个人背景
CUHK两年: GPA 3.83; major GPA 3.96; 科研1实习0; GRE
325+5（top2/243)
UCL三年: GPA 89 (4.0); 科研4实习1 (top1/117)
转学UCL主要为了研究生去Harvard，需要更合适的平台；同时也想体会英国大学生活；事实证明在认识的哈佛同专业同学里，不少也是为此转学，生命在于折腾
录取项目：
英：Oxford Statistical Science Msc, IC Statistics (Data Science)
MSc
美：Harvard Data Science MSc, MIT Master of Business Analytics,
UCB IEOR MEng, Chicago Statistics MSc, Columbia Data Science MSc,
Northwestern Data Science MSc, NYU Data Science MSc
写在前面
“所有没成功的事情，都是老天在保护你”
用这句话来总结2017年-2022年的五年长跑再合适不过，从一开始对如何发展自己毫无头绪，觉得波士顿遥不可及，到现在在两女神校之间反复横跳，个中滋味只有自己知道。途中无数的重要节点，环环紧扣，数不清历经了多少次口腔溃疡，放弃了多少社交。如今申请季已告一段落，回首难免感慨万千。这无疑是我过去二十几年里最好的时光，同样也希望在我日后的努力下能变得黯淡无光。申请季是段长途旅程，我把它总结为一段自己初次或重新爱上自己的修行。前人栽树，后人乘凉，于是趁热打铁写下些许感想。
这篇总结适合人群是像我一样，暂时对学术没有热情高涨到想读博，但又有名校情结，想混个文凭“骗骗”自己，将来“骗骗”投资人的同学。如果你有崇高的学术理想和才能，请不要浪费宝贵的5分钟在这里，相反请速速与我联系，我需要伟大的CTO。
推荐信
首先总结一下美研申请的重要性排序：
//推荐信>科研实习≥GPA>语言>GRE
个人认为最重要的推荐信原则是科研实习的推荐信远远大于任课老师的推荐。因为前者更能够通过成果证明你的硬件能力，同时和教授、上司的交流也远比和任课老师密切，这样他们在写推荐信的时候就能够描绘更多细节，增加可信度和感染力。我认为世毕盟一个很大的优势就是专业的背景打造，能高效的提升你的软性背景，让你有更多时间做其他维度的申请准备。我CV里的几段经历都是在爱科研打磨的，我自己的背景让教授印象深刻，拿到了足够多的推荐人选。这种软性的背景提升与我的硬背景：绩点，GT相辅相成，最后促使了我申请的成功。我最后选的推荐信人为科研教授和UCL系主任，都是强推：科研教授都不是UCL的，所以要系主任帮我的排名和UCL的学位含金量做背书，同时他的课也是做项目，所以本质一样。
科研/实习
//原则1：深度>广度 质量>数量
//原则2：相关性>教授or公司名气
世毕盟龚老师的总结已经非常到位：“推荐信是用行动写成的。”这个行动就是我们做科研、实习付出的汗水。总结来说就是要积极主动，不要等教授来安排任务，要自己眼睛里有“活”干，最好能自己提出一些新的观点，就算错了也是种贡献。每周写weekly
report，让老板对布置下去的任务放心。结果导向来说，做任何一件事情时，都要想到我做了这个任务，将来在CV上该如何呈现，这样就不至于太迷茫。不过还是那句话，如果是发自内心的热爱，不需要想这些自然而然就能做好，但如果是这样也就不必看我这篇总结了。
教授未必要多高头衔，我的科研教授都是AP，但学到了很多东西并且愿意强推我；其中有一个城市规划科研断断续续搞了一年半，这种推荐信就比两三个月的要好写很多。
GPA&选课
我本科是纯统计，因此在统计方面的课程不需要过多担心。但如果是想申请DS方向，那么统计、数学、CS三个核心能力缺一不可。所以我有意识地补充了数学、CS的课程以及经历，而且力求多上一些硬核的高阶课，以此向招生官展示自己的能力和与项目的契合度。
标化考试
由于是英本，我不需要考托福雅思，GRE是在香港时候考的，V156 + Q169 +
W5。事实证明325就够了，大家不用过于焦虑，至少在GRE越来越次要的当下。
选校选项目
我很早就确定自己对学术的热情不足以支撑读phd，同吴老师和科研教授的交流后他们也认为我的背景能基本斩获最好的硕士项目。因此选校也只考虑master项目。基本步骤就是按照各大排行榜，培训师列出了冲刺、安全、保底三个档次的选项。个人认为最心仪的项目设定1-2个就已足够，然后不定时反复研究，持久“惦记”。经验之谈，“惦记”的力量无穷，涉及潜意识层面。
