個人背景

top2 Industrial Engineering,

GPA 3.75, T 107(S25), G 324+4

申請時有data相關(guān)的兩段科研和兩段實習，無海外經(jīng)歷，無pub

申請方向：Masterof Data Science

AD：CMU BIDA,Columbia DS, UMich DS, USC CS, UR DS

寫在前面

漫長的申請季終于結(jié)束了，很幸運收獲了滿意的結(jié)果，首先要感謝在此期間鼓勵和幫助我的父母、老師和朋友們。在申請之前我看過很多學長學姐的申請總結(jié)，現(xiàn)在我也寫下個人的申請總結(jié)，希望對后來的同學有所幫助~

我在大一剛?cè)雽W的時候就有出國留學的打算，一開始是對金融工程比較感興趣，學習了一些相關(guān)的課程，但一直也沒有花太多的心思準備，等到大二結(jié)束的時候才有了緊迫感。經(jīng)過了一段金工的暑期實習之后，我發(fā)現(xiàn)同組的高年級實習生都在用機器學習的方法研發(fā)策略，通過他們的介紹我逐漸開始了解數(shù)據(jù)科學這個新的領(lǐng)域，并在大三的寒假臨時決定改申DS。幸好金工和DS的前期準備有一些重合的部分，才使我在半年內(nèi)完成了背景提升的工作。這里也是想提醒大家，一定要盡早去了解各個專業(yè)，確定申請方向，這樣后面就會有更多的時間做充分的準備~

課程

無論是申請什么專業(yè)，GPA都是很重要的指標。大一大二的基礎(chǔ)課GPA最好能夠保持一個穩(wěn)定或者逐步上升的成績，這樣大三的時候就可以多花一些時間去做科研和實習。我個人不太建議選不相關(guān)的課程（比如通識課和英語課）來刷高GPA，因為申請的時候?qū)Ψ綄W校只會重點關(guān)注成績單上相關(guān)課程的成績，甚至會讓你在網(wǎng)申系統(tǒng)自己填上數(shù)學/計算機/統(tǒng)計的相關(guān)課程，然后他們再重新算一個Core GPA。對于DS來說，必須的相關(guān)課程通常是微積分、線代、概統(tǒng)和一門編程課，有些項目還要求修過數(shù)據(jù)庫，這些先修要求可以去項目官網(wǎng)直接查到。如果學有余力的話，最好選一些高階的統(tǒng)計/CS課（或者直接修一個輔修/雙學位方便選課），比如機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等等，在做課程project的時候多跟教授交流，為后續(xù)請求推薦信做準備。相關(guān)的課程應(yīng)當量力而行，每門都要盡可能拿到較好的分數(shù)（90+）。

英語

DS專業(yè)對托福和GRE的要求不是很高，一般托福105口語23，GRE 155+170+3是標配。但英語一定要早考…我在大二的時候就分別考過一次托福和GRE，因為在學期中備考壓力太大，基本等于裸考。當時我感覺成績還可以，以為只要再準備一次就能過，所以沒太放在心上。大三寒假的時候沒有實習，花了幾周時間重點練了口語，然后一次性把托?？嫉袅恕RE就一直拖到了暑假，因為忙于實習和科研，單詞背得不熟練導致V沒過155，又拖到了國慶再考。于是大四上學期同時背單詞+寫文書+科研+補專業(yè)課，十分爆炸。最后V考過了又在Q上栽了跟頭…只能被迫用沒到325的成績申請。

