北美CS专业Master申请总结
出国的事基本已经尘埃落定了，走了这么多弯路，决心写点东西，给后人一点借鉴。本文的观点都是个人的一些领悟和理解，肯定有不准确的地方，仅供参考。
另外，本文的经历是基于计算机专业的，不一定适用于其他专业。
汇报一下背景和结果吧做为申请的定位参考吧，
当时我申请时最想查到的就是这东西：
本科／研究生：本科
专业：网络工程
GPA： 86.5
G/T: 1460+3 & 110
研究经历：SCI和EI挂名2篇。中科院做项目2个月，EMC研究院实习（成果在申请之后）
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[录取状态] [国家] [学校] [专业/方向] [ms/phd] [奖学金情况]
Offer Canada Waterloo CS MMath $35k/year
AD USA CMU VLIS MS NONE
AD USA CMU INI MS NONE
AD USA Yale CS MS NONE
AD USA UCSD CS MS NONE
AD USA USC CS MS NONE
Rej &没消息: Stanford, UIUC, UCLA, Toronto, UT-Austin, Upenn, UMass, etc…
最后决定去Waterloo database组，原因是有钱，并且有老师指导，当然实力也不错，
有个ACM和IEEE的fellow在组里。
我对database比较感兴趣，尤其是big data相关的问题，分布式的存储，分区，还有数据分析等。
有类似研究兴趣欢迎讨论:panxin0718 AT gmail
出国动机:
我觉得这个是最重要的，准备出国需要主动的去争取很多事情（见下文），如果没有强大的动力的话，很容易半途而废。所以，决定出国时，不妨花时间好好想想，查查资料。想想自己为什么要出国，出国的生活是怎么样的，将来的发展，规划。
语言考试：
GRE：
2011年改革了，改成啥样不清楚，我简单说说改前的情况吧。这门课比较耗费精力，需要投入很多时间才能拿高分。但是究竟GRE在申请中的比重占多少，因人而异。对于有突出特长的人来说，GRE无非是一个门槛，有就行了。但是对于大多数普通的申请者来说，想要让自己比别人更有优势，GRE是比较重要的。总体来说，PHD不太看重，MS比较重视。
学GRE困难，又简单。因为只是简单的重复。新东方一位老师说的很有道理，红宝书背40次，1400分以上没问题。我很赞同这个观点，因为阅读和填空的词汇很多出自那里，背懂了，有助于理解，理解了才能分析，做题。其他题目基本就是背到了能做，没背到，就做不了了。红宝书背到30~40次差不多记住90%以上词汇了，接下来一定要做题，反复做题。因为题目是人出的，人的思路是有规律的，规律有时能通过熟悉，潜移默化的掌握的。就像你和一个人呆久了，能猜出他在想什么一样。所以题目一定要反复做，历年题目，做个1~3变都不为过。作文就不说了，我个人比较挫。
简单总结一下吧：狂背，狂做题，摸规律。时间应该保证6个月。
TOEFL：
托福在某种程度上来说比GRE更重要，它体现了沟通能力。没有很好的托福，教授就会怀疑你是否能溶于团队中，进行科研，讨论问题。
我比较建议GRE后再TOEFL，这样会轻松不少。而且,TOEFL有多个部分，有人每个部分都搞搞，容易顾此失彼。但是考完GRE就不同了，阅读基本轻松搞定，做做题，熟悉题型就差不多了，作文也是，我这个3.0的人，竟然拿了28，惊讶了一把。剩下突击口语和听力，这两个是toefl的难点，或者说中国人普遍的弱点吧。口语的话，我的策略是吧能搜集到的所有真题，类真题都做一遍，然后下一些mp3，没事就听，我坚持了一个月，28分，效果还不错。有人会问做不做笔记。我建议是，在能理解的前提下，有时间就记录细节。不要只顾着把听到的记下来而忽略了理解。口语嘛，一定要限时，仿真的练。不要让自己空想，或者给自己很多时间回答。另外，一定要有模板和套路。在那么短时间内，想自由发挥是很难很难的。问题都很类似，想好模板，套套就好了。不过也一定要多练，不要觉得有模板就完事了。
简单总结一下吧：狂做题，积累模板。因为在GRE后，1个月感觉差不多了，这个挺考英语基础的，因人而异吧。。。
项目经历：
这个有个成长的过程，我把项目分成几个等级吧，影响力逐渐递增，列举不全请见谅。
1、课程项目，电梯，学生管理系统，压缩软件，等等。。。这个没影响力，只能说明是个学生，学计算机的。。。
2、实验室合作项目。什么移动项目，华为项目，小公司项目。这个其实还是不错的，但是，通常你不会参与核心研发，毕竟人家研究生在那。招本科生是为了做一些杂活的。。。有微弱影响力，说明是个好学的学生。
