2020 Fall CS master 申请攻略（送GRE资料！！！）
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之前分开发了两条而且一些词被屏蔽了，连起来再发一遍，里面有GRE资料。
个人背景：
学校：top40美本，很文理学院的大U
专业：CS+数学 三年毕业 (本来想四年的，课上太快了第四年没课上，被迫提前毕业)
申请方向：SDE & ML。全master，本科毕业找不着工作 + 喜欢钱 + research摧毁了我对phd的幻想
成绩：overall GPA 3.8+, CS GPA 3.9+; GRE: 334 (v: 165; q: 169; aw: 5)
推荐信：三封faculty（two CS and one math）+ 一封国内实习老板。faculty应该没有强推，math就是普通课程推，因为跟推荐的中国教授经常打球所以关系比较好（我估计教授到最后觉得我数学没啥可写的可能就写篮球了）。CS两封都是research supervisor，一段ml一段performance analysis on compiler。两段都没有成果，所以我自己都觉得没啥可写的，因为compiler太冷了所以那个教授我就只用了两三个research-focused的项目。国内老板嘛，你懂的，如果单看内容肯定这篇最强。
经历：几乎没啥可讲的，没publication，两段没有任何结果的research，一段国内IBM data实习，几个移动端开发的工程项目，基本上都是自己无聊打发时间或者凑课程term project写的，唯一能说两句的是ml的那段research，研究了一篇paper里的提出的ml模型和算法是否可以复现，因为source code没有公开也没有足够的studies去validate effectiveness，所以我和教授合作尝试去实现它，最后也没弄出来，所以我们推测不能复现lol
SOP (academic purpose)：基本上就写了一稿，把motivation和experience讲明白了（人家就自然明白你purpose了），每个学校最后一段why school稍微改改，找美国室友通读一遍查查语法，卡着最后一天交。唯一比较新颖的是读闲书比较多，开头扯了一句人类简史里的话显得自己很文艺。。。（因为我申美本的时候写文书有经验了所以整个文书从构思到finalized就一周不到，当然也是因为我觉得并没有人细看master的sop，个人观点）
PS (diversity statement)：比较讲政治正确或者metropolitan的学校会有这个，有的要求有的optional，因为ucb要求而且第一个截止，剩下optional我也就凑活改改就交了。我写的familial obstacles，因为我家里人都是搞金融的，但我学CS刚开始家人很不支持（毕竟金融还算有个关系嘛），后来凭着自己的努力说服了家人让他们相信我blabla，然后最后一段吹一下所谓民主的灯塔USA，比中国更重视才能而不是关系，anyway我向祖国道歉。。。
选校/申请过程：
写到这你们也能猜到我的选校特点了吧。。。
1.6: Berkeley EECS Meng (reach)
1.15: CMU ECE/SV-SE (match); CMU INI-MSIN (reach); UIUC MCS (match); USC MSCS (safe)
1.22: NYU MSDS (reach)
1.24: Cornell Tech CS Meng (match)
1.30: Rice MCS (safe)
1.31: Duke MSCS (match)
2.1: Cornell CS Meng (reach); GaTech MSCS (reach)
2.15: Columbia (match); JHU MSE (safe)
3.15: Upenn CIS (reach); Brown MSCS (match)
为什么按ddl标呢？因为极其拖延，不到最后一天不动文书
为什么都选这么晚的呢？CMU SCS和UC系（UCLA & UCSD）为啥不申呢？