科研和實習

DS碩士大部分都是就業(yè)導向的，申請者最好在本科期間做過一些data相關(guān)的研究或者實習，這樣可以在文書中證明你為了申請這個專業(yè)做了哪些努力，也可以展示自己對于這個行業(yè)的思考，這些在錄取的時候都是加分項。科研方面，我感覺只要是利用data做analysis和inference的都行，轉(zhuǎn)專業(yè)的同學可以嘗試挖掘自己專業(yè)和data結(jié)合的點。如果是做NLP或者CV等熱門方向有頂會發(fā)表，對top項目的申請會有較大幫助。現(xiàn)在很多陸本的同學都會做海外暑研，通過暑研拿到國外教授的推薦信。我當時找得比較晚，所以很遺憾沒有找到合適的暑研，一般寒假的時候就要開始套磁了，寒假之前還有UGVR、CSST等官方項目。實習方面也是跟data相關(guān)的崗位都可以投，比如互聯(lián)網(wǎng)大廠的算法崗/數(shù)據(jù)崗、咨詢/快消的數(shù)據(jù)分析等等。在實習的過程中多體會data對公司業(yè)務(wù)decision making的impact，也是可以融入到文書中的。

世畢盟的幫助

我自己在大二的時候就找到了GGU，當時作為外聯(lián)部長，本身就和市面上的留學機構(gòu)接觸比較多。決定出國之后我和這些機構(gòu)都約了幾次前期的咨詢，對比之下我感覺GGU的老師更專業(yè)一些，對申請的整體規(guī)劃比較清晰，我個人也喜歡這種效率和性價比都比較高的方式，而且世畢盟的申請結(jié)果明顯也是最好的，后來又跟學長學姐交流后就簽了GGU，事實證明這個決定是非常明智的~

一開始我是以金工為目標在準備申請。金工的選課和實習相對來說更加模板化，培訓師和mentor帶我開了幾次會，敲定了大三的背景提升計劃。后來我臨時決定轉(zhuǎn)申DS，GGU也很爽快地幫我換了方向更加匹配的mentor，我的新mentor是哈佛Data Science的學姐，然后馬上meeting了一次，對原來的計劃做了改動。在申請的整個過程中，培訓師姐姐也一直督促我及時完成一些重要的環(huán)節(jié)（比如CMU BIDA需要WES認證），按照她給出的時間線安排，我基本上沒有遇到特別著急的網(wǎng)申DDL。在修改PS和CV的時候，mentor給了我很多建議，經(jīng)過我們的共同努力確定了最終的文書版本。在遇到網(wǎng)申的一些坑的時候，我的培訓師幾乎都是秒回微信消息，很快就解決了我的困惑。由于我的彩票校拒信出得很早，主申的項目則很晚才發(fā)錄取，導致前期收拒信收多了心態(tài)有點小崩，培訓師和mentor給了我很多鼓勵，在此表示十分的感謝~最后安利一波GGU經(jīng)典的申請網(wǎng)課，對于低年級的同學有很好的掃盲作用！

DS申請經(jīng)驗

大概從3-5年前開始，越來越多的學校開設(shè)了DS碩士項目，引發(fā)了大家申DS的熱情。如今申請的人數(shù)和項目的bar每年都在上升，各個專業(yè)的同學都會來競爭DS方向，尤其是陸本的內(nèi)卷比較嚴重。對此我有兩個建議：第一是要找準定位，要結(jié)合自己的背景去找往屆的錄/拒樣本，包括三圍+軟背景都要看。個人感覺DS項目開在哪個學院會影響錄取標準，比如工科的同學申商學院合開的DS就會比較難，反過來商科同學申工學院DS也更難一些。以及，陸本的同學要關(guān)注一下以往大陸同學的錄取人數(shù)，如果很少的話說明項目有自己的偏好，不太建議申…選校要有梯度，如果推薦信數(shù)量足夠，彩票項目可以多抽，但一定留好自己愿意去的保底校。第二是要找到自己獨特的point去打動committee，以免在內(nèi)卷中被埋沒。尤其是像我一樣轉(zhuǎn)專業(yè)的同學，在文書/面試中可以加入一些自己原專業(yè)和data結(jié)合的特色，這樣也能更好地convince別人你申DS的動機。我想分享的就是這些，最后祝大家都能收到dream offer！