3、国家创新项目，自然科学基金，重点实验室的前沿项目的辅助人员。这类项目有好处，有些是比较有新意的，并且你参与了核心的东西。前沿项目的话，通常是学术界，或者业界比较hot的，国外的老师听了会有感觉，没准也在做。比如近5年左右的hadoop, xen, hbase,wireless sensor network, big data等等。但是，还是那样，辅助人员毕竟是辅助的。。。
4、大外企项目，重点实验室前沿项目。大外企，如微软，IBM，EMC等等，实验室如清华，北大的。这种公司的研发项目通常是很前沿，有创新性的，也是教授们比较关注的热点问题。
- 大外企研究院，牛B实验室。比如微软研究院，还有一些牛导的实验室，如jie tang的实验室（娄教主在那干了一段时间）。如果你能在大三早期进入这种地方，恭喜你，你已经成为MIT和CMU这种牛校PHD的竞争者了。只要你的能力打动了这些机构里面的研究人员，得到他们的认可，就等于拿到了入场券。当然，进这种地方非常非常难，通常是老师推荐的。所以一些普通学校机会没有机会。
1,2,3级别的，基本良好的编程能力就可以了。比如大三时写过几万行代码
4级，你得有些简历了，比如做过几个3级项目，发表了一些小论文，成绩优秀，10%以内左右吧，普通211高校。
5级，如上文所述，主要途径是推荐，比如你们学校的老师推荐你过去。当然，你在4级干得很出色，有希望申请5级。或者有篇rank1的论文2作以上。。。的确挺难的。。。
感觉能进入第4,5档。国外的教授都会比较重视。
竞赛经历：
很遗憾，我没这方面的经历，所以简单说说自己的感受吧。
ACM，微软，Google的竞赛的含金量应该是最高的。。当然，还有一些比较传奇的比赛，比如kdd cup这种，在这上面弄个好名次，老师会刮目相看的。不过嘛，难度肯定不少。。
其次，全美建模，好像也有些用。
最后，国内各种乱起八糟的竞赛。。。不知道有没有用。。感觉太偏基础课程了，老师估计不太感冒。。
科研经历：
这是一个需要天时，地利，人和的东西。想要发好论文，必须有个好的实验室。什么是好的实验室？至少里面每年有几篇SIGMOD之类top tier的文章吧。。。比较难，通常清华，北大，这样实验室比较多，北航，人大也有一些，还要有个搞科研的团队。如果老师忙着接项目，那估计没戏了。最后，当然是要一些运气。
好了，有了这些条件后，就要看个人努力了。先说说科研的分级吧，这样比较形象，错漏之处，还请指证。
1、纯看论文，看个一百篇左右的论文。这样，你能在PS中写的比较有声有色，教授感觉你是个行内人，有些共鸣。
2、普通EI，SCI的文章2作以后。说明你接触过科研，有兴趣科研，并且刚刚入门。
3、普通SCI一作，恩，是个很优秀的学生了，教授会关注到的。
4、行业会议rank 1左右的1，2作。举个例子，EDBT, ECML, DASFAA。你是个很优秀的学生，已经具备了冲击美国top20 PHD的实力了。
5、Top tier的会议1作，举个例子，VLDB, SIGMOD, SIGCOMM之类的，恭喜你，你太牛了，MIT和CMU已经打开了大门。你跨进去一半了。
6、神级的。。。只能仰望了。。。OSDI，Nature, Science。需要多年积累的。
纯看论文好办，只要用心，看个100篇，会有收获的。你的PS，CV基本能写的比较充实了。2,3级的话，只要你用心做，每天投入5个小时，老师给个好题目，相信1年能出一个成果。4级的，需要你是个有想法的人，有idea，在加上努力，在加上有个牛老师挂名，1年估计也有戏。5档次嘛。。。听说清华，微软亚研院有些去MIT的本科生发过。。。
我这样评级，其实心中非常惶恐。。因为我觉得科研是个很神圣的东西，它意味着超越，改变，以及创新。站在人类的最前端，往前迈一步。如果单纯为了出国，去科研。。还是低调点，不要宣扬。。。
其他经历：
在刚上大一的时候，会单纯的认为，美国的高校喜欢全面发展的学生，我应该全面发展，于是参加学生活动，参加各种社团。。。诚然，人家喜欢全面的学生，但是，这些经历对申请时没有什么帮助的，尤其是工科的学生。
申请：
这是一个充满期待的过程，既快乐，也紧张。你可能会一遍一遍的看学校排名，最后也分不出该选哪家，可能把PS改了又改，还是觉得没有亮点。可能把所有课程项目都写进了CV，然后都不舍得删。我大概说说文书写作和学校比较吧。
文书：
感觉硕士重CV，博士中PS和CV。
CV是个人经历的浓缩，然后分项填写。
PS是个人经历的陈述，带有一些故事情节和感情色彩。
要反复改，结合最近的成果，不过扩充。通常在申请的时候，也是你背景提升最快的时候。比如你大三暑假一边实习一边申请，这样你的经历就在不断增加。
有很多模板可以参考，但是我不觉得PS和CV有太多可以做文章的地方。因为它们毕竟是客观事实的汇总而已，有多少经历，就有多少可写的。是一个收获的过程。
学校比较：
