一、算法类竞赛

　　算法类竞赛比较像传统理解中的应试类学科竞赛，需要学生大量刷题，更适合解题能力强的学生。像是国际信息学奥林匹克竞赛、加拿大信息学竞赛等，都是算法类竞赛的代表。

　　竞赛推荐：

　　USACO 美国计算机奥林匹克竞赛

　　NOIP/NOI 全国青少年信息学奥林匹克竞赛

　　CCC 加拿大信息学竞赛

　　APIC 亚洲与太平洋地区信息学奥赛

　　IOI 国际信息学奥林匹克竞赛

　　TopCoder 编程算法公开挑战赛

　　Google Code Jam 谷歌全球算法挑战赛

　　二、研究类竞赛

　　研究类竞赛与其他竞赛不同的地方在于，它没有任何的命题框架。比如大家比较熟悉的丘成桐竞赛，它需要你自己去发现想研究的问题，然后根据你选择的课题撰写完整报告并提交的比赛。

　　竞赛推荐：

　　丘成桐中学科学奖（计算机）

　　详细情况欢迎咨询Tops6868

　　再生元国际科学与工程大奖ISEF

　　三、科创/人工智能类竞赛

　　科创/人工智能类竞赛需要一定的动手能力，微软创新杯、黑客马拉松、世界机器人大赛等都是该类竞赛的代表。

　　竞赛推荐：

　　Imagine Cup 微软创新杯

　　Hackathon 黑客马拉松

　　Botball Educational Robotics Program 国际机器人工程挑战

　　World Robot Conference 世界机器人大赛

　　VEX Robotics Competition VEX机器人世界锦标赛

　　Asia-Pacific Youth Robot Competition 亚太青少年机器人竞赛

　　MIT Battlecode 麻省理工学院人工智能竞赛

　　FRC 机器人大赛

　　四、数据科学类竞赛

　　数据科学类竞赛与编程类竞赛一样，都有命题范围且都需要编程，但这两者的不同在于：编程类竞赛单纯要求通过编写程序来解决问题，而数据科学类竞赛考察的核心点在于数据科学。

　　竞赛推荐：

　　Kaggle Competitions全球大数据竞赛

　　Driven Data

　　Data Science Challenge

　　KKD Cup

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