Graduate School, Data Science, Business Analytics
2020 應屆混申Business Analytics+IM, DS, CS研究所的回顧、思路、總結
一個美國Data方向碩士的申請總結
前情提要：
申請季告一個段落，覺得差不多是時候分享這一年來申請的風風雨雨、心情淚水。不想單單提供一個過去經驗、講講申請結果，所以希望延伸了一下，講自己出國申請的回顧和思路，希望對未來申請BA, DS方向的人有所幫助！
我是一名商科生，大學時期在財務、會計的書籍中打轉很久，一直以為我會和我的同學一樣，suit & tie的去事務所上班，直到有一天動了想出國看看的念頭才開啟我的旅程。一路跌跌撞撞，經歷了Offer, Reject, Pending的洗禮，終於有了夢想的果實。
陸陸續續在我申請結束後，有許多學弟妹跑來請教我關於出國應該如何準備？這幾個月來實在太多的感謝！「以一個過來人」的經驗，決定打一篇文章細心的回饋一番！
本篇主要是詳述我在大學時申請出國留學的準備：事前準備、準備過程、事後回顧，獻給「正在讀大學有意願要申請」或「準備開始申請」留學的人。
RESULTS
Decision:
Carnegie Mellon University, Master of Information Systems Management - Business Intelligence & Data Analytics (16-Month pathway)
Admission:
- W&M (Mason) MSBA（12/20）
- USC (Marshall) MSBA（02/14）
- CMU (Heinz) MISM-BIDA 16M（02/26）
- NEU (Khoury) Align MSCS（03/05）
- UW MSIM-DS & BI specialization（3/15）
Rejection:
- UChicago MPCS（02/26）
- GaTech (Scheller) MSA-BA track（03/05）
- UMich MSDS（03/14）
Pending:
- WFU MSBA（WL*5次: 01/24, 02/18, 03/13, 04/01, 04/10……）
- USFCA MSDS（面試約不到…）
BACKGROUND
Education: 2014–2019
- Soochow University
B.B.A in Accounting & Big Data Management (Double Degree)
Interdisciplinary Program in Financial Technology - Overall GPA: 3.7/4.0 (WES 3.75/4.0)
- Last 60 GPA: 3.97/4.0
Experience:
- Deloitte Consulting Internship
- National C.K.S Memorial Hall Internship
- Class Treasurer
- English Instructor
Data-related Courses (59 credits):
- Core:
Calculus,
Data Analysis Software (SAS),
Data Structures & Algorithms,
Database Systems (SQL),
Introduction to Computer Science (Julia),
Managerial Mathematics (Linear Algebra),
Practices of Big Data Project,
Programming Techniques (Python),
Statistics. - Electives:
Big Data Processing & Technologies,
Big Data and Fintech,
Big Data and Fintech Practices (Excel VBA),
Data Mining with Applications on Business,
Financial Computer Programming (R),
Internet Marketing & Search Engine Optimization (GA),
Introduction to Data Science & Big Data,
Introduction to Machine Learning.
Independent Study:
- Profit-based Churn Prediction Model (Machine Learning)
Publications:
None
Awards:
- ⾦融科技學程 學業優良獎
- 富蘭克林講座 - ⾦融投資與資產管理 投資模擬競賽優勝
Test Scores:
- TOEFL iBT: T111 (R27, L30, S27, W27; MyBest Scores: T113)
- GMAT: T700 (V34, Q50, AW5, IR 7)
Recommendations:
- 2 from 實習主管
- 3 from 修課教授
TIMELINE
2017 junior year
- 因為聽了Viktor Mayer-Schönberger教授的演講，開始對data產生好奇
Takeaway: 建議如果想知道data在做什麼的，可以去看“Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think”這本書 - 大二下學期決定準備出國，當時GPA 3.5勉強壓線，