PHD，这个比较看重老师，其次是实验室实力，再次是学校名气。
如何分析老师，其实很简单，微软学术和老师的主页有他的科研经历。如果你发现有个老师的论文引用量上万了，他算是某个领域的领袖人物了，如果你发现某个老师一年有2篇以上的top文章，他很活跃，也很优秀。另外，老师的人品很重要，这点可以通过他的PHD学生和校友询问得知。太push的老师不好，这样你会有很大精神压力。毕竟这是一个动辄5年的老板，要好好调查。
Master，详细介绍下吧，申请难度从难到易。。当然，纯属个人感觉
美国的：
MIT，CIT。哈佛学生经常说，只有MIT和CIT的人才是really really smart。这两个学校绝对是世界上最聪明的人去的。据说MIT博士平均7年。但是MIT和CIT还像没有正式的CS的Master项目。。。
Stanford，这个在我心目中，无疑是计算机的最高学府。有人说他等于哈佛+MIT，有人说他孕育了硅谷（HP, Google, Cisco, Sun等等），都是改变世界的公司。。他家的CS master要求很高，GPA估计要到90吧。。。还要有些吸引人的亮点。
CMU。CMU的计算机实力非常强，但是近年硕士招的越来越多，GPA从80~90的都招，项目一大堆，水平参差不齐，除了那个新开的CS正规硕士超难申，并且不知道怎么教学外，其他基本是授课的。学费比较贵，据说中国人，印度人比较多，就业好像不错。
UIUC。也是计算机名校，数据挖掘的大牛jiawei hang就在那，虽然再玉米地里，但是貌似很有钱，有时还会给硕士发奖。录取要求还是很高的，应该比CMU的LTI，VLIS要高一点。
UMass, Maryland，UT-Austin等，这些学校排名靠前，虽然不是巨牛，但是感觉对国际招生不多，标准也很高，实力不错。
UCLA，UCSD，UCSB，这些加州的学校实力都很不错，因为地理位置缘故，也是非常多人申的。比较难进
Upenn, Yale, Cornell，Brown，Columbia 这些综合实力很强的名校，要求也比较高。Upenn卡GT成绩，貌似GRE作文没有3.5的秒拒。Yale和Cornell都是1年的，Brown的教学质量据说挺高。哥大以前好像比较水，但是今年突然要求变高了，还要电面啥的。。据说内部领导换了。
USC，招生标准和本身的排名，实力比较不符，标准相对比较低，许多水平不错人都拿它当保底。
加拿大：
UToronto, Waterloo，这两个学校应该是公认加拿大计算机最好的了，但是好的不太一样。多伦多是公认的综合实力强校，有百年积淀，美丽的校园。Waterloo相比而言，更加偏科，工程比较厉害，建立在数学基础上的计算机学院在业内声誉很好。据说微软最多的员工来自Waterloo，Google的员工中第三多的就是Waterloo。这两个学校有2大特点非常吸引人。
- 丰厚的奖学金，Waterloo的Master Thesis通常给到35K美金一年。Toronto据说35K~45K不等。。。
- 老师直接指导，招生不多。和美国一些学校把硕士当产业相比，很有优势。
其他学校不太了解，据说Alberta这个学校招生标准不高，和USC相仿。而且这个学校巨有钱。。好像招人就发Offer。。。
选校：
这个要综合考虑学校的实力，地理位置，气候。感觉美国名校如CMU，哥大，Yale，UCLA之间硕士差别不大。授课型硕士目标通常是找工作，归根结底要看自己。学校只能说给你一个面试的机会。。。当然，据说某些行业，如投行，咨询公司很看出身，名校，如Yale，哥大出身的人，在这种公司会有优势。
PHD or Master是个很难的选择。
PHD一读可能就是5年，每天读论文，做实验是一件很单调的事。当然，如果有强烈兴趣，并且有良好的心态来面对当今急躁，功力的社会，你会过得很开心。学术界是有圈子的。想要做出成绩来，必须进进入那个圈子，否则要付出十倍，百倍多的努力。博士生的确比硕士强的不是一点两点。在我眼中，美国的博士是工程与理论的全才。Google是世界上博士密度最高的地方之一。。。而且博士毕竟站在更高的起点上，将来工作升职应该会快不少。另外，如果想去高校任职的话，博士是必须的。美国的终生教职非常吸引人。。。
Master，相比PHD会轻松很多，读读书，做做项目，找个好工作。在国外过中产阶级的生活，房子，车，每年一次的旅游，平淡的生活。。。当然这是我听说的。。。中国人在美国想突破玻璃天花板比较难。
笔直的大道能更快到达目的地，但是弯曲的小路让我们看到了更多的风景。我们渴望成功，我们常常寻找捷径，然而人生的道路没有捷径，却有着共同的归宿。得失的天平通常是守恒的。与其焦虑的寻找，不如大胆的前行，相信付出会有回报。
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