【聲明】
本文由世畢盟學員完成，經作者同意，
由世畢盟教育（微信公眾號：gguconsulting）
排版發布。
背景介紹
學校：歐洲本科
GPA: 3.97/4
GRE: 155+170
託福：109
錄取：Stanford Master in ICME Data Science（去向）; USC MSBA; UPenn MSE in Data Science; Oxford MSc in Statistical Science; Umich PhD in IOE（8萬$/ year）；Cambridge MASt in Mathematical Statistics(part iii)
寫在開頭
在我看來，申請季更像是一個緩衝劑，讓很多時候忙碌著的我們，有時間停下來，去回望我們過去的經歷，思考自己真正喜歡的事情。大家身在其中，都難免有焦慮的時光，但我們永遠不是一個人，有身邊的朋友，有愛我們的家人，還有GGU（世畢盟）耐心的培訓師和mentor。我只是一個再平凡不過的人，在身邊人的幫助和愛裡，幸運的能夠開啟下一段有趣的經歷。
申請三圍
我自己的GPA還是比較高的，大一是top 1%；大二因為剛開始同時TA/RA/Intern，自己的時間管理能力不行，GPA下降了一些。大三又回到了大一的狀態，最終畢業大概還是top1%。課程的話，我主要分為以下幾個板塊：Stat方面上了stat&prob，stochastic processes，advanced econometrics，stat類的課程都是top 1%的rank。量化的課程以及比較高的分數，也給我後來的科研機會提供了很大的助力。後來找RA的時候，一個professor直接指出他我stat方面的成績impressive，所以很愉快地招了我。Econ&Finance方面我是上過最基本的micro, macro, corporate fin，asset pricing，time series，stochastic processes。其中asset pricing的課程是申請結束之後上的，所以申請後期對喜歡的方向也有些動搖（就是對finance感興趣起來了，以前無感）。
計算機方面，data structure &algorithm in Java, machine learning上了一門用python寫作業的本科課程，一門R寫作業的研究生課程，還有一門deep learning，nlp，cv，基本的模型都用這兩種語言implement過，但說實話也只是最基本的調包俠水平,以及MATLAB。
OR方面上過線性規劃，組合優化，非線性優化，數值模擬。
Math方面的基本就是matrix，analysis，vector calculus。以上提到的課程包括本科學校，summer school，exchange裡上過的課程。
整體來說，本科在三年裡讀完，每門課程在完成老師的要求同時，我也會因好奇心去看這個方向最新的一些進展，同時還做了一些TA/RA/Intern是比較累的，偶爾會burnout，這裡就非常感謝身邊的朋友了，總會陪我哭陪我笑，我想去海邊想去爬山想去探索新餐廳和電影他們也是隨叫隨到。平時課程裡遇到難題，大家的討論也很積極，總之本科的時候就是一種互幫互助的美好氛圍了。感恩&比心～
前兩年過的有點累，申請後期也是本科最後一年了，所以說實話我自己有點鬆懈了，語言的話我自己因為是海本，是很多學校可以選擇waive的，最後考了一個差強人意的分數；GRE的話，我也很懶，雖然很早就買了書，但也只是買過來壓泡麵的蓋子。後來是考前三四天開始，認真每天花5個小時左右刷了一下題，考出來也只能算及格。這點我自己可以說是一個反面例子，我覺得大家有時間還是要好好準備一下的，錄取的項目裡我的GT應該都是在average以下。GT是完全可以自學的，在這裡推薦一下KMF（用來刷題）和GRE鎮考3000詞（用來背單詞）。
本科生科研和實習
