迟到的Fall 2018 CS PhD申请总结以及对csrankings的发现
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背景介绍：美本, GPA还可以，GRE挺烂 < 320, TOEFL waived. Publication 有一篇Under review 一作 top-tier journal，一个新的conference的short paper一作，一个medical conference的poster二作。
申请方向：Ubiquitous computing + applied ML (healthcare方向), 还有一些做healthcare的其他方向 （比较感兴趣和medical school合作的research）。
申请结果：
1. CMU HCII (Rejected)
2. Gatech CS (Admitted - Declined)
3. tinyurl.com CS (有interview，被我推了)
4. MIT EECS (Rejected)
5. MIT Media Lab (Waiting list -> admitted -> Declined)
6. Northwestern (有interview，被我推了)
7. Rice CS (Admitted - Declined)
8. 1point3acres.com CS (Rejected)
9. UCLA CS (Rejected)
10. UCSD CS (有interview，被我推了)
11. UMich EECS (Rejected)
12. U of Washington CS (Admitted -> Accepted with the first-year fellowship)
总共申请了12个PhD项目，tinyurl.com了其中的四个，另有三个2月才发的面试邀请，但是因为1月31号已经有心仪学校给了offer，就直接推掉了interview。
选校定位总结：因为楼主的本科也是CS里面的TOP20，可以很轻松的拿到本校的phd录取（我没有申请不在我的列表里面），所以选校的规则基本就是前15左右申请，各别俩个其他学校是因为有很比较好的medical school 和 医疗产业在那里。不过楼主还是在选校的时候犯了俩个比较严重的失误，在这里分享一下。
1）个人认为，美国学术界是不喜欢近亲繁殖的。我的导师是UCLA毕业的，所以我UCLA基本就是主攻了我导师的导师，我的推荐人里面还有一位行业大牛也是UCLA毕业的，再加上我的publication list和我导师的导师是完美契合 (很少CS的人发到biomedical的journal上的)，所以楼主当年天真的以为最次也可以去个UCLA...没想到最后直接来个rejection :( ......希望我的经验能给大家以后做个参考...近亲繁殖请慎重 （同辈的应该还好）!
2) 如果这个学校没有和你经历相匹配的教授，个人认为申请的时候最好慎重。UMich 和 Stanford我都犯了这个问题，我的SOP里面选的教授都是和我的经历没有啥关系，然后我就硬生生的硬扯上了一点关系。stanford我陶瓷了俩个做HCI的教授，邮件回复都说我看我的资料，最后都鸟无音讯了 (实力距离stanford也还差些 :p )..
申请 & SOP 总结：
1）SOP非常重要！特别是好学校！这也是唯一一个能和你的未来导师还有admission commitee里面交流research的地方。楼主的SOP 改过了大概3个大版本，无数个小版本，找了lab里面所有的phd修改，也找了大概五个美国朋友轮流修改了了很多次, 所以希望大家不要忽视SOP的重要性，这个比GRE重要很多！
2）SOP里面的教授不要乱填！这次我的CMU申请，填了三个教授，俩个教授转会了，一个教授不收学生... 现在CS的academia market里面的挺多大牛和rising star转会的，所以大家在申请和套词之前做好详细的功课，关注一下系里面的新闻或者教授个人主页上面的updates。楼主没有一个一个教授发邮件问收不收学生，那个不收学生的教授是我在gatech visiting碰到了，他正好来做一个talk，就和他聊了会，最后她和我说今年CMU HCII做我这个领域的教授都不收学生 {:4_85:}
3) 如果有同学想广撒网，那么SOP里面的research兴趣就别写的那么细致，笼统一点好。我的SOP基本就是写sensing + ML + healthcare的，我的太细了导致一些教授如果不想做healthcare方面的，可能就会很不喜欢我的申请。
PhD面试总结：
1）面试之中，个人觉得主要是传达一个你的故事和research vision。必须要传递一样东西是属于你自己的，而不是 “现在AI很火，我很想巴拉巴拉巴拉” .....因为楼主主要申请的都是healthcare，所以我打的牌基本就是把我想做的一个愿景和教授描述了一下 (一个closed loop healthcare application)，而且我每个面试基本都说的是这个故事，所以也算是万能例子吧，哈哈哈。