好问题，因为我10月底才准备申研，11月底才定好找谁写推荐信，12月底才考出来GRE，而且我三年毕业，申12月ddl的学校就意味着学校只能看到我前两年的成绩，which CS专业课不太够而且没到3.9。Stanford这种就没想过，CMU SCS我唯一比较喜欢的项目是MCDS（但听说INI能上成低学费版的），MSCS就不去做分母了，其他小方向我觉得好好弄弄文书挖掘一下match点应该能中一个，但我本科就是CS真不太care SCS这个的title，与其学一个自己不喜欢的方向不如一心赚钱。UCLA太早了推荐信还没弄全呢，UCSD跟哥大定位重了，有点后悔的是应该申一下耶鲁，对我来说这是一个比match稍微高一点点的项目，但当时了解不够，另外很迷信专排，现在觉得yale是藤校里除了康奈尔最好的CS了。。。
所以我是12月28号GRE出分我才开始申请，总共文书就花了一周吧。
虽然文书写的比较快，我觉得我对每个学校都是有了解的，因为太晚决定申请，没请中介，只能上学期学累了自己在地里/知乎上搜然后配合官网去看。当时就是学习之余当个消遣，但看多了也明白了一些套路，比如谁偏爱海本，谁卡三维，谁看match，哪个学校的哪个项目是王牌，对自己profile的定位，MSCS/MCS/MEng in CS 的区别，IS/DS/ECE和CS相比就业前景等等等等，前期没有目的的去搜集信息还是有点效果的，一月份我写每个文书基本很快就可以抓住match点去展开，而且在看一个新项目的时候就可以马上反应这个适不适合我。
整个申请的过程就感觉自己不是特别technical/research-oriented，虽然科班是很硬的CS+math，但我更喜欢UI design/product management/entrepreneurship啥的，所以我加了几个不那么纯CS的项目，CMU SV-SE完全是冲着找工作去的（因为我本科CS几乎上完了所有领域，唯一一门必上的研究生课是数据库，所以研究生课程对我没那么重要），CMU INI/Berkeley听说可以上商科的课，Cornell tech有点创业风，NYU MSDS是我真的觉得data和ml的课程很有实用性，UIUC/Rice MCS就是单拎出来的professional项目，就业氛围很强。
经验：
大体排序：硬核科研 (有paper) > GPA >= 推荐信 > 硬核实习经历 (国内知名大厂/在美国) > CV >= 语言 (TOEFL > GRE) >= SOP/PS
科研：这玩意儿就是个bug
为什么先写科研呢？因为这东西对于申请研究生来说太bug了。一篇顶会一作/二作是直接可以逆转申请结果的因素，就算是普通会的一二作也是一个很大的加分项。尤其对于master，因为大多人都没有，publication就成了bug级的存在，GPA的bar之前是3.8可以被一篇pub降到3.5，GRE更变得可有可无。但这个东西你有就是有，没有的话也别想着编，好好看下面你能控制的东西。
语言：纯filter，但你得过线
GRE资料：github.com
为什么把语言放第二个呢？托福和GRE就是单纯的一个filter，过线就算达标，到average最好，考的特别高稍微加一点分，但不是特重要的因素
托福：美本waived，高中三年啥都没干就刷托福和SAT了。CMU INI让提交expired score我就提了四年前的纸质成绩单：111 (30+28+24+29)，因为没法通过官方report了我就扫描了一下传给小秘了。
GRE：词汇：高三备考新SAT阅读的时候背过一阵子3000，所以单词有底子，我就没有系统再背单词了，直接刷鸡精（1100词），考前一周过了一遍1400佛脚词（xdf韩冰的那本）。对于GRE，其实是看单词不是背单词，又不要求你掌握拼写和读音，你就多看几遍有个印象，同义词一定要看一眼，6选2全是原题直接选，选三个空的就直接放弃吧，留着时间给阅读，你的verbal分数其实取决于你阅读的表现。
阅读：虽然技巧不多，但我还是讲一些我是怎么做题的。首先你得明白一个section时间是非常紧张的，你如果长阅读读着读着就lost了那干脆就全瞎蒙，先做简单题，比如短阅读和一些逻辑题是真的不难，仔细读懂就会选。争取要保证你花过时间思考的题要拿分，剩下的全蒙就完了。
数学：刷了一遍巍哥难题170，虽然我也没170。。。
写作：背模版，全都是套路。读懂文章+背熟模版+托福独立Good应该能保底4吧。
Btw，我觉得新SAT写作比GRE难，而且对argument的题很有帮助。
