争取计划书中突出学生的专业实力。
 

　　在套磁过程中，虽然学生是专升本的背景，但是由于学生专业定位清晰，文书制作精良，在套磁之后，吸引了大阪大学教授的注意力，经过面试，教授全方位的考查了学生。由于在面试之前，百利天下的老师进行了面试辅导，学生在面试中表现的很淡定。面试之后，一封华丽丽的内诺信发到了学生的邮箱。
 

　　在接到内诺之后，还有一个意外的惊喜，那就是大阪大学的这个教授希望学生13年10月就可以入学，研究室刚好缺人。学生到13年10月的时候将会已经毕业了，所以这对学生来说就更早的开始了留学生活。学生喜出望外的同时，我们还提醒学生，虽然成功申请到了大阪大学，但是日语口语仍然不能放松。于是学生一直也在学习自己的日语。这样在10月飞往日本的时候学生就可以不用担心自己的日语口语。

 

    

客户感言：“对我而言，虽然我非常喜欢京都大学，但是开始也没报太大期望。因为我很清楚自己和其他同学相比，本身转专业就是弱势。所以就结果而言单纯的说是惊喜，真的不足以表达内心的感受

 

　　

	百利天下
	用专业为学生服务

C同学优劣势分析

　

　　

　　1）学生自主性强，上进，高度配合老师。
 

　　2）有过一些与申请专业方向相关的项目经历。
 

 

　

　　1）日语没有成绩；
 

　　2）英语没有成绩；
 

　　3）专升本的背景。

 

 

 

　　

　　1、专业切合学生实际： 职业规划老师结合学生的实际情况，跟学生一起确定专业分支，确定的方向和学生从事的工作经历密切相关，充分挖掘学生本人亮点，给申请增加砝码。
 

　　2、个性化文书凸显学生优势：文书老师深入了解学生需求，结合学生工作经历这个优势，给学生量身定制一套闪亮的文书材料。
 

　　3、套磁中巧妙应对教授：在和教授联系的过程中文书老师根据自己丰富的经验和灵活的应对能力，让教授十分满意。

 

你的优劣势 我来分析
用专业服务点亮每一个学生的精彩


   

	为什么申请大阪大学软件工程专业?

 

　　機械学習とデータマイニング技術によるデータ解析
 

　　私は、人工知能の一分野である、機械学習と呼ばれる技術の研究を行っています。
 

　　機械学習とは、「経験から学習するコンピュータ・プログラム」をつくることを目的とした研究分野で、狭義には、過去のデータを解析し、隠れた規則性をみつけ、未来を予測するルールを獲得することを目指します。
 

　　私は、より多くの場面において機械学習技術を利用できるようにすることを目指し、従来の機械学習アルゴリズムがうまく扱えなかったタイプのデータ構造や、従来目的としてこなかったタイプの問題をうまく扱えるように、あるいは効率的に扱えるように拡張する研究を行っています。
 

　　産業やビジネスの現場で直面する様々な実世界の問題を機械学習を用いたデータ解析によって解決することにも興味をもっています。
 

　　また最近では、コンピュータだけ、人間だけでは十分に解決できない複雑な問題に対して、コンピュータと人間の両者を組み合わせて解決を図るヒューマンコンピュテーションという考え方に注目しています。そして多くの人を計算に取り込むための仕組みとして、不特定多数の人間に作業を依頼するクラウドソーシングにも興味を持っています。不特定多数の人間を構成要素として含むヒューマンコンピュテーションシステムでは、作業の統合や人間の不確実性等を適切に扱うための仕組みが必須となりますが、そこに機械学習技術を利用できると考え研究を進めています。
 

　　構造データ（グラフとネットワーク）の機械学習
 

　　私が、とくに興味を持っているのは、構造をもつデータを対象とした機械学習を行うアルゴリズムです。
 

　　従来、機械学習アルゴリズムは、扱うことのできるデータの形式はベクトル形式、すなわち（身長=175陈m、体重=67kg、性別=男）などのように一定数の決まった項目が並んでいる特徴ベクトルと呼ばれるデータ形式を仮定してきました。しかしながら、近年これらの枠では捉えられないデータが増加しています。
 

　　例えば、テキストデータやDNAなどは、文字が並んだ配列構造データとして、この文書のようなHTMLデータ、あるいはXMLデータはタグの包含関係を示した木構造データとして、また、化合物などの構造などは原子とそれを結ぶ共有結合を表したグラフ構造データとして表現されます。これらは、データの内部に構造があるような例です。 一方、インターネットやソーシャルネットワーク、あるいは、タンパク質の相互作用ネットワークなどは、データとデータのつながりを表したネットワーク構造をもっています。これらは、データの外部に構造があるような例です。
 

　　従来の機械学習アルゴリズムはこのような、データ内外の「構造」をもったようなデータをそのまま扱えるようには設計されていませんでした。私は、機械学習アルゴリズムが、構造を持ったデータをうまく扱うことができるようにすることを目指した研究を行っています。
 

