关于选专业方向

我的选专业经历也不是一帆风顺。刚入学时金工很火，因此选了数学专业以及数理金融的双专业。大一下学期开始接触各式各样的商赛，还因此对咨询产生了兴趣，打算转为商科。然而在商科和金工的接触中，我发现自己的核心竞争力和兴趣都还是在老本行——统计和数据分析上。

在大二一次数据科学的夏令营中，我真正接触了什么是数据分析以及用编程完成整套数据分析的标准流程，同时间数据分析相关的BA和DS专业也开始变得逐年火爆。然而，同院的学长大部分会说对于统计系只会写R的人，出来直接申请DS的难度太大，导致周围全都是申请金工或者纯统计的人，申请BA、DS相关专业的人非常少。但这更刺激我不断探索。从大三开始，我把目标和学习重心转移到了DS，从课外读物、争取导师的小科研开始，一步步学习完善自己的技能树。

大三暑假的工行实习，给了我一个完整的数据科学在工业中应用成型为具体软件的案例和insight，让我真正了解数据科学的具体应用场景。正是因为如此，我在诸多选择——如纯数学、统计、CS、商科、BA中选取了最感兴趣也是最适合我的方向——数据科学，并在申请路上坚定不移的走下去。

如此曲折的选专业之路，可以说是“浪费”了前两年光阴的不断探索的不同经历，是否是好事呢？可以说，如果你一入学就能找准方向，那我认为你当然没必要尝试那些“没必要”的领域，直接focus在你想去的领域就好了，不断积累深度。然而，对于大部分人来说，“走弯路”是不可避免的，发现了真正的“道路”，尽快转动方向盘就行了，转专业成功的人大有人在。而这些“弯路”的经历也说不定在日后成为你领域外的经验和资源，也正因为这些“弯路”，你的大学才多姿多彩吧。

申请的种种准备

 TOEFL/GRE 

一个颠扑不破的道理，master申请主要看三维。

在申请季，大部分与你同等档次的同学基本都能在deadline前考出合格的语言成绩(T100+,G325+), 因此GPA其实是三维中最为重要的一部分。刷到合格语言成绩这件事，比起大学四年保持高GPA来说难度还是小得多，也没有保持高GPA那么重要。申请季永远在做权衡，语言成绩当然是越高越好，但是也需要权衡备考付出的时间与实际得到的回报，来确定自己在达线后到底要不要去二刷、三刷。同时，如果拖到申请期会十分疲惫，影响申请时候的状态。

至于刷题经验本文就不再赘述。GRE就是疯狂背单词刷verbal，托福则是靠综合英语能力。但听说现在可以拼分，因此得高分也不再那么困难了。

 GPA与选课 

我的GPA肯定是短板中的短板，原因在自己前两年花太多时间在课外的“探索”。有得必有失，失掉高GPA我肯定是痛心的，也再次强调同学们要在GPA高的前提下，再去刷课外经历（除非你课外经历是大牛级别）。

选课上，在有选择的情况下，我认为重要性排序上：

专业对应的课（与申请专业）＞好的老师的课（老师讲的清楚、甚至可以课外和他做项目）＞能刷高GPA的课，但运气好，三者仍可得兼。

因为在数院下上课，我的课大多太偏数学课，统计课中需要编程的课也偏少，较多还是原理的证明（这点真比不上我校WISE和经院的统计学本科培养方式），因此数据科学中必备的编程经历全靠外界资源恶补。

运气好的是，我校仍有很多优质的ML方面的双学位课程或校选课（能选上一定要选，比旁听没有成绩会好非常多），交流的时候我也利用跨院的便利性选了不少CS的课程，这些都给我背景提升和申请DS带来非常大的帮助。

 实习与科研 

实习与科研不是越多越好，是在于精，不是越big name越好，是在于你的参与度和深度。这是因为不管是日后的面试还是PS的撰写，都需要实习和科研中的细节描述，自己没有参与的话是写不出来的。

实习要尽量选择那些与自己申请方向相匹配的。

比如我决定好去DS方向后，大三暑期实习的选择上，放弃了某商业数据分析方向的分析师工作（较BA），而是选择进入工行软件开发公司，与码农大佬们一起，用实打实的IT技术和ML前沿技术攻克难关，让我非常振奋，我也学到了非常多的知识。这份实习经历直接占了我PS中的三分之一！

我和再来人

再来人给我匹配的学术导师姐姐非常nice，沟通效率非常高。说来惭愧，几乎每个program申请前我都是压着ddl进行的，PS也是在几天之内撰写和成型（最累的当然是第一份文书）。在我每一个项目前，她都跟我通过视频进行充分地沟通，帮助我分析各个学校的文书怎么写才可以突出自己的优势。

在第一个项目的deadline之前，在短短一周里，隔着时差，我和她针对文书进行了很久的头脑风暴，仔仔细细的进行修改，并且沟通和探讨都非常的高效。

她的技术背景让我的文书质量在非常短的时间内提升了很多，语言也非常干净利落，加上最后native speaker导师的进一步修改，我的PS从初稿到终稿简直是焕然一新。真的非常非常感谢再来人！

遗憾与建议

1. 我的申请除了拿到的offer和WL的三所，其他全部都是清一色的彩票校（NYU DS、UPENN DS、CMU MCDS、UCB EECS等）。很明显，现在stat/biostat/ds/ba申请的bar真的是水涨船高，在选校时多发掘小众好项目或多申一所保底，并且申请前请调查好某些项目的明显偏好。倒不是说一定就会去保底校，但这样做会让你的失学焦虑感大大降低。当然了，如果上天再给我一次机会我...我可能还是会申那些彩票校...毕竟是dream school的dream program...

2. 没有在学校或者交换期间做一份长时间坚持的科研。虽然和统计学导师的文章，最终写成了毕业论文并拿到了A，但还是感觉差强人意吧。

3. 申请不要压DDL！比如说USF就是典型，有很多学校嘴上不说，实际上rolling机制并不会告诉你，offer都偷偷发了好几轮了。等到DDL再提交申请，还是那么火的项目，晚矣！

4.有了明确目标就要开始做，多做事，想得多不如做得多！大一大二的我不知哪里来的优越感，认为自己“懂”的比别人多，早早地去“探索”和“尝试”，但这并没让我抓住机会、静下心来认真完成好某个事，在某一个方面成为“专家”。

要说最大的遗憾，恐怕就是每一件事都差强人意，没到顶尖，过了一个自己认为没有达到“不平庸”的四年吧~研究生要加油啊！

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