我在大二的時候因為參加學校的一個項目，期間跟著一個教授寫了一篇paper，水水的那種，但大致知道了research的流程。然後我加入GGU之後，培訓師幫我迅速地修改了CV，我發了一波郵件之後，迅速地找到了在美國的科研機會。這個暑假做的這一段美國的暑研（遊），是關於theoretical deep learning的其中一個子方向。教授一開始有被我impress到，是因為他先準備一個月讓我熟悉topic，但在開始的第一周，我就把唯一一本這個領域（這個話題還是比較新的）的graduate textbook學完了還寫了一篇summary，提出了很多問題和他討論。後來就變成越來越理論的閱讀和推導，也是在這過程中我意識到這並不是我的興趣所在，我在做這些事情的時候沒有自己的intrinsic motivation。最後走的時候，做了presentation，只能說表達能力尚可，算是一個有效的總結，在很多方向都試著往前走一點，但並沒有做出什麼實質的東西。後來我也拿到了這個教授以及其他教授的面試邀請，後來拿到PhD offer後我也和其他教授skype面試了，但面試過程中隨著我對dl/optimization方向research了解的深入，我也知道it is not my thing。但這段經歷也這讓我開始感慨暑研對PhD申請真的是相當重要的，因為教授總是習慣於招自己熟悉的人（1st/2ndconnection），當然前提是你的表現不錯，表現出負責任的態度，對學術的熱情，和發展的潛力。然後暑假科研中學的這個模型，讓我開始重新思考大二下seminar做的一個模型，我發現傳統的econometrics模型多多少少太restrictive，但是暑假裡學的模型就非常flexible。於是我就自發的把之前seminar的話題深入了一下，這就是我自己的好奇心驅使的，後來導師可能也在他的推薦信寫到了這一點。
後來大三開始接觸一些quantitative finance的research，也很幸運遇到了領域內的rising star作為supervisor（PhD畢業後直接當AP後，3年半過tenure發表全是計量頂刊包括Econometrica），第一次見面的時候這個star跟我說的是，不管是學術，人生，愛情，宇宙的問題我都可以和他討論，果然是很特別的人了。申請季我考慮的是三個方向BA/DS/STAT，我自己內心三個方向的first choice分別是MIT MBAn，Stanford ICME，Cambridge part iii。我當時獲取項目信息一是從官網，二是就讀學生的反饋，這裡推薦一個MIT MBAn畢業學長的信息分享，他對DS和BA項目都進行了詳細的分析，可以說讓我受益匪淺。這裡我就簡單分享一下我對這三個項目的申請準備和了解。MIT MBAn項目強在課程的實踐性和保證的帶薪實習，是BA項目當之無愧的王者了，我自己一開始還是很有信心，因為每年我們學校都穩定輸送生源，面試前我也和學長學姐溝通過，但最後還是因為我的短板-實習經歷為0，以及面試的時候狀態不佳，面試後悲劇了。這裡也分享一下我的面試內容，一開始就是講自己的project，後來有technical（簡單Markov Chain，derivatives）和behavioral（how you lead a team）。
GGU的Mock Interview（behavioral）非常厲害，提供很詳細的feedback，但可惜的是當時我並沒有花很多時間去提升反而是專注在刷題複習上。我拿到的Stanford ICME和Cambridge part iii都可以當作比較好的PhD跳板。我自己認識的一個教授就是part iii之後去了MIT ORC PhD；同時ICME更加靈活，PhD和工作都ok，第一年和PhD一起上課，可以選擇考Qualification找導師轉PhD，也可以在tech機會豐富的灣區找工作。
感恩
一路走來，我在GGU的培訓師總是任勞任怨。因為時差，有時候我發過去的消息可能是北京時間的凌晨，培訓師卻也很快回復；在我失落的時候會不斷地鼓勵我，在我拿到offer的時候比我還開心。我非常幸運，希望老師未來一切順利。我在GGU的Mentor也給了我非常多的專業方向的指導，記得一年聖誕假期剛回學校的時候，我和mentor通了很長一段對話，這次對話也讓我重新去認識自己，去思考讀一個master的意義所在。後來反覆的SOP和CV修改，也都是mentor提供了大量的technical support。總之千言萬語是感恩。申請季雖然結束了，但我們的路依舊還很長很長，繼續努力吧。