2) 语言和口语挺重要的！一些教授在面试当中除了考察你的research思维，对于国际学生还有考察的就是你的基本交流能力。曾经和一位本领域的超级大牛面试，他告诉我一句话 :" 对于国际学生来说，technical skills 不是什么问题，communication skills 才是真正的问题"。其实说的也挺对的，毕竟PhD生涯里面，做的最多的几件事情之中就有开会和写paper，好的research outcome也需要有强势的语言表达出来。
最后谈一下择校和csrankings.org
1）为什么最后选择UW，首先我觉得UW CS在recruit phd方面是一个聪明的department....也是我经历过最好的一个visiting event。在俩天当中，我基本见到了这个学校所有做HCI（我的领域算是HCI一个subfield吧）的教授和还有一些MSR的大牛。我还和俩个教授还有一些HCI的candidates坐地铁去downtown去桌游店玩了一下午桌游....这种和教授的近距离接触，在别的学校我是没有遇到过的。第二，个人认为现在这个时代是industry和academia紧密结合的时代，如果教授想转会，那么一定会去大城市，特别是科技大城市，所以seattle + 1. 第三，里面有意向的导师的以前学生的出路非常的好，选导师的时候大家还是要紧密关注alumni的去向，这个很大程度可能会决定你以后的职业发展。
2）最近看见很多定位PhD选校帖子，很多人都强推csrankings.org. 这里先抛出我的观点：csranking是一个比us news更科学的排名，但是大家不要迷信和盲目跟从，一定要自己做足功课。
首先说几个利益相关 ：1）csrankings是我的本科学校的教授发明的, 对Emery (CS RANKING的发明人) 还算知道一些 2）Emery 感觉和UW有仇, 删除和忽视了很多教授 :D
这个排名的优点我就不重复了，很多人应该都知道，这里跟大家分享几个严重的缺点（或者说是漏洞）。
这些是我的个人观点和一些我发现的东西，给大家做一个分享，大家可以自由讨论。总的来说，这个排名的方法是非常公平的 (个人认为比US NEWS强)， 但是现在的数据库和规则有不少严重的问题, 所以建议大家不要盲目的相信，最好的方法还是去学校的系里面的网站，一般都会有research area的分类，找自己领域的教授逐一进行查看。希望以后能每一个学校配一个coordinator和这个ranking对接，进行数据的实时更新。
这就是我的申请总结，大家有任何问题可以留言，祝19er好运。
申请方向：Ubiquitous computing + applied ML (healthcare方向), 还有一些做healthcare的其他方向 （比较感兴趣和medical school合作的research）。
申请结果：
1. CMU HCII (Rejected)
2. Gatech CS (Admitted - Declined)
3. tinyurl.com CS (有interview，被我推了)
4. MIT EECS (Rejected)
5. MIT Media Lab (Waiting list -> admitted -> Declined)
6. Northwestern (有interview，被我推了)
7. Rice CS (Admitted - Declined)
8. 1point3acres.com CS (Rejected)
9. UCLA CS (Rejected)
10. UCSD CS (有interview，被我推了)
11. UMich EECS (Rejected)
12. U of Washington CS (Admitted -> Accepted with the first-year fellowship)
总共申请了12个PhD项目，tinyurl.com了其中的四个，另有三个2月才发的面试邀请，但是因为1月31号已经有心仪学校给了offer，就直接推掉了interview。
选校定位总结：因为楼主的本科也是CS里面的TOP20，可以很轻松的拿到本校的phd录取（我没有申请不在我的列表里面），所以选校的规则基本就是前15左右申请，各别俩个其他学校是因为有很比较好的medical school 和 医疗产业在那里。不过楼主还是在选校的时候犯了俩个比较严重的失误，在这里分享一下。
1）个人认为，美国学术界是不喜欢近亲繁殖的。我的导师是UCLA毕业的，所以我UCLA基本就是主攻了我导师的导师，我的推荐人里面还有一位行业大牛也是UCLA毕业的，再加上我的publication list和我导师的导师是完美契合 (很少CS的人发到biomedical的journal上的)，所以楼主当年天真的以为最次也可以去个UCLA...没想到最后直接来个rejection :( ......希望我的经验能给大家以后做个参考...近亲繁殖请慎重 （同辈的应该还好）!