托福我不了解了，听说是105就很稳了，再往上就没意义了，但有些藤比如耶鲁布朗宾大很喜欢110+。GRE这个东西大部分项目都不卡，那么你320+就OK了。有些项目卡单项，比如哥大和Gatech对阅读的bar都是153，宾大要求写作4。还有的项目给一个average stats，这种学校就是比较心机，比如杜克MSCS给每年统计的average数据，伯克利的meng是平均verbal 70%和quant 90%，这种最好满足一下，不算bar但你如果低于average就可能在其他条件和别人僵持不下的时候吃亏。
<以下：针对美本申请美研+没有paper>
GPA：make or break your application I
我们学校GPA卡的挺严的，一般93是A，还有的课94/95是A，没有A+，curve看教授和整体班里水平。我CS课一般都是A或者A-，数学和一些通识比较低。GPA怎么样其实完全取决于你怎么选课，我就是大二作死选了个毛子的数学课。美本（申master不读博的）我建议还是去rmp上看看教授评分，真别为了学东西选硬核的给分不好的教授，不读phd没意义。一学期水课混一混就能4.0，一学期全硬核生不如死最后勉强3.7，但最后成绩单上体现的都一样。有人说：选硬核教授你可以学东西啊blabla可以做research啊blabla，都他妈是在扯犊子。你一个CS本科生在教室里能学个啥？想做research你直接去找教授嘛。你申的是master又不是phd，最后你找工作看你刷了多少道题又不是看你上过啥课。
我感觉3.8是top10 CS master的一个底线，3.9又是完全不一样的一个档次，4.0就更nb了。不要听一堆人bb low GPA高录的案例，因为GPA低被拒惨了的就不会来这跟你分享了。尤其是美本啊，你的高GPA就是学术能力的保证，所以美本一定好好刷GPA。选校的时候跟学长学姐打听打听他们的GPA，我听说committee是根据前些年录的你们学校的人的GPA去推测你们学校GPA的含金量，不过top50的美本各大学校committee应该心里都有个数，所以不用担心，可劲儿刷就完了。
GPA为什么能make or break呢？美本3.9+的GPA就是bug，尤其是top30或者知名工科院校，完全可以掩盖科研经历不足（因为高GPA可以证明你的学术和科研潜力）。相反如果你没有paper或者faculty的强connection，low GPA就是第一轮被小秘filter掉的，application都到不了教授手上。
推荐信：make or break your application II
又是一个美本和陆本不一样的因素。陆本如果是国内老师推荐几乎就不看了，所以最好找美国大学系统下的老师写。美本的推荐信还是挺重要的，尤其是高评价+名教授/connection。我是三封faculty：一封美国的adjunct lecturer，是我一个research project的supervisor和一门研究生ml课的教授，这篇表现research和academic potential in graduate-level courses，所有学校全用；一封中国assistant professor，带我做过一段编译器和性能分析，也教过我编译原理，考虑到compiler太冷了这篇我就用了几个特别强调科研的项目，但是导师还是很厉害的，毕业五年就能做到细分领域top3，如果我想读博就跟他读了；一封中国professor（数学系），教我图论，这篇就是纯上课+一个term project，表现学术和工程能力，因为经常一块打球所以考虑到应该不会是黑推，全用。除了faculty我还找了IBM实习的mentor，这篇用professional的项目，表现工程和communication/leadership啥的。
推荐信为什么能make or break呢？美本系统下的推荐信都是有认证的，所以大学会比较相信推荐人，那么他们的评价至关重要，如果有connection，比如教授就是从该学校毕业的或者教授很知名，并且对你有高评价，这就是顶级的推荐。如果不认识推荐人但是评价很好，写出了很多细节来支撑你的qualities，尤其是research或者非term project的项目，这就是强推。如果不认识推荐人并且普通课程推，也给了好评价，这种就一般般，不强也不伤。相反，黑推可以直接break，有时候黑推不一定特别explicit，但比如教授写“他就是上过我的xxx课，拿了A，但这就是我所有了解他的了”，这种就算黑推，所以千万不要找有这种可能的教授。