我与世毕盟
这里要特别感谢一下和世毕盟的相遇。很多人问我中介有没有用，有什么用。个人认为一个好的中介，最大的意义不在于最后申请前的冲刺，而是在更早的时候引领学员成长。我十分感谢早在香港的时候，是世毕盟的老师替我一步步分解了遥不可及的目标，然后陪伴了我整整3年多的时间。这一路确实是靠自己拼下来的，但每每迟疑困顿，身后始终有个经验丰富的团队提供支持，心境还是很不一样的。在申请季世毕盟团队也很好地完成了中介的职责，为我保驾护航，不在阴沟里翻船。其中最想感谢的是吴老师的专业指导，即使有时差他也会在晚上及时回答我各种问题，并主动想办法帮我解决和协调网申，文书修改，润色资源等服务问题。其次，世毕盟的模拟面试和mentor团队对想收获top录取的你是不可或缺的，其保证了你能收获在你能力范畴内的最优结果。
孙子兵法最核心的思想就是“先胜后战”，前期所有的准备工作就是在积累胜利的条件，然后申请季稳稳拿下。
写在最后
申请本身是一段修行，如果能尽早意识到且尽早行动肯定更为有利。很多人只纠结于学校喜欢什么，却忘记了这段旅程最大的意义是逼迫自己成长。不要祈求奇迹，先成长到自己真心认为自己配得上。就用我差点放进文书里的话来结尾吧：人们不是因为进了哈佛才熠熠生辉，而是在进入哈佛前已经闪耀着属于他们自己的光辉。
个人背景
CUHK两年: GPA
3.83; major GPA 3.96; 科研1实习0; GRE 325+5（top2/243)
UCL三年: GPA 89
(4.0); 科研4实习1 (top1/117)
转学UCL主要为了研究生去Harvard，需要更合适的平台；同时也想体会英国大学生活；事实证明在认识的哈佛同专业同学里，不少也是为此转学，生命在于折腾
录取项目：
英：Oxford
Statistical Science Msc, IC Statistics (Data Science) MSc
美：Harvard Data
Science MSc, MIT Master of Business Analytics, UCB IEOR MEng,
Chicago Statistics MSc, Columbia Data Science MSc, Northwestern
Data Science MSc, NYU Data Science MSc
写在前面
“所有没成功的事情，都是老天在保护你”
用这句话来总结2017年-2022年的五年长跑再合适不过，从一开始对如何发展自己毫无头绪，觉得波士顿遥不可及，到现在在两女神校之间反复横跳，个中滋味只有自己知道。途中无数的重要节点，环环紧扣，数不清历经了多少次口腔溃疡，放弃了多少社交。如今申请季已告一段落，回首难免感慨万千。这无疑是我过去二十几年里最好的时光，同样也希望在我日后的努力下能变得黯淡无光。申请季是段长途旅程，我把它总结为一段自己初次或重新爱上自己的修行。前人栽树，后人乘凉，于是趁热打铁写下些许感想。
这篇总结适合人群是像我一样，暂时对学术没有热情高涨到想读博，但又有名校情结，想混个文凭“骗骗”自己，将来“骗骗”投资人的同学。如果你有崇高的学术理想和才能，请不要浪费宝贵的5分钟在这里，相反请速速与我联系，我需要伟大的CTO。
推荐信
首先总结一下美研申请的重要性排序：
//推荐信>科研实习≥GPA>语言>GRE
个人认为最重要的推荐信原则是科研实习的推荐信远远大于任课老师的推荐。因为前者更能够通过成果证明你的硬件能力，同时和教授、上司的交流也远比和任课老师密切，这样他们在写推荐信的时候就能够描绘更多细节，增加可信度和感染力。我认为世毕盟一个很大的优势就是专业的背景打造，能高效的");"
se-mark="1">提升你的软性背景，让你有更多时间做其他维度的申请准备。我CV里的几段经历都是在爱科研打磨的，我自己的背景让教授印象深刻，拿到了足够多的推荐人选。这种软性的背景提升与我的硬背景：绩点，GT相辅相成，最后促使了我申请的成功。我最后选的推荐信人为科研教授和UCL系主任，都是强推：科研教授都不是UCL的，所以要系主任帮我的排名和UCL的学位含金量做背书，同时他的课也是做项目，所以本质一样。
科研/实习
//原则1：深度>广度
质量>数量
//原则2：相关性>教授or公司名气