2) 如果这个学校没有和你经历相匹配的教授，个人认为申请的时候最好慎重。UMich 和 Stanford我都犯了这个问题，我的SOP里面选的教授都是和我的经历没有啥关系，然后我就硬生生的硬扯上了一点关系。stanford我陶瓷了俩个做HCI的教授，邮件回复都说我看我的资料，最后都鸟无音讯了 (实力距离stanford也还差些 :p )..
申请 & SOP 总结：
1）SOP非常重要！特别是好学校！这也是唯一一个能和你的未来导师还有admission commitee里面交流research的地方。楼主的SOP 改过了大概3个大版本，无数个小版本，找了lab里面所有的phd修改，也找了大概五个美国朋友轮流修改了了很多次, 所以希望大家不要忽视SOP的重要性，这个比GRE重要很多！
2）SOP里面的教授不要乱填！这次我的CMU申请，填了三个教授，俩个教授转会了，一个教授不收学生... 现在CS的academia market里面的挺多大牛和rising star转会的，所以大家在申请和套词之前做好详细的功课，关注一下系里面的新闻或者教授个人主页上面的updates。楼主没有一个一个教授发邮件问收不收学生，那个不收学生的教授是我在gatech visiting碰到了，他正好来做一个talk，就和他聊了会，最后她和我说今年CMU HCII做我这个领域的教授都不收学生 {:4_85:}
3) 如果有同学想广撒网，那么SOP里面的research兴趣就别写的那么细致，笼统一点好。我的SOP基本就是写sensing + ML + healthcare的，我的太细了导致一些教授如果不想做healthcare方面的，可能就会很不喜欢我的申请。
PhD面试总结：
1）面试之中，个人觉得主要是传达一个你的故事和research vision。必须要传递一样东西是属于你自己的，而不是 “现在AI很火，我很想巴拉巴拉巴拉” .....因为楼主主要申请的都是healthcare，所以我打的牌基本就是把我想做的一个愿景和教授描述了一下 (一个closed loop healthcare application)，而且我每个面试基本都说的是这个故事，所以也算是万能例子吧，哈哈哈。
2) 语言和口语挺重要的！一些教授在面试当中除了考察你的research思维，对于国际学生还有考察的就是你的基本交流能力。曾经和一位本领域的超级大牛面试，他告诉我一句话 :" 对于国际学生来说，technical skills 不是什么问题，communication skills 才是真正的问题"。其实说的也挺对的，毕竟PhD生涯里面，做的最多的几件事情之中就有开会和写paper，好的research outcome也需要有强势的语言表达出来。
最后谈一下择校和csrankings.org
1）为什么最后选择UW，首先我觉得UW CS在recruit phd方面是一个聪明的department....也是我经历过最好的一个visiting event。在俩天当中，我基本见到了这个学校所有做HCI（我的领域算是HCI一个subfield吧）的教授和还有一些MSR的大牛。我还和俩个教授还有一些HCI的candidates坐地铁去downtown去桌游店玩了一下午桌游....这种和教授的近距离接触，在别的学校我是没有遇到过的。第二，个人认为现在这个时代是industry和academia紧密结合的时代，如果教授想转会，那么一定会去大城市，特别是科技大城市，所以seattle + 1. 第三，里面有意向的导师的以前学生的出路非常的好，选导师的时候大家还是要紧密关注alumni的去向，这个很大程度可能会决定你以后的职业发展。
2）最近看见很多定位PhD选校帖子，很多人都强推csrankings.org. 这里先抛出我的观点：csranking是一个比us news更科学的排名，但是大家不要迷信和盲目跟从，一定要自己做足功课。
首先说几个利益相关 ：1）csrankings是我的本科学校的教授发明的, 对Emery (CS RANKING的发明人) 还算知道一些 2）Emery 感觉和UW有仇, 删除和忽视了很多教授 :D