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个人背景：
学校：top40美本，很文理学院的大U
专业：CS+数学 三年毕业 (本来想四年的，课上太快了第四年没课上，被迫提前毕业)
申请方向：SDE & ML。全master，本科毕业找不着工作 + 喜欢钱 + research摧毁了我对phd的幻想
成绩：overall GPA 3.8+, CS GPA 3.9+; GRE: 334 (v: 165; q: 169; aw: 5)
推荐信：三封faculty（two CS and one math）+ 一封国内实习老板。faculty应该没有强推，math就是普通课程推，因为跟推荐的中国教授经常打球所以关系比较好（我估计教授到最后觉得我数学没啥可写的可能就写篮球了）。CS两封都是research supervisor，一段ml一段performance analysis on compiler。两段都没有成果，所以我自己都觉得没啥可写的，因为compiler太冷了所以那个教授我就只用了两三个research-focused的项目。国内老板嘛，你懂的，如果单看内容肯定这篇最强。
经历：几乎没啥可讲的，没publication，两段没有任何结果的research，一段国内IBM data实习，几个移动端开发的工程项目，基本上都是自己无聊打发时间或者凑课程term project写的，唯一能说两句的是ml的那段research，研究了一篇paper里的提出的ml模型和算法是否可以复现，因为source code没有公开也没有足够的studies去validate effectiveness，所以我和教授合作尝试去实现它，最后也没弄出来，所以我们推测不能复现lol
SOP (academic purpose)：基本上就写了一稿，把motivation和experience讲明白了（人家就自然明白你purpose了），每个学校最后一段why school稍微改改，找美国室友通读一遍查查语法，卡着最后一天交。唯一比较新颖的是读闲书比较多，开头扯了一句人类简史里的话显得自己很文艺。。。（因为我申美本的时候写文书有经验了所以整个文书从构思到finalized就一周不到，当然也是因为我觉得并没有人细看master的sop，个人观点）
PS (diversity statement)：比较讲政治正确或者metropolitan的学校会有这个，有的要求有的optional，因为ucb要求而且第一个截止，剩下optional我也就凑活改改就交了。我写的familial obstacles，因为我家里人都是搞金融的，但我学CS刚开始家人很不支持（毕竟金融还算有个关系嘛），后来凭着自己的努力说服了家人让他们相信我blabla，然后最后一段吹一下所谓民主的灯塔USA，比中国更重视才能而不是关系，anyway我向祖国道歉。。。
选校/申请过程：
写到这你们也能猜到我的选校特点了吧。。。
1.6: Berkeley EECS Meng (reach)
1.15: CMU ECE/SV-SE (match); CMU INI-MSIN (reach); UIUC MCS (match); USC MSCS (safe)
1.22: NYU MSDS (reach)
1.24: Cornell Tech CS Meng (match)
1.30: Rice MCS (safe)
1.31: Duke MSCS (match)
2.1: Cornell CS Meng (reach); GaTech MSCS (reach)
2.15: Columbia (match); JHU MSE (safe)
3.15: Upenn CIS (reach); Brown MSCS (match)
为什么按ddl标呢？因为极其拖延，不到最后一天不动文书
为什么都选这么晚的呢？CMU SCS和UC系（UCLA & UCSD）为啥不申呢？