世毕盟龚老师的总结已经非常到位：“推荐信是用行动写成的。”这个行动就是我们做科研、实习付出的汗水。总结来说就是要积极主动，不要等教授来安排任务，要自己眼睛里有“活”干，最好能自己提出一些新的观点，就算错了也是种贡献。每周写weekly
report，让老板对布置下去的任务放心。结果导向来说，做任何一件事情时，都要想到我做了这个任务，将来在CV上该如何呈现，这样就不至于太迷茫。不过还是那句话，如果是发自内心的热爱，不需要想这些自然而然就能做好，但如果是这样也就不必看我这篇总结了。
教授未必要多高头衔，我的科研教授都是AP，但学到了很多东西并且愿意强推我；其中有一个城市规划科研断断续续搞了一年半，这种推荐信就比两三个月的要好写很多。
GPA&选课
我本科是纯统计，因此在统计方面的课程不需要过多担心。但如果是想申请DS方向，那么统计、数学、CS三个核心能力缺一不可。所以我有意识地补充了数学、CS的课程以及经历，而且力求多上一些硬核的高阶课，以此向招生官展示自己的能力和与项目的契合度。
标化考试
由于是英本，我不需要考托福雅思，GRE是在香港时候考的，V156 + Q169 +
W5。事实证明325就够了，大家不用过于焦虑，至少在GRE越来越次要的当下。
选校选项目
我很早就确定自己对学术的热情不足以支撑读phd，同吴老师和科研教授的交流后他们也认为我的背景能基本斩获最好的硕士项目。因此选校也只考虑master项目。基本步骤就是按照各大排行榜，培训师列出了冲刺、安全、保底三个档次的选项。个人认为最心仪的项目设定1-2个就已足够，然后不定时反复研究，持久“惦记”。经验之谈，“惦记”的力量无穷，涉及潜意识层面。
我与世毕盟
这里要特别感谢一下和世毕盟的相遇。很多人问我中介有没有用，有什么用。个人认为一个好的中介，最大的意义不在于最后申请前的冲刺，而是在更早的时候引领学员成长。我十分感谢早在香港的时候，是世毕盟的老师替我一步步分解了遥不可及的目标，然后陪伴了我整整3年多的时间。这一路确实是靠自己拼下来的，但每每迟疑困顿，身后始终有个经验丰富的团队提供支持，心境还是很不一样的。在申请季世");"
se-mark="1">毕盟团队也很好地完成了中介的职责，为我保驾护航，不在阴沟里翻船。其中最想感谢的是吴老师的专业指导，即使有时差他也会在晚上及时回答我各种问题，并主动想办法帮我解决和协调网申，文书修改，润色资源等服务问题。其次，世毕盟的模拟面试和mentor团队对想收获top录取的你是不可或缺的，其保证了你能收获在你能力范畴内的最优结果。
孙子兵法最核心的思想就是“先胜后战”，前期所有的准备工作就是在积累胜利的条件，然后申请季稳稳拿下。
写在最后
申请本身是一段修行，如果能尽早意识到且尽早行动肯定更为有利。很多人只纠结于学校喜欢什么，却忘记了这段旅程最大的意义是逼迫自己成长。不要祈求奇迹，先成长到自己真心认为自己配得上。就用我差点放进文书里的话来结尾吧：人们不是因为进了哈佛才熠熠生辉，而是在进入哈佛前已经闪耀着属于他们自己的光辉。
个人背景
CUHK两年: GPA 3.83; major GPA 3.96; 科研1实习0; GRE
325+5（top2/243)
UCL三年: GPA 89 (4.0); 科研4实习1 (top1/117)
转学UCL主要为了研究生去Harvard，需要更合适的平台；同时也想体会英国大学生活；事实证明在认识的哈佛同专业同学里，不少也是为此转学，生命在于折腾
录取项目：
英：Oxford Statistical Science Msc, IC Statistics (Data Science)
MSc
美：Harvard Data Science MSc, MIT Master of Business Analytics, UCB
IEOR MEng, Chicago Statistics MSc, Columbia Data Science MSc,
Northwestern Data Science MSc, NYU Data Science MSc
写在前面
“所有没成功的事情，都是老天在保护你”
用这句话来总结2017年-2022年的五年长跑再合适不过，从一开始对如何发展自己毫无头绪，觉得波士顿遥不可及，到现在在两女神校之间反复横跳，个中滋味只有自己知道。途中无数的重要节点，环环紧扣，数不清历经了多少次口腔溃疡，放弃了多少社交。如今申请季已告一段落，回首难免感慨万千。这无疑是我过去二十几年里最好的时光，同样也希望在我日后的努力下能变得黯淡无光。申请季是段长途旅程，我把它总结为一段自己初次或重新爱上自己的修行。前人栽树，后人乘凉，于是趁热打铁写下些许感想。
