经院转DataScience——我的申请历程.docx

经院转 Data Science 我的申请历程（世毕盟学员）背景在大学的大多数时间里，我是一个懒散而随心所欲的人。在金融系积极进取的大环境下，我既没有做过实习，也没有很认真的做科研，反应总是慢半拍。出于种种原因，我对所学的金融专业并没有什么热情，没有意愿继续读博士，也不想投身大神如云的金工行业。总的来说，我对未来并没有很清晰的规划。这就是我9月份即将开始申请的状况。确定方向我大二的时候随大流修了数双的统计方向。都说数双水，但我并没有强大的数学天赋，学起来还是有一定压力的。一点点坚持下来，成绩虽跟大神相差十万八千里，但大概足以应付申请。本科金融，其实可选的硕士申请方向非常之多。偏文的申请方向包括MPP/MPA，marketing，econ，mfin 等等，偏理的方向则有金工，或者转统计甚至CS。作为伪理科生，我更偏好STEM 范围内的硕士项目，毕竟理工类在美帝找工作压力稍微小一点。既然不想做金工，也没有很强的编程背景，那剩下的就是统计了。统计类硕士的招生与竞争激烈的金工有相同之处，亦有许多不同。一方面，与金工类似，它对于申请者的背景没有明确的限制，只要满足先修课程要求（通常要求线性代数、微积分和概率统计基础，并掌握至少一门编程语言），本科专业的影响就不大。但另一方面，统计类不要求很强的实习或者科研背景，也不会有面试，据说committee 最看重的是GPA。当然，非常厉害的科研或者实习是大大的加分项，但如果像我这样都没有的话，也不是没有希望。在搜集Statistics 硕士信息的过程中，我意外的发现了Data Science/ analytics 这个方向。后者算是一个比较新的应数+CS 的交叉学科，开设学校不多，但呈逐年扩招越发火爆之势。与Statistics 相比它更应用，更就业导向。所以我在list 中顺手添加了几个DS 项目（NYU, Columbia, Cornell）。因为不清楚转专业的定位，所以我申请的学校比较多，一共申了9个Statistics，3 个DS。确定了要转专业，那么随后的各项申请材料，一定要尽量靠近要转的专业方向，要全方位的说服对方：我对你们的program 是真爱，虽然与我本科major 不同，但我确实是well-qualified。实习&科研统计和DS 并不一定要实习，一方面我比较水，另一方面国内相关岗位很少，想找到对口的实习比较困难。现有的数据分析实习，要么是用excel 做做数据整理，要么是纯CS 岗。相比之下，如果一定要做实习的话，也许券商和咨询的实习更好，毕竟数据分析本来就是应用学科，去金融企业也许还能进个big-name。我做的科研也非常水，挑战杯+本研，其实并没有跟统计直接相关，所以写文书的时候比较艰难。建议大家多去套一套做统计或者计量的老师，如果能做RA 是最好的，至少推荐信有话可说。交换经历&英语能力我去UCB 参加过暑期学校，也去HKU 交换过一学期，虽然主要目的是玩，但这些经历对于申请还是有很多作用的。海外学习的成绩不仅能刷绩点，而且能佐证你的英语能力，也能拓宽推荐信的来源。因为统计类基本不要求面试，所以口语不需要很大的压力。各项英语成绩够用就行。托福各项最好不低于22，GRE 考上基础线（Q168+V155）就行（当然申请统计类Q 不考170 也不太合适），我单词背了不到1/3 实在记不住，就去裸考了，全场瞎蒙，居然过线了推荐信一般是3 封，鉴于大家都不太可能找到牛推，还是找比较熟的人为好。有实习的话一般是2 封学校老师+1 封实习，老师中一般有一个是自己的导师。如果转专业的话最好找到这个专业领域的人来推。最优的情况是找数双的老师来写，但我成绩一般存在感太低，所以转而去找HKU 的老师来写。幸而HKU 给分水，而我恰好修了一门统计系的课和一门计量，两个教授恰恰又都是北大数院校友，所以比较顺利的解决了推荐信的问题。CV&SOP统计和DS 类只需要CV 和SOP，个别学校需要再写一个短短的PS，但全都不需要写Essay。CV 有很多模板可以借鉴，言简意赅，突出长处即可。对于转专业的人来说，CV 和SOP 最需要突出就是极力证明自己转专业的决策是无比正确的。所有的课程、科研、实习经历都一定要按照一个合适的逻辑链条，围绕要申请的方向来写：你是如何做出申请统计/DS 的决定的，你有什么优势，你想从这个program 得到什么等等。一定要多修改，完善逻辑，每句话都要落到实处，不要大谈空话套话。我的初稿和终稿差距非常之大，在此非常感谢世毕盟 的mentor姐姐提供的大力帮助。写在最后我对自己的申请结果非常满意，最终拿了7 个ad，包含了统计和DS 的dream program，最后非常艰难的抛弃了芝大和UCLA，选了NYU 的DS。回头来看，也是收获了挺多的。整个申请过程，是一个与选择恐惧症和拖延症不断斗争，认识自己并让自