好问题，因为我10月底才准备申研，11月底才定好找谁写推荐信，12月底才考出来GRE，而且我三年毕业，申12月ddl的学校就意味着学校只能看到我前两年的成绩，which CS专业课不太够而且没到3.9。Stanford这种就没想过，CMU SCS我唯一比较喜欢的项目是MCDS（但听说INI能上成低学费版的），MSCS就不去做分母了，其他小方向我觉得好好弄弄文书挖掘一下match点应该能中一个，但我本科就是CS真不太care SCS这个的title，与其学一个自己不喜欢的方向不如一心赚钱。UCLA太早了推荐信还没弄全呢，UCSD跟哥大定位重了，有点后悔的是应该申一下耶鲁，对我来说这是一个比match稍微高一点点的项目，但当时了解不够，另外很迷信专排，现在觉得yale是藤校里除了康奈尔最好的CS了。。。
所以我是12月28号GRE出分我才开始申请，总共文书就花了一周吧。
虽然文书写的比较快，我觉得我对每个学校都是有了解的，因为太晚决定申请，没请中介，只能上学期学累了自己在地里/知乎上搜然后配合官网去看。当时就是学习之余当个消遣，但看多了也明白了一些套路，比如谁偏爱海本，谁卡三维，谁看match，哪个学校的哪个项目是王牌，对自己profile的定位，MSCS/MCS/MEng in CS 的区别，IS/DS/ECE和CS相比就业前景等等等等，前期没有目的的去搜集信息还是有点效果的，一月份我写每个文书基本很快就可以抓住match点去展开，而且在看一个新项目的时候就可以马上反应这个适不适合我。
整个申请的过程就感觉自己不是特别technical/research-oriented，虽然科班是很硬的CS+math，但我更喜欢UI design/product management/entrepreneurship啥的，所以我加了几个不那么纯CS的项目，CMU SV-SE完全是冲着找工作去的（因为我本科CS几乎上完了所有领域，唯一一门必上的研究生课是数据库，所以研究生课程对我没那么重要），CMU INI/Berkeley听说可以上商科的课，Cornell tech有点创业风，NYU MSDS是我真的觉得data和ml的课程很有实用性，UIUC/Rice MCS就是单拎出来的professional项目，就业氛围很强。
经验：
大体排序：硬核科研 (有paper) > GPA >= 推荐信 > 硬核实习经历 (国内知名大厂/在美国) > CV >= 语言 (TOEFL > GRE) >= SOP/PS
科研：这玩意儿就是个bug
为什么先写科研呢？因为这东西对于申请研究生来说太bug了。一篇顶会一作/二作是直接可以逆转申请结果的因素，就算是普通会的一二作也是一个很大的加分项。尤其对于master，因为大多人都没有，publication就成了bug级的存在，GPA的bar之前是3.8可以被一篇pub降到3.5，GRE更变得可有可无。但这个东西你有就是有，没有的话也别想着编，好好看下面你能控制的东西。
语言：纯filter，但你得过线
GRE资料：github.com
为什么把语言放第二个呢？托福和GRE就是单纯的一个filter，过线就算达标，到average最好，考的特别高稍微加一点分，但不是特重要的因素
托福：美本waived，高中三年啥都没干就刷托福和SAT了。CMU INI让提交expired score我就提了四年前的纸质成绩单：111 (30+28+24+29)，因为没法通过官方report了我就扫描了一下传给小秘了。
GRE：词汇：高三备考新SAT阅读的时候背过一阵子3000，所以单词有底子，我就没有系统再背单词了，直接刷鸡精（1100词），考前一周过了一遍1400佛脚词（xdf韩冰的那本）。对于GRE，其实是看单词不是背单词，又不要求你掌握拼写和读音，你就多看几遍有个印象，同义词一定要看一眼，6选2全是原题直接选，选三个空的就直接放弃吧，留着时间给阅读，你的verbal分数其实取决于你阅读的表现。
阅读：虽然技巧不多，但我还是讲一些我是怎么做题的。首先你得明白一个section时间是非常紧张的，你如果长阅读读着读着就lost了那干脆就全瞎蒙，先做简单题，比如短阅读和一些逻辑题是真的不难，仔细读懂就会选。争取要保证你花过时间思考的题要拿分，剩下的全蒙就完了。
数学：刷了一遍巍哥难题170，虽然我也没170。。。
写作：背模版，全都是套路。读懂文章+背熟模版+托福独立Good应该能保底4吧。
Btw，我觉得新SAT写作比GRE难，而且对argument的题很有帮助。