心裡全是：「完全不知道拿什麼打天下？」的念頭 - 5月申請雙主修「巨量資料管理學士學位學程」通過
- 6月底開始上補習班TOEFL iBT課程
- 10月初第一次考T就破百，但我很固執的認為：沒考到T110+很沒競爭力！所以就決定考到期望的分數為止。
Takeaway: 如果托福已經破百了，除了夢想學校有特別的分數要求，請move on! 切記切記！ - 11月開始參加四大校園徵才面試
2018 senior year
- 3月開始寫Blogger紀錄人生，紓解考試壓力
- 2017 10月至2018 4月在讀準備托福，準備久了也覺得非常心煩，最後就以T107的分數結束托福，繼續我的留學破關之旅
- 5月申請學程「金融科技學程」通過
- 5月開始準備GMAT，如果有興趣看過程的歡迎到我的GMAT文章閱覽，這邊就不贅述了
- 7月找教授做機器學習研究，希望朝向寫一篇小論文努力（未完成）
- 雙主修全開模式，瘋狂修課，重視每一堂的成績，GPA躍升3.59
- 陸陸續續開始查每一間學校的要求，製作成「表格」
- 2018 7月至2018 12月在很努力爭取到的勤業眾信風險諮詢實習，但是邊實習邊準備GMAT實在是苦不堪言
2019 postpone year
- 整理LinkedIn履歷，詢問在讀學生/校友關於目標學校的問題
Takeaway: 很多學校的細節基本上都是在讀學生或校友跟我分享的！ - 6月畢業後GPA結算，剛剛好3.70048309（我還是用Excel表格算的）
- 8月開始研究SOP，花了很長時間探索（至少3個月的時間）
Takeaway: 雖然之後可能會出一篇關於SOP的文章，但我非常推薦先去看這本「如何撰寫留學讀書計畫：SOP及CV這樣寫，成功申請上世界名校」 - 9月開始研究CV，相較於SOP，撰寫狀況比較樂觀（因為CV是過去的事），但也是花了許多時間反反覆覆做推敲，修正說法
Takeaway: 如果有固定更新LinkedIn的人會比較好回想自己做過什麼，所以建議趕快去辦一個LinkedIn帳號吧！ - 10月參加很多場線上information session加深我的選校，最後narrow down成正式名單
- 10月兩年前努力的托福即將過期，於是在考GMAT的前3天又去考了一次新制托福，最後很幸運地能以T111的成績去申請學校
- 2018 5月至2019 10月過著「杞人憂天」的日子，每天看申請分享，搭配雙主修的loading，直到GMAT T700到手，拿到了我第二張破關入場券
- 11月向老師/主管寄出正式推薦信邀請（之前有口頭詢問過能不能幫忙寫推薦信）
- 12月1日投出第一家學校，並在2020前把所有application submit出去
- 12月31日被國軍徵招入伍
2020
- 2020 1月至2020 3月在軍中漫長的等待期間，除了放假處理寄送成績單/面試等事情，其他就是煎熬的每天滑郵件，等待學校通知（奇蹟）出現
- 4月我的申請季結束，退伍，繳交deposit，開啟研究所前準備階段
我的選校
＋各個學校申請時程（依據申請時間排列）
身為剛好擦邊成為「71黨」的申請者，當初選校是根據自己「會想去＋比較有可能上」的學校下手。還記得一位UCLA的學姐給我的建議：她認為「GT考到一個基準」就可以去拿文書、拿經歷去拼搏了！所以在選校方面我拉的分數range至少有20分左右，想想如果class profile平均G 720+，一定有可能有考780申請上的，相對的也可能有考700的！
此外，我認為應屆畢業生最大的drawback就是「沒有實際工作的經驗」，所以我偏向申請能找實習的program，補足社會新鮮人無經驗的窘境。我希望研究所畢業後能在美國工作一段時間再作其他打算（俗稱留美黨），所以把比較多的權重放在能不能讓我有機會找到工作的方向邁進的！
簡單粗略的主要考量點：
- 時間長短（能不能進行實習）
- STEM Designated Degree Program（提供未來3年opt工作的機會）
- 課程設置（課程彈性和夠不夠tech）
- 學校位置（離工作/實習機會遠不遠）
- 能力所及（自己fit不fit）
註：一開始我的選校清單裡至少有快30間學校，後來才刪減成投遞的10間。這篇先不會細講「選校策略」，只會提及我所申請的學校，之後可能再開一篇詳細說明當時我對偏向數據分析的DS、BA、IM系所做的pros & cons比較。
當時也有列出三種層級的「學校清單」：
- 夢幻/彩票/女神：
CMU MISM-BIDA, GaTech MSA-BA, UChicago MPCS, USC MSBA - 衝刺：
NEU Align MSCS, UMich MSDS, USFCA MSDS, UW MSIM - 保底：
W&M MSBA, WFU MSBA
College of William & Mary, Mason School of Business
Master of Science in Business Analytics
威廉與瑪麗是我第一間申請的學校，因為自己真的非常喜歡VA＋免申請費，所以選擇申請這個只有10個月的項目當保底。畢業生主要去東岸的管顧業，因為自己曾經在顧問業實習，對於未來去美國四大當顧問還能接受，加上看到課程設置上有“Artificial Intelligence — Neural Networks, Genetic Algorithms”這門多數商學院沒有的課（先不論課程品質如何），所以就submit啦！也很高興的拿到了offer，可能是因為跟面試官聊的蠻忘我的，所以還有$10000獎學金。
- 2019/12/01 Submit
- 2019/12/01 R2 deadline
