2018Fall迟到的申请总结

[align="left"]1. 基本背景：[/align][align="left"]本科：UCSD[/align][align="left"]专业：CSE+ Applied Math[/align][align="left"]GPA：3.95/4.0[/align][align="left"]TOEFL:Waived[/align][align="left"]GRE:157+170+4[/align][align="left"] [/align][align="left"]2. 申请情况：[/align][align="left"]Admission: Stanford MSCS, U WisconsinMadison CS-PHD, CMU MSML, UIUC MSCS, UPenn CIS-MSE, UCSD MSCS. [/align][align="left"]Reject: CMU ML-PHD, UCB CS-PHD, UWCS-PHD, UIUC CS-PHD, Cornell CS-PHD, UTAustin CS-PHD, UCLA MSCS. [/align][align="left"] [/align][align="left"]3. 如何准备：[/align][align="left"]主要针对在美国读本科，并且想申请CS MS的同学提出一些申请的个人建议：[/align][align="left"] [/align][align="left"]科研：[/align][align="left"] 最好尽早开始准备，我自己是从大二下学期开始的，然后大二升大三的暑假参加了一个学校数学系教授组织的数学暑研，大三下学期又找了另外一个数学系搞统计的教授做研究。这个其实是刚开始规划的问题：大一大二的时候我一直都比较想往Statistcs的方向走，打算申请统计相关的PHD，所以做的全部都是数学研究。在美国读本科的非常有优势，直接去OH找教授，给他提前发送自己的成绩单，并且提到在这个教授的课上当时取得的成绩（如果上过课的话），表达自己想做哪方面的意愿，基本上教授都会同意带你的。[/align][align="left"] 刚开始申请的时候本来觉得自己没有CS科研背景会是很大的劣势，而且也没有任何论文背景。但是后来其实发现搞CS的人也非常喜欢有数学背景/数学非常好的同学。所以大家如果像我这样没有什么CS科研背景，可以找点数学研究做一做，没有论文也不要紧（对于申请CS Master来说）。实在不行，可以多上一点比较难的数学课，像是分析这种，或者数学系的研究生课（我自己在大三的时候上了两门统计的研究生课）。这样都会让你的数学背景得到充分的体现。[/align][align="left"] 对于想往大火的machine learning 方向发展的同学，数学背景尤为重要。如果能够今早的开始在ML这方面的研究，发发paper肯定是最好的。如果没做到这一点，也可以走我这条路。我觉得CMU的MSML会录取我的关键因素就是我有数学研究背景，有数学的双专业并且专业GPA 4.0，同时也有很多统计概率的学习背景。[/align][align="left"] [/align][align="left"]推荐信：[/align][align="left"] 我觉得美国教授的推荐信都非常靠谱，而且他们还会利用他们自己的connection帮助你，人都很好。[/align][align="left"] 首先要找自己做过科研的教授写推荐信，因为他们是最了解你的，而且能够从你的学术能力着重描写你，这也是PHD项目非常看重的能力。[/align][align="left"] 其他的推荐信可以找上过课并且最后拿到高分的一些教授，这种也一定要尽早开始，最好大二大三，争取在心仪的教授的课上拿个高分，多去office hour问一些问题让他记住你就行了。[/align][align="left"] 当然，同学们尽量在找教授的时候后稍微了解一下教授的人品，比如课堂上或OH时，这个教授是很耐心很温柔的那种，还是比较严肃严厉的。我有些同学碰到了少量非常奇葩的教授，拖着不写推荐信，或者表示出不会strongly recommend, 只会普通recommend这种。所以大家有可能的情况下可以找另外一个备选教授。[/align][align="left"] [/align][align="left"]GPA：[/align][align="left"] 通过我自己的经历，和之前看的论坛上往届学长学姐的经历，其实我个人觉得美国大部分的CSMASTER还是相当看重GPA的。比如斯坦福，基本上招的都是GPA3.9 以上的，看录取群里小伙伴大部分都是4.0毕业的。所以如果非常看重斯坦福这种名校头衔，想去名校读Master的同学，一定要保持较高的GPA（3.9+），这样起码不会在审查资料的初始阶段被刷下来。[/align][align="left"] [/align][align="left"]上面三个我觉得比重对于申请CS MASTER都是差不多的，但是如果想申请CS PHD, 那么个人觉得顺序应该是科研=推荐信>GPA。 [/align][align="left"] [/align][align="left"]GRE：[/align][align="left"] 基本上是申请中不怎么重要的一个环节，个人感觉325以上没有区别。如果是CS PHD的话应该325也不用，主要看科研和推荐信。[/align][align="left"] [/align][align="left"]文书：[/align][align="left"] 本身作为一个理工女文笔真的超差。除了学校强行要求的通识教育课，平时真的没有用英文写东西的习惯，所以刚开始觉得文书非常头疼。但是后来找到文书主要内容提纲以后感觉思路就清晰很多，而且我当时mentor帮我改了一部分，以及后续的各种润色者的非常有帮助，能够让文章突出重点和个人实力。虽然我不知道文书在整个申请的过程中占有的比例，但是我觉得每一部分大家还是都应该认真准。[/align][align="left"] [/align][align="left"]总结：[/align][align="left"] 在现在越来越多的人想往CS发展的趋势下，尤其是很多人都想做ML/AI相关的方向，我觉得大家一定要尽早开始准备自己的科研，paper。对于只想读CS MASTER的同学，可以没有paper，但是GPA同时一定要高。[/align][align="left"] 希望大家之后的申请都能一切顺利。想要申请斯坦福cs ms的小伙伴有问题可以留言！我知道的一定尽量帮大家解答！[/align][align="left"] 求大米昂！[/align]