托福我不了解了，听说是105就很稳了，再往上就没意义了，但有些藤比如耶鲁布朗宾大很喜欢110+。GRE这个东西大部分项目都不卡，那么你320+就OK了。有些项目卡单项，比如哥大和Gatech对阅读的bar都是153，宾大要求写作4。还有的项目给一个average stats，这种学校就是比较心机，比如杜克MSCS给每年统计的average数据，伯克利的meng是平均verbal 70%和quant 90%，这种最好满足一下，不算bar但你如果低于average就可能在其他条件和别人僵持不下的时候吃亏。
<以下：针对美本申请美研+没有paper>
GPA：make or break your application I
我们学校GPA卡的挺严的，一般93是A，还有的课94/95是A，没有A+，curve看教授和整体班里水平。我CS课一般都是A或者A-，数学和一些通识比较低。GPA怎么样其实完全取决于你怎么选课，我就是大二作死选了个毛子的数学课。美本（申master不读博的）我建议还是去rmp上看看教授评分，真别为了学东西选硬核的给分不好的教授，不读phd没意义。一学期水课混一混就能4.0，一学期全硬核生不如死最后勉强3.7，但最后成绩单上体现的都一样。有人说：选硬核教授你可以学东西啊blabla可以做research啊blabla，都他妈是在扯犊子。你一个CS本科生在教室里能学个啥？想做research你直接去找教授嘛。你申的是master又不是phd，最后你找工作看你刷了多少道题又不是看你上过啥课。
我感觉3.8是top10 CS master的一个底线，3.9又是完全不一样的一个档次，4.0就更nb了。不要听一堆人bb low GPA高录的案例，因为GPA低被拒惨了的就不会来这跟你分享了。尤其是美本啊，你的高GPA就是学术能力的保证，所以美本一定好好刷GPA。选校的时候跟学长学姐打听打听他们的GPA，我听说committee是根据前些年录的你们学校的人的GPA去推测你们学校GPA的含金量，不过top50的美本各大学校committee应该心里都有个数，所以不用担心，可劲儿刷就完了。
GPA为什么能make or break呢？美本3.9+的GPA就是bug，尤其是top30或者知名工科院校，完全可以掩盖科研经历不足（因为高GPA可以证明你的学术和科研潜力）。相反如果你没有paper或者faculty的强connection，low GPA就是第一轮被小秘filter掉的，application都到不了教授手上。
推荐信：make or break your application II
又是一个美本和陆本不一样的因素。陆本如果是国内老师推荐几乎就不看了，所以最好找美国大学系统下的老师写。美本的推荐信还是挺重要的，尤其是高评价+名教授/connection。我是三封faculty：一封美国的adjunct lecturer，是我一个research project的supervisor和一门研究生ml课的教授，这篇表现research和academic potential in graduate-level courses，所有学校全用；一封中国assistant professor，带我做过一段编译器和性能分析，也教过我编译原理，考虑到compiler太冷了这篇我就用了几个特别强调科研的项目，但是导师还是很厉害的，毕业五年就能做到细分领域top3，如果我想读博就跟他读了；一封中国professor（数学系），教我图论，这篇就是纯上课+一个term project，表现学术和工程能力，因为经常一块打球所以考虑到应该不会是黑推，全用。除了faculty我还找了IBM实习的mentor，这篇用professional的项目，表现工程和communication/leadership啥的。
推荐信为什么能make or break呢？美本系统下的推荐信都是有认证的，所以大学会比较相信推荐人，那么他们的评价至关重要，如果有connection，比如教授就是从该学校毕业的或者教授很知名，并且对你有高评价，这就是顶级的推荐。如果不认识推荐人但是评价很好，写出了很多细节来支撑你的qualities，尤其是research或者非term project的项目，这就是强推。如果不认识推荐人并且普通课程推，也给了好评价，这种就一般般，不强也不伤。相反，黑推可以直接break，有时候黑推不一定特别explicit，但比如教授写“他就是上过我的xxx课，拿了A，但这就是我所有了解他的了”，这种就算黑推，所以千万不要找有这种可能的教授。
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