- 2019/12/10 面試邀請
- 2019/12/17 完成面試
- 2019/12/20 Decision — OFFICIAL OFFER
- 2020/02/01 Deposit Date
University of San Francisco, College of Arts and Sciences
Master of Science in Data Science
舊金山大學屬於「矽谷地霸型大學」，雖然是地域性學校，但因為位置超好+MSDS算是矽谷DS的輸出系所，所以就決定投遞申請衝刺一波。12個月的課程內建「基本上等於實習的practicum」（還是學校幫忙媒合的），使得很多學生實習完就直接拿return offer，算是我非常心儀的學校！比較有印象的是除了technical interview（考統計、線性代數、程式）外，Adcom會先面試G高的申請者，所以我是等到2月才收到面試邀請的。很可惜因為當時當兵一直約不到面試，加上後來收到其他學校的offer就放棄了。
- 2019/12/01 Submit
- 2019/12/02 寄送GT
- 2019/12/05 R1 deadline
- 2020/02/21 面試通知
- 2020/02/28 interview canceled
Wake Forest University, School of Business
Master of Science in Business Analytics
以為翻譯成「起床森林」的威克森林大學給了我2020申請季最慘痛的經驗，當時沒準備好面試題目就去做Kira了。可能也是因為第一次面試，全程吱吱嗚嗚的，結果不意外的直接被放在等待名單中了（WL），還被WL了5次。其實WFU在美國的聲望還蠻不錯的，排名也靠前，因為走的路線有點像是Duke MQM（課程偏商），所以未來主要是做BA相關的職缺。
https://business.wfu.edu/masters-in-business-analytics/
- 2019/12/03 Submit
- 2019/12/12 完成Kira
- 2019/12/15 寄送GT
- 2020/01/24 Decision — WAITLIST
- 2020/02/18 Update—WAITLIST
- 2020/03/13 Update—WAITLIST
- 2020/04/01 Update—WAITLIST
- 2020/04/10 Update—WAITLIST
- 2020/06/19 Update—REJECTION
University of Washington — Seattle, The Information School
Master of Science in Information Management
女神校之一的華大，地點在超級讚的西雅圖，也是微軟、波音公司的總部。當初在UW Foster MSBA (1 year)和UW ISchool MSIM (2 years)之間做選擇，最後因為時間的考量選擇了申請MSIM，不得不說UW的學長姐人都超級好的！此外，我也聽了很多場MSIM舉辦的webinar，Adcom很明確地強調課程偏向management，specialization的部分會涉及但不是深入。因為ISchool目標是培育以後的管理者，所以在SOP撰寫時建議強調自己過去leadership的經驗。超糾結的學校之一，只好期望畢業後看能不能到西雅圖工作了！
- 2019/12/02 寄送GT
- 2019/12/12 Submit
- 2020/01/15 R2 deadline
- 2020/03/16 Decision — OFFICIAL OFFER
- 2020/04/15 Deposit Date
Georgia Institute of Technology, Scheller College of Business
Master of Science in Analytics
南方MIT之稱的GaTech，買一張彩券，果不其然一個號碼都沒中（reject）！之前因為看到一畝論壇上的推薦才想要登登看這天梯，後來想想可能是因為學校偏向「本身理科背景」的申請者（2019年學生有Engineering背景接近50%），所以沒申請上可能是硬件沒有符合吧。申請時發現學校非常低調，沒有提供詢問Email，只能靠填表單問問題，但也不一定會收到回覆就是了，有問題時可能就需要直接打點話去問了。Atlanta是一個很多fortune 500的城市，GaTech MSA的畢業生也有50%留在當地工作，大部分都是做Data Scientist的職位，所以不管是課程或是未來發展都非常吸引人！
https://www.analytics.gatech.edu
- 2019/12/15 Submit
- 2019/12/15 寄送GT
- 2020/03/05 Decision — REJECTION
Carnegie Mellon University, Heinz College of IS & PP
Master of Information Systems Management — Business Intelligence & Data Analytics
