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英美本CS计算机科学专业怎么准备竞赛？USACO/Kaggle/CCC/科研论文？G9-G11年级背提规划

编辑：Emma吴发布时间：2025-04-21 12:02:21

摘要：对计算机科学感兴趣，想要申请英美本CS专业，背提活动应该如何规划？高中生计算机竞赛和科研论文应该怎么准备？国际计算机信奥赛怎么选择？今天给大家一个非常万能的参考路径

对计算机科学感兴趣，想要申请英美本CS专业，背提活动应该如何规划？高中生计算机竞赛和科研论文应该怎么准备？国际计算机信奥赛怎么选择？今天给大家一个非常万能的参考路径，帮你从0到1搭建背提逻辑，其它专业的同学/家长朋友也可以参考这个思路哦~高中生国际竞赛规划、英美本留学竞赛规划、高中生科研论文指导咨询~

（今天介绍的所有活动和项目，思客都有对应的规划和培训辅导课程，详情咨询在线客服即可在线了解~~）

STEP1：计算机基本能力

第一步：培养计算机编程的基本能力。适合G9-G10年级学生参加

推荐赛事：USACO美国计算机信息学奥赛

或CCC加拿大计算机竞赛

USACO和CCC计算机竞赛，目的是帮助大家入门编程和算法知识。

USACO 美国信息学奥林匹克

USACO（UnitedStates of America Computing Olympiad，美国信息学奥林匹克竞赛）是美国最具认可度的计算机竞赛，面向全世界高中生免费开放。

USACO相当于国内的NOIP比赛，是最富盛名的STEM竞赛之一，也是申请STEM专业的必备敲门砖。

比赛时间：12月-2月，三场月赛一场公开赛

等级分布：注册铜级、银级、金级、铂金级（建议最终等级）

比赛时间：12月-2月，三场月赛一场公开赛
适合学生：六年级以上学生，直至高中生
参与形式：个人线上参与
活动流程：登录USACO官网，在线提交代码，报名注册均免费
编程语言：接受C、C++、 Java、Python、Pascal五种编程语言
时长限制：4-5小时
比赛内容：完成三道题目，提交代码后系统自动给出分数，拿到满分直接晋级，达到晋级分数可在下个月参加第二场月赛。
官网：usaco.org/

CCC 加拿大滑铁卢计算机竞赛

CCC（CANADIAN COMPUTING COMPETITION，加拿大滑铁卢计算机竞赛）由全世界最大的数学学院 Waterloo滑铁卢大学数学与计算机教育中心（CEMC）于1996年首次举办，至今有29年的历史。

因滑铁卢大学在数学及计算机领域的优良声誉以及CCC竞赛考察标准的严格性，CCC竞赛成绩在北美名校中有广泛的认可基础。

适合学生：7-12年级
比赛时间：每年2月
报名时间：2024年10月
考试地点：线上比赛
考试时长：3小时
总分数：5道题，每题15分钟，总分75分
等级分组：Junior组/Senior组
参赛语言：可选择使用C、C++、Java、Python、Perl、PHP或Pascal等编程语言

STEP2：计算机应用能力

第二步：培养计算机应用的能力。适合G10、G11年级学生参加

掌握了计算机编程的基本技能，接下来就要学会应用在实际当中

推荐赛事：Kaggle 人工智能挑战赛

目的是帮助大家用算法和机器学习等知识去解决官方提供的实际问题，体现计算机应用能力。

Kaggle 人工智能挑战赛

Kaggle 人工智能挑战（UnitedStates of America Computing Olympiad，是目前全球最大的数据科学社区和数据科学竞赛平台2017年被Google 收购。它不仅为学生、数据科学家、算法工程师、统计专家提供了一个可以应对现实世界数据挑战的空间，同时吸引了数百家从金融、互联网到生物医疗领域的世界名企参与其中，如谷歌、美国云运通、H&M等。

Kaggle竞赛项目被公认为是数据科学和人工智能领域最具有含金量的背景提升项目之一。

Kaggle成立于2010年，是一个进行数据发掘和预测竞赛的在线平台。从公司的角度来讲，可以提供一些数据，进而提出一个实际需要解决的问题；从参赛者的角度来讲，他们将组队参与项目，针对其中一个问题提出解决方案，最终由公司选出的最佳方案可以获得5K-10K美金的奖金。

参加kaggle，学生能够全面且有针对性地分析具体项目的代码能力、多种模型优化实战方法及理论特性探索能力，是个人背景中证明实力的项目经历和素材。

比赛时间：全年滚动，随时可报名
适合学生：高中生、大学生，对数据科学、数据挖掘、机器学习感兴趣，且有一定的计算机编程背景
参与形式：3-5人组队参赛/1v1定制参赛
活动流程
一场比赛一般三个月左右，主办方提供训练数据，导师和学生设计并训练一个模型，推理主办方给出的测试数据。
测试数据一般有两部分：公榜部分和私榜部分，公榜部分的测试数据结果在你提交模型之后就可以看到；私榜部分的测试数据结果在比赛结束之后才能看到，最终得分也是看私榜部分的测试数据结果。公榜部分的测试数据结果仅起参考作用，用以指导的模型训练。