这篇总结适合人群是像我一样，暂时对学术没有热情高涨到想读博，但又有名校情结，想混个文凭“骗骗”自己，将来“骗骗”投资人的同学。如果你有崇高的学术理想和才能，请不要浪费宝贵的5分钟在这里，相反请速速与我联系，我需要伟大的CTO。
推荐信
首先总结一下美研申请的重要性排序：
//推荐信>科研实习≥GPA>语言>GRE
个人认为最重要的推荐信原则是科研实习的推荐信远远大于任课老师的推荐。因为前者更能够通过成果证明你的硬件能力，同时和教授、上司的交流也远比和任课老师密切，这样他们在写推荐信的时候就能够描绘更多细节，增加可信度和感染力。我认为世毕盟一个很大的优势就是专业的背景打造，能高效的提升你的软性背景，让你有更多时间做其他维度的申请准备。我CV里的几段经历都是在爱科研打磨的，我自己的背景让教授印象深刻，拿到了足够多的推荐人选。这种软性的背景提升与我的硬背景：绩点，GT相辅相成，最后促使了我申请的成功。我最后选的推荐信人为科研教授和UCL系主任，都是强推：科研教授都不是UCL的，所以要系主任帮我的排名和UCL的学位含金量做背书，同时他的课也是做项目，所以本质一样。
科研/实习
//原则1：深度>广度
质量>数量
//原则2：相关性>教授or公司名气
世毕盟龚老师的总结已经非常到位：“推荐信是用行动写成的。”这个行动就是我们做科研、实习付出的汗水。总结来说就是要积极主动，不要等教授来安排任务，要自己眼睛里有“活”干，最好能自己提出一些新的观点，就算错了也是种贡献。每周写weekly
report，让老板对布置下去的任务放心。结果导向来说，做任何一件事情时，都要想到我做了这个任务，将来在CV上该如何呈现，这样就不至于太迷茫。不过还是那句话，如果是发自内心的热爱，不需要想这些自然而然就能做好，但如果是这样也就不必看我这篇总结了。
教授未必要多高头衔，我的科研教授都是AP，但学到了很多东西并且愿意强推我；其中有一个城市规划科研断断续续搞了一年半，这种推荐信就比两三个月的要好写很多。
GPA&选课
我本科是纯统计，因此在统计方面的课程不需要过多担心。但如果是想申请DS方向，那么统计、数学、CS三个核心能力缺一不可。所以我有意识地补充了数学、CS的课程以及经历，而且力求多上一些硬核的高阶课，以此向招生官展示自己的能力和与项目的契合度。
标化考试
由于是英本，我不需要考托福雅思，GRE是在香港时候考的，V156 + Q169 +
W5。事实证明325就够了，大家不用过于焦虑，至少在GRE越来越次要的当下。
选校选项目
我很早就确定自己对学术的热情不足以支撑读phd，同吴老师和科研教授的交流后他们也认为我的背景能基本斩获最好的硕士项目。因此选校也只考虑master项目。基本步骤就是按照各大排行榜，培训师列出了冲刺、安全、保底三个档次的选项。个人认为最心仪的项目设定1-2个就已足够，然后不定时反复研究，持久“惦记”。经验之谈，“惦记”的力量无穷，涉及潜意识层面。
我与世毕盟
这里要特别感谢一下和世毕盟的相遇。很多人问我中介有没有用，有什么用。个人认为一个好的中介，最大的意义不在于最后申请前的冲刺，而是在更早的时候引领学员成长。我十分感谢早在香港的时候，是世毕盟的老师替我一步步分解了遥不可及的目标，然后陪伴了我整整3年多的时间。这一路确实是靠自己拼下来的，但每每迟疑困顿，身后始终有个经验丰富的团队提供支持，心境还是很不一样的。在申请季世毕盟团队也很好地完成了中介的职责，为我保驾护航，不在阴沟里翻船。其中最想感谢的是吴老师的专业指导，即使有时差他也会在晚上及时回答我各种问题，并主动想办法帮我解决和协调网申，文书修改，润色资源等服务问题。其次，世毕盟的模拟面试和mentor团队对想收获top录取的你是不可或缺的，其保证了你能收获在你能力范畴内的最优结果。
孙子兵法最核心的思想就是“先胜后战”，前期所有的准备工作就是在积累胜利的条件，然后申请季稳稳拿下。
写在最后
申请本身是一段修行，如果能尽早意识到且尽早行动肯定更为有利。很多人只纠结于学校喜欢什么，却忘记了这段旅程最大的意义是逼迫自己成长。不要祈求奇迹，先成长到自己真心认为自己配得上。就用我差点放进文书里的话来结尾吧：人们不是因为进了哈佛才熠熠生辉，而是在进入哈佛前已经闪耀着属于他们自己的光辉。