这个排名的优点我就不重复了，很多人应该都知道，这里跟大家分享几个严重的缺点（或者说是漏洞）。
- 教授信息不能得到及时的更新（包括大牛的转会和新的assistant prof.）, 这是一个基于教授publication数量的排名，该领域教授的质量和数量决定了排名的高低，如果信息不能得到及时的更新，那么这个排名很多地方的准确性就会大打折扣 (比如: UW少了15-20个教授 -- 利益相关)。
- 最近Emery对于一些参与industry的教授给予了删除，他给出的标准是full-time, tenure-track，可以单独指导一个PhD学生的教授即可添加进数据库。个人认为有哪些教授不同程度的参与了industry是非常难定义的，emery现在删除了一些他知道的几个教授 (比如UW NLP方向的Noah Smith, Luke Zettlemoyer, Yejin Choi --- 导致UW NLP排名20, 还有stanford的CV排名18, 哈哈哈)。但是现在还有非常多的教授emery不知道，没有从faculty list进行删除 (比如facebook的new hire Abhinav Gupta and Jessica Hodgins.. 当然这不是个例，大家可以去看看一些大牛教授，很多在列的都一定程度在大公司有职位)，如果不能做到所有学校一视同仁，那么这个规矩有意义吗？现在Emery基本是个土皇帝，想删除谁就删除谁，这个事情其实已经有很多人在github里面开撕了，但是emery也没有给予回复，给个链接大家自己围观 （里面也在争论如何定义怎么才算full-time，也有几个知名大牛进行了回帖。像UW和stanford这样在科技城市的学校，大部分教授都在企业里面有职位，或者有自己的创业公司，如果真的想一个一个去检查，那估计整个faculty list就要沦陷了（我的未来导师也在google，但是没有被删除）。最后我想说，这个ranking是一个publication oriented ranking，那么基本就是给PhD申请看的，教授ft和tenure track真的这么重要吗？只要他现在收phd学生，能做advisor不就可以了吗？（因为很多教授教授在industry兼职，一般是放弃了teaching，但是还是会正常收PhD学生和指导的）https://github.com/emeryberger/CSrankings/issues/823#issuecomment-395927657
- 对adjunct和affiliate professor 定义不严格，以及数据严重缺失。有一些学校对这个方向更新的比较完善，有一些非常的差。这个问题还是比较严重的，比如northeastern排位第一的教授是computer engineering的...个人对这个问题的观点是，应该有个选项去显示adjunct or not，因为adjunct faculty对你的录取不能产生任何影响，虽然有些学校允许跨部门advising。
- 有挺多的学校，CS是和EE在一起的，那么这样的学校的faculty就会多很多并且会cover到一些不是很火的领域（System里面的一些比较冷门的领域 ）, 人多力量大！（这个严格意义上来说不能说是缺点，因为这也是这个系里面的特色，只是指出一下）
- 对tenure-track和research track的教授的教授更新不明确。如果是research faculty member按照规定是不应该出现在这个排名里面的。
这些是我的个人观点和一些我发现的东西，给大家做一个分享，大家可以自由讨论。总的来说，这个排名的方法是非常公平的 (个人认为比US NEWS强)， 但是现在的数据库和规则有不少严重的问题, 所以建议大家不要盲目的相信，最好的方法还是去学校的系里面的网站，一般都会有research area的分类，找自己领域的教授逐一进行查看。希望以后能每一个学校配一个coordinator和这个ranking对接，进行数据的实时更新。
这就是我的申请总结，大家有任何问题可以留言，祝19er好运。
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