优势：

申请人来自山东农业大学，虽本科专业为风景园林（属工科大类下的其他工程类），但其学术背景与目标专业MSc Computer Science存在一定的跨学科衔接潜力。在课程设置上，风景园林专业通常涵盖空间分析、数字建模、环境信息系统等技术性内容，可能涉及编程基础、GIS应用或数据处理等技能，这些与计算机科学中的算法设计、系统开发及信息管理方向具有潜在关联性。申请人平均分达到82.41（百分制），表现优异，反映出较强的学术能力与学习稳定性，符合谢菲尔德大学对硕士申请者的基本学术要求。此外，选择从非传统计算机背景转向计算机科学领域深造，体现了明确的职业规划意识和主动拓展专业边界的进取精神，具备良好的适应力与转型潜力。

提升建议：

建议补充相关编程项目经验或在线课程认证（如Python、数据结构、算法等），并在个人陈述中强化技术能力的迁移逻辑，突出对计算机科学核心领域的兴趣与准备程度，以增强申请竞争力。