我怎么选？MIT商业分析，还是Harvard数据科学
个人背景
CUHK两年: GPA 3.83; major GPA 3.96; 科研1实习0; GRE 325+5（top2/243)
UCL三年: GPA 89 (4.0); 科研4实习1 (top1/117)
转学UCL主要为了研究生去Harvard，需要更合适的平台；同时也想体会英国大学生活；事实证明在认识的哈佛同专业同学里，不少也是为此转学，生命在于折腾
录取项目：
英：Oxford Statistical Science Msc, IC Statistics (Data Science) MSc
美：Harvard Data Science MSc, MIT Master of Business Analytics, UCB IEOR MEng, Chicago Statistics MSc, Columbia Data Science MSc, Northwestern Data Science MSc, NYU Data Science MSc
写在前面
“所有没成功的事情，都是老天在保护你”
用这句话来总结2017年-2022年的五年长跑再合适不过，从一开始对如何发展自己毫无头绪，觉得波士顿遥不可及，到现在在两女神校之间反复横跳，个中滋味只有自己知道。途中无数的重要节点，环环紧扣，数不清历经了多少次口腔溃疡，放弃了多少社交。如今申请季已告一段落，回首难免感慨万千。这无疑是我过去二十几年里最好的时光，同样也希望在我日后的努力下能变得黯淡无光。申请季是段长途旅程，我把它总结为一段自己初次或重新爱上自己的修行。前人栽树，后人乘凉，于是趁热打铁写下些许感想。
这篇总结适合人群是像我一样，暂时对学术没有热情高涨到想读博，但又有名校情结，想混个文凭“骗骗”自己，将来“骗骗”投资人的同学。如果你有崇高的学术理想和才能，请不要浪费宝贵的5分钟在这里，相反请速速与我联系，我需要伟大的CTO。
推荐信
首先总结一下美研申请的重要性排序：
//推荐信>科研实习≥GPA>语言>GRE
个人认为最重要的推荐信原则是科研实习的推荐信远远大于任课老师的推荐。因为前者更能够通过成果证明你的硬件能力，同时和教授、上司的交流也远比和任课老师密切，这样他们在写推荐信的时候就能够描绘更多细节，增加可信度和感染力。我认为世毕盟一个很大的优势就是专业的背景打造，能高效的提升你的软性背景，让你有更多时间做其他维度的申请准备。我CV里的几段经历都是在爱科研打磨的，我自己的背景让教授印象深刻，拿到了足够多的推荐人选。这种软性的背景提升与我的硬背景：绩点，GT相辅相成，最后促使了我申请的成功。我最后选的推荐信人为科研教授和UCL系主任，都是强推：科研教授都不是UCL的，所以要系主任帮我的排名和UCL的学位含金量做背书，同时他的课也是做项目，所以本质一样。
科研/实习
//原则1：深度>广度 质量>数量
//原则2：相关性>教授or公司名气
世毕盟龚老师的总结已经非常到位：“推荐信是用行动写成的。”这个行动就是我们做科研、实习付出的汗水。总结来说就是要积极主动，不要等教授来安排任务，要自己眼睛里有“活”干，最好能自己提出一些新的观点，就算错了也是种贡献。每周写weekly report，让老板对布置下去的任务放心。结果导向来说，做任何一件事情时，都要想到我做了这个任务，将来在CV上该如何呈现，这样就不至于太迷茫。不过还是那句话，如果是发自内心的热爱，不需要想这些自然而然就能做好，但如果是这样也就不必看我这篇总结了。
教授未必要多高头衔，我的科研教授都是AP，但学到了很多东西并且愿意强推我；其中有一个城市规划科研断断续续搞了一年半，这种推荐信就比两三个月的要好写很多。
GPA&选课
我本科是纯统计，因此在统计方面的课程不需要过多担心。但如果是想申请DS方向，那么统计、数学、CS三个核心能力缺一不可。所以我有意识地补充了数学、CS的课程以及经历，而且力求多上一些硬核的高阶课，以此向招生官展示自己的能力和与项目的契合度。
标化考试
由于是英本，我不需要考托福雅思，GRE是在香港时候考的，V156 + Q169 + W5。事实证明325就够了，大家不用过于焦虑，至少在GRE越来越次要的当下。
选校选项目
我很早就确定自己对学术的热情不足以支撑读phd，同吴老师和科研教授的交流后他们也认为我的背景能基本斩获最好的硕士项目。因此选校也只考虑master项目。基本步骤就是按照各大排行榜，培训师列出了冲刺、安全、保底三个档次的选项。个人认为最心仪的项目设定1-2个就已足够，然后不定时反复研究，持久“惦记”。经验之谈，“惦记”的力量无穷，涉及潜意识层面。