　　（配列構造、木構造、グラフ構造； 従来の機械学習法では扱いが困難でした）
 

　　内部構造の学習
 

　　配列、木、グラフなどの内部構造を扱う学習を行うための代表的な考え方は、構造データの部分構造を用いて特徴ベクトルを構成することです。しかし、部分構造の数は非常に多く、これを単純に列挙するのは莫大な計算コストを必要としてしまいます。この問題に対処する方法としては、構造パターンマイニングと構造カーネル法という2つのアプローチがあります。 特に、構造カーネル法では、データ同士の類似度として、カーネル関数と呼ばれる類似度関数をうまく設計してやれば、既存の機械学習アルゴリズムのほとんどの枠組みをそのまま流用できるという利点があります。私は、構造データの構造の特徴をうまく捉え、かつ、効率的に計算できる具体的なカーネル関数の設計を行いました。 これまでに、グラフカーネルや、順序木カーネルといったカーネル関数の提案を行っています。これらは、現在では、構造データを扱うための標準的な手法のひとつとして認識されるに到っています。
 

　　（化合物のグラフ構造表現； 化合物の自動スクリーニングが可能になります）
 

　　外部構造の学習
 

　　ソーシャルネットワークやタンパク質の相互作用ネットワークなどの、データ間の関係を表すネットワーク構造は、データの外側の構造、つまり、外部構造ということができます。ネットワーク上での学習問題には、ノードの分類やクラスタリングなどの標準的なタスクもありますが、特に、ネットワーク固有のタスクとしては、ネットワーク構造自体の予測、言い換えれば、データ間の関係の予測があります。これは、非常に重要な問題であるものの、「データ間の関係」の数は「データ」の数よりも遥かに大きいため、大規模なネットワーク構造の予測は非常に難しい問題です。そこで、私は、大規模なネットワーク構造を高精度で効率的に予測するための研究を行っています。
 

　　（ソーシャルネットワークのネットワーク構造表現； キーパーソンの発見や、所属コミュニティや商品の推薦が可能になります）
 

　　私がこれまでに行った構造データに関する研究を含む紹介は、こちらにもあります。
 

　　大阪大学---帝国大学里的璀璨明珠
 

　　大阪大学为日本7所著名帝国大学之一，直属文部省领导，每年有来自文部省雄厚的财政拨款，以维持教学、科研的正常开展。如1991年度的财政预算总计有831。5亿日元，其中用于学校各门教学、研究事业费373。4亿日元，大学医院192。9亿日元，研究所48。5亿日元，设施设备212。2亿日元。另外靠自己对外服务亦有可观的收入，以1990年为例，年总收入为269。1亿元，其中来自附属医院151。7亿，学生学费56。9亿，学校校产收入23。8亿，其它收入36。6亿日元。另外，每年还有科研补助费37。9亿日元，各种来源的奖学金47。8亿日元。
 

　　大阪大学教师多为东京大学和京都大学的博士生和青年教师，这就决定了该校具有很高的教学水平和科研水平，保持朝气蓬勃的发展后劲。学校对进校学生要求十分严格，采取讲座式教学形式，注意开发学生的智力，并重视实验和实践教学环节，加之该校有精良的实验设备，学生有机会掌握现代化的实验手段和技术，因而该校毕业生深受社会欢迎。
 

　　大阪大学正是由于它独特的背景和居于大阪这个工业城市及国际门户特殊地理环境，才造就了不尚空谈，面向现实的“务实”学风，正如日本合成化学劳动联合会前任委员长太田薰所指出的：“大阪本是一个商业都市，不仅大学未被看得那么重要，而且学生也被视作社会的一员。
 

　　正因为如此，才形成了能培养出现实社会中各具其能人材的基础。”在这个传统熏陶下，阪大学子们多埋头苦干，兢兢业业，为日本经济建设和科技发展作出自己的贡献，为学校赢得了荣誉。
 

　　活跃在商业界上层的校友之多成了该校的一大特色。其中知名度最高的要数日本第一个诺贝尔物理学奖获得者汤川秀树，他在大阪大学理学部工作达6年之久，获奖论文在该校写成。其它著名人物还有：经济界，山陶里公司总经理佐治敬之，索尼公司董事长盛田昭夫；科技界，有石油冶炼业的冈林次男，制钢的高桥孝吉；电讯业的原田安雄、水野健次；学术界，除汤川外，还有13名校友获日本文化勋章，15名获日本文化功劳勋章，10名获日本学士院恩赐奖，29名获日本学士院奖。
 

　　延伸阅读：赴日留学——爱拼才会赢
 

　　人不是生来就被打败的。但是我们每个人，又冥冥之中注定，避免不了失败。我们不要抱怨自己的天分不如别人，因为我们大多数人都是一样的。在众多留学的人当中，也许我们很普通，但是我们有冲刺名校的梦想，我们有思想，我们可以明辨是非，我们有学习的能力。毋庸置疑，这世界上的确存在天才，但是那真是太稀少了。而且，即使是天才缺少了后天的努力，一样是不会成功的。