A: 我感觉我读的数据科学与大数据专业的学习经历非常自由。这主要体现在课程选择和学习方法的自由上。学校的专业计划设置让我可以自由地在多个领域之间选择主修专业的选修课，也有很多空余学分供我自由选课。在尽可能跟上老师的节奏的同时，我也很喜欢自己下课后看PPT或期末前集中复习。数据科学学院的制度让我可以完全按照自己的节奏学习，这让我有了很多时间去做我喜欢的事情。

A: 平衡学习和生活的关键是找到适合自己的学习方式并提前制定计划。这包括根据截止日期的时间分布，提前规划学习任务，把大任务分解成若干个小目标，从而合理分散压力，并在重要截止日期之间留出足够的休息时间。在压力较大的期中或期末周之后，我一般会安排一周到半周的时间来放松，可能是出门去爬山，逛超市，或者宅在寝室里看电影、玩游戏。

A: 首先，港中大（深圳）自由的学习氛围极大地促进了我的探索和学习。正如我之前所说，这种自由的环境为我提供了充足的时间去发掘个人兴趣。此外，我非常欣赏数据科学学院举办的众多SDS Colloquium Series讲座，这些由著名学者主持的讲座内容广泛，极大地拓宽了我的研究视野。

Q: 在港中大（深圳）/数据科学学院学习的过程中，你认为哪些习惯是值得养成或对自身发展是有帮助的？

A: 培养自学习惯极为重要。首先，教授在授课时可能无法覆盖所有知识点，自学可以帮助我们弥补这些缺失。其次，自学习惯有助于在考试前对知识点进行串联和深化，增强对整个学科的理解。对我来说，只有在考试前的认真复习后，我才感觉真正掌握了课程内容。

另外，学会合理使用生成式AI技术也非常重要。"合理使用"意味着按照大学的规章制度来使用这些工具。在生成式AI蓬勃发展的今天，我们应该努力将AI作为辅助工具，而不是被AI所利用。因此，利用各种任务来练习使用AI工具是一个绝佳的机会。

回顾我的学习经历，我深刻体会到“探索永不嫌晚”。在每段研究经历开始时，我总是忍不住去想象那些在同一领域已经有深厚基础和显著成就的同龄人，有时甚至会因此感到焦虑到无法工作。但事后来看，这些焦虑完全是多余的。我的探索从未真正晚开始，每个人都有属于自己的机遇和时间线。

A: 我收到了普渡大学、明尼苏达大学双子城分校、南加州大学、耶鲁大学、德州大学奥斯丁分校、威斯康辛大学麦迪逊分校、加州大学圣地亚哥分校以及乔治亚理工学院的博士录取通知书。由于我已经非常熟悉我的导师，并且非常喜欢他的研究方向，最终决定接受耶鲁大学的offer，攻读计算机专业的博士学位。

A: 我选择的研究方向包括优化、博弈论和采样算法。希望能从算法分析的角度深入研究机器学习，并且在未来成为这一领域的研究者。

A: 首先，感到迷茫是很正常的现象，不仅仅是大一新生，连我现在有时也会感到迷茫。大学四年的经历，就像是运行一个随机下降算法，以找到自己喜爱的方向，并在该方向上尽可能做出成就。我们应该始终保持开放和愿意尝试新事物的态度，例如积极尝试不同领域的课程，参加各种seminar。特别是要敢于选修一些高阶课程，不要因为GPA的压力而限制自己——GPA并不是那么重要。不要让追求高GPA的压力束缚你，最终变成那种看似优秀，却如同绵羊一般温顺、不敢走出舒适区的做题家。

我也常因为朋辈压力而感到困扰。我逐渐意识到，由于个体之间存在不可避免的差异（如兴趣、优势和弱点），每个人都有最适合自己的事物和工作节奏。因此，盲目地将自己与他人进行无限比较是不明智的。我们应该努力寻找自己真正想做的事，找到适合自己的工作节奏，然后坚持下去。