我与世毕盟
这里要特别感谢一下和世毕盟的相遇。很多人问我中介有没有用，有什么用。个人认为一个好的中介，最大的意义不在于最后申请前的冲刺，而是在更早的时候引领学员成长。我十分感谢早在香港的时候，是世毕盟的老师替我一步步分解了遥不可及的目标，然后陪伴了我整整3年多的时间。这一路确实是靠自己拼下来的，但每每迟疑困顿，身后始终有个经验丰富的团队提供支持，心境还是很不一样的。在申请季世毕盟团队也很好地完成了中介的职责，为我保驾护航，不在阴沟里翻船。其中最想感谢的是吴老师的专业指导，即使有时差他也会在晚上及时回答我各种问题，并主动想办法帮我解决和协调网申，文书修改，润色资源等服务问题。其次，世毕盟的模拟面试和mentor团队对想收获top录取的你是不可或缺的，其保证了你能收获在你能力范畴内的最优结果。
孙子兵法最核心的思想就是“先胜后战”，前期所有的准备工作就是在积累胜利的条件，然后申请季稳稳拿下。
写在最后
申请本身是一段修行，如果能尽早意识到且尽早行动肯定更为有利。很多人只纠结于学校喜欢什么，却忘记了这段旅程最大的意义是逼迫自己成长。不要祈求奇迹，先成长到自己真心认为自己配得上。就用我差点放进文书里的话来结尾吧：人们不是因为进了哈佛才熠熠生辉，而是在进入哈佛前已经闪耀着属于他们自己的光辉。
个人背景
CUHK两年: GPA 3.83; major GPA 3.96; 科研1实习0; GRE 325+5（top2/243)
UCL三年: GPA 89 (4.0); 科研4实习1 (top1/117)
转学UCL主要为了研究生去Harvard，需要更合适的平台；同时也想体会英国大学生活；事实证明在认识的哈佛同专业同学里，不少也是为此转学，生命在于折腾
录取项目：
英：Oxford Statistical Science Msc, IC Statistics (Data Science) MSc
美：Harvard Data Science MSc, MIT Master of Business Analytics, UCB IEOR MEng, Chicago Statistics MSc, Columbia Data Science MSc, Northwestern Data Science MSc, NYU Data Science MSc
写在前面
“所有没成功的事情，都是老天在保护你”
用这句话来总结2017年-2022年的五年长跑再合适不过，从一开始对如何发展自己毫无头绪，觉得波士顿遥不可及，到现在在两女神校之间反复横跳，个中滋味只有自己知道。途中无数的重要节点，环环紧扣，数不清历经了多少次口腔溃疡，放弃了多少社交。如今申请季已告一段落，回首难免感慨万千。这无疑是我过去二十几年里最好的时光，同样也希望在我日后的努力下能变得黯淡无光。申请季是段长途旅程，我把它总结为一段自己初次或重新爱上自己的修行。前人栽树，后人乘凉，于是趁热打铁写下些许感想。
这篇总结适合人群是像我一样，暂时对学术没有热情高涨到想读博，但又有名校情结，想混个文凭“骗骗”自己，将来“骗骗”投资人的同学。如果你有崇高的学术理想和才能，请不要浪费宝贵的5分钟在这里，相反请速速与我联系，我需要伟大的CTO。
推荐信
首先总结一下美研申请的重要性排序：
//推荐信>科研实习≥GPA>语言>GRE
个人认为最重要的推荐信原则是科研实习的推荐信远远大于任课老师的推荐。因为前者更能够通过成果证明你的硬件能力，同时和教授、上司的交流也远比和任课老师密切，这样他们在写推荐信的时候就能够描绘更多细节，增加可信度和感染力。我认为世毕盟一个很大的优势就是专业的背景打造，能高效的");" se-mark="1">提升你的软性背景，让你有更多时间做其他维度的申请准备。我CV里的几段经历都是在爱科研打磨的，我自己的背景让教授印象深刻，拿到了足够多的推荐人选。这种软性的背景提升与我的硬背景：绩点，GT相辅相成，最后促使了我申请的成功。我最后选的推荐信人为科研教授和UCL系主任，都是强推：科研教授都不是UCL的，所以要系主任帮我的排名和UCL的学位含金量做背书，同时他的课也是做项目，所以本质一样。
科研/实习
//原则1：深度>广度 质量>数量
//原则2：相关性>教授or公司名气
世毕盟龚老师的总结已经非常到位：“推荐信是用行动写成的。”这个行动就是我们做科研、实习付出的汗水。总结来说就是要积极主动，不要等教授来安排任务，要自己眼睛里有“活”干，最好能自己提出一些新的观点，就算错了也是种贡献。每周写weekly report，让老板对布置下去的任务放心。结果导向来说，做任何一件事情时，都要想到我做了这个任务，将来在CV上该如何呈现，这样就不至于太迷茫。不过还是那句话，如果是发自内心的热爱，不需要想这些自然而然就能做好，但如果是这样也就不必看我这篇总结了。
教授未必要多高头衔，我的科研教授都是AP，但学到了很多东西并且愿意强推我；其中有一个城市规划科研断断续续搞了一年半，这种推荐信就比两三个月的要好写很多。
GPA&选课
我本科是纯统计，因此在统计方面的课程不需要过多担心。但如果是想申请DS方向，那么统计、数学、CS三个核心能力缺一不可。所以我有意识地补充了数学、CS的课程以及经历，而且力求多上一些硬核的高阶课，以此向招生官展示自己的能力和与项目的契合度。
标化考试
由于是英本，我不需要考托福雅思，GRE是在香港时候考的，V156 + Q169 + W5。事实证明325就够了，大家不用过于焦虑，至少在GRE越来越次要的当下。
选校选项目
我很早就确定自己对学术的热情不足以支撑读phd，同吴老师和科研教授的交流后他们也认为我的背景能基本斩获最好的硕士项目。因此选校也只考虑master项目。基本步骤就是按照各大排行榜，培训师列出了冲刺、安全、保底三个档次的选项。个人认为最心仪的项目设定1-2个就已足够，然后不定时反复研究，持久“惦记”。经验之谈，“惦记”的力量无穷，涉及潜意识层面。
我与世毕盟
这里要特别感谢一下和世毕盟的相遇。很多人问我中介有没有用，有什么用。个人认为一个好的中介，最大的意义不在于最后申请前的冲刺，而是在更早的时候引领学员成长。我十分感谢早在香港的时候，是世毕盟的老师替我一步步分解了遥不可及的目标，然后陪伴了我整整3年多的时间。这一路确实是靠自己拼下来的，但每每迟疑困顿，身后始终有个经验丰富的团队提供支持，心境还是很不一样的。在申请季世");" se-mark="1">毕盟团队也很好地完成了中介的职责，为我保驾护航，不在阴沟里翻船。其中最想感谢的是吴老师的专业指导，即使有时差他也会在晚上及时回答我各种问题，并主动想办法帮我解决和协调网申，文书修改，润色资源等服务问题。其次，世毕盟的模拟面试和mentor团队对想收获top录取的你是不可或缺的，其保证了你能收获在你能力范畴内的最优结果。
孙子兵法最核心的思想就是“先胜后战”，前期所有的准备工作就是在积累胜利的条件，然后申请季稳稳拿下。
写在最后
申请本身是一段修行，如果能尽早意识到且尽早行动肯定更为有利。很多人只纠结于学校喜欢什么，却忘记了这段旅程最大的意义是逼迫自己成长。不要祈求奇迹，先成长到自己真心认为自己配得上。就用我差点放进文书里的话来结尾吧：人们不是因为进了哈佛才熠熠生辉，而是在进入哈佛前已经闪耀着属于他们自己的光辉。
个人背景
CUHK两年: GPA 3.83; major GPA 3.96; 科研1实习0; GRE 325+5（top2/243)
UCL三年: GPA 89 (4.0); 科研4实习1 (top1/117)
转学UCL主要为了研究生去Harvard，需要更合适的平台；同时也想体会英国大学生活；事实证明在认识的哈佛同专业同学里，不少也是为此转学，生命在于折腾
录取项目：
英：Oxford Statistical Science Msc, IC Statistics (Data Science) MSc
美：Harvard Data Science MSc, MIT Master of Business Analytics, UCB IEOR MEng, Chicago Statistics MSc, Columbia Data Science MSc, Northwestern Data Science MSc, NYU Data Science MSc
写在前面
“所有没成功的事情，都是老天在保护你”
用这句话来总结2017年-2022年的五年长跑再合适不过，从一开始对如何发展自己毫无头绪，觉得波士顿遥不可及，到现在在两女神校之间反复横跳，个中滋味只有自己知道。途中无数的重要节点，环环紧扣，数不清历经了多少次口腔溃疡，放弃了多少社交。如今申请季已告一段落，回首难免感慨万千。这无疑是我过去二十几年里最好的时光，同样也希望在我日后的努力下能变得黯淡无光。申请季是段长途旅程，我把它总结为一段自己初次或重新爱上自己的修行。前人栽树，后人乘凉，于是趁热打铁写下些许感想。
这篇总结适合人群是像我一样，暂时对学术没有热情高涨到想读博，但又有名校情结，想混个文凭“骗骗”自己，将来“骗骗”投资人的同学。如果你有崇高的学术理想和才能，请不要浪费宝贵的5分钟在这里，相反请速速与我联系，我需要伟大的CTO。
推荐信
首先总结一下美研申请的重要性排序：
//推荐信>科研实习≥GPA>语言>GRE
个人认为最重要的推荐信原则是科研实习的推荐信远远大于任课老师的推荐。因为前者更能够通过成果证明你的硬件能力，同时和教授、上司的交流也远比和任课老师密切，这样他们在写推荐信的时候就能够描绘更多细节，增加可信度和感染力。我认为世毕盟一个很大的优势就是专业的背景打造，能高效的提升你的软性背景，让你有更多时间做其他维度的申请准备。我CV里的几段经历都是在爱科研打磨的，我自己的背景让教授印象深刻，拿到了足够多的推荐人选。这种软性的背景提升与我的硬背景：绩点，GT相辅相成，最后促使了我申请的成功。我最后选的推荐信人为科研教授和UCL系主任，都是强推：科研教授都不是UCL的，所以要系主任帮我的排名和UCL的学位含金量做背书，同时他的课也是做项目，所以本质一样。
科研/实习
//原则1：深度>广度 质量>数量
//原则2：相关性>教授or公司名气
世毕盟龚老师的总结已经非常到位：“推荐信是用行动写成的。”这个行动就是我们做科研、实习付出的汗水。总结来说就是要积极主动，不要等教授来安排任务，要自己眼睛里有“活”干，最好能自己提出一些新的观点，就算错了也是种贡献。每周写weekly report，让老板对布置下去的任务放心。结果导向来说，做任何一件事情时，都要想到我做了这个任务，将来在CV上该如何呈现，这样就不至于太迷茫。不过还是那句话，如果是发自内心的热爱，不需要想这些自然而然就能做好，但如果是这样也就不必看我这篇总结了。
教授未必要多高头衔，我的科研教授都是AP，但学到了很多东西并且愿意强推我；其中有一个城市规划科研断断续续搞了一年半，这种推荐信就比两三个月的要好写很多。
GPA&选课
我本科是纯统计，因此在统计方面的课程不需要过多担心。但如果是想申请DS方向，那么统计、数学、CS三个核心能力缺一不可。所以我有意识地补充了数学、CS的课程以及经历，而且力求多上一些硬核的高阶课，以此向招生官展示自己的能力和与项目的契合度。
标化考试
由于是英本，我不需要考托福雅思，GRE是在香港时候考的，V156 + Q169 + W5。事实证明325就够了，大家不用过于焦虑，至少在GRE越来越次要的当下。
选校选项目
我很早就确定自己对学术的热情不足以支撑读phd，同吴老师和科研教授的交流后他们也认为我的背景能基本斩获最好的硕士项目。因此选校也只考虑master项目。基本步骤就是按照各大排行榜，培训师列出了冲刺、安全、保底三个档次的选项。个人认为最心仪的项目设定1-2个就已足够，然后不定时反复研究，持久“惦记”。经验之谈，“惦记”的力量无穷，涉及潜意识层面。
我与世毕盟
这里要特别感谢一下和世毕盟的相遇。很多人问我中介有没有用，有什么用。个人认为一个好的中介，最大的意义不在于最后申请前的冲刺，而是在更早的时候引领学员成长。我十分感谢早在香港的时候，是世毕盟的老师替我一步步分解了遥不可及的目标，然后陪伴了我整整3年多的时间。这一路确实是靠自己拼下来的，但每每迟疑困顿，身后始终有个经验丰富的团队提供支持，心境还是很不一样的。在申请季世毕盟团队也很好地完成了中介的职责，为我保驾护航，不在阴沟里翻船。其中最想感谢的是吴老师的专业指导，即使有时差他也会在晚上及时回答我各种问题，并主动想办法帮我解决和协调网申，文书修改，润色资源等服务问题。其次，世毕盟的模拟面试和mentor团队对想收获top录取的你是不可或缺的，其保证了你能收获在你能力范畴内的最优结果。
孙子兵法最核心的思想就是“先胜后战”，前期所有的准备工作就是在积累胜利的条件，然后申请季稳稳拿下。
写在最后
申请本身是一段修行，如果能尽早意识到且尽早行动肯定更为有利。很多人只纠结于学校喜欢什么，却忘记了这段旅程最大的意义是逼迫自己成长。不要祈求奇迹，先成长到自己真心认为自己配得上。就用我差点放进文书里的话来结尾吧：人们不是因为进了哈佛才熠熠生辉，而是在进入哈佛前已经闪耀着属于他们自己的光辉。