超級夢幻女神校，當時看了一位學姐的blog分享，才決定追一個夢！直到今天還是非常感謝當初那篇啟發我的文章。卡內基梅隆大學可能對一般人比較陌生，但這間學校在電腦科學的排名長年位居一二，課程設置很tech。卡內基的名言：“My Heart is in the Work.”完完全全印證在許多課程設置上。MISM項目也已運行多年，相對成熟，在BA興起後也新增了BIDA，專門培育Data Scientist的人才（當然還是蠻多人轉碼的）。我記得當時準備Kira時，記起上次教訓，千準備萬準備，深怕有任何沒練到的題目。很幸運的先收到了David給的口頭offer，最後也決定去這間學校了！這邊想告訴想去CMU的申請者，不要害怕先修課沒修過，學校很看重是否fit。（我大學計算機概論教了Julia，所以我現在還在上Java的prerequisite呢）
- 2019/11/27 寄送G
- 2019/12/02 寄送T
- 2019/12/03 寄送WES
- 2019/12/20 Submit
- 2019/12/25 完成Kira
- 2020/01/10 application deadline
- 2020/02/26 Decision — PRE-OFFER
- 2020/03/09 Decision — OFFICIAL CON-OFFER
- 2020/04/15 Deposit Date
University of Chicago
Masters Program in Computer Science
異想天開追個CS夢，雖然不轉碼，還是投了“where fun goes to die”的芝大。MPCS分為好幾個specializations: Data Analytics, High Performance Computing, Information Security, Mobile Computing, or Software Engineering。我當時選擇Data Analytics主要是看上了可以去上Toyota Technological Institute at Chicago (TTIC or the Institute)的很多ML, DL神課！最後非常可惜收到了reject，事後分析可能是因為很多CS必修課沒有修 Ex. 離散數學。
- 2019/12/15 寄送GT
- 2019/12/20 Submit
- 2020/01/04 R2 deadline
- 2020/02/26 Decision — REJECTION
University of Michigan — Ann Arbor, College of LSA
Masters in Data Science
相對新的項目（剛成立2年），課程彈性高＋項目長2年，問過學長姐發現可以參加Multidisciplinary Design Program (MDP)和不同領域的人team up做project，非常棒的經驗。有趣的是Director竟然是台灣人呢！被reject後有去觀察錄取者的BG，發現還是老問題「數理背景」。畢竟隸屬在Department of Statistics下，我的統計學分數卻沒有特別突出（大一沒認真修課）真的是大劣勢。
印象比較深的是essay直接問有沒有參加任何促進社會美好的活動（如下）：
Since graduating from high school, have you pursued any volunteer activities, work experiences, or leadership of student organizations that were specifically related to reducing social, educational or economic disparities based on race, ethnicity or gender, or to improving race relations in the U.S.?
- 2019/12/20 Submit
- 2019/12/23 寄送彌封transcript (FedEx)
- 2020/03/14 Decision — REJECTION
- 2020/02/01 application deadline
University of Southern California, Marshall School of Business
Master of Science in Business Analytics
超級想去的元老級女神BA項目，時間長18個月，可以實習，地點還在LA。我記得USC MSBA每年都是02/14發R2的offer，那天在軍中收到offer的時候整個人從心裡叫出來，能有緣加入Trojan family，真的是最好的生日禮物！
申請時除了要求SOP以外，還要繳上一分鐘的video essay（如下）：
Required Introduction Video
Please create a one minute video addressing the following: In the Business Analytics program, we have a diverse and collaborative environment both inside and outside of the classroom. We also place value on creating a community with the entire Trojan Family. Please describe the contributions you expect to make during your time at USC. How will your colleagues benefit from your presence in the program?
對於想申請USC的同學我有以下小小建議：
- 影片是錦上添花：
錄製前做完善的規劃，建議擬出講稿，注意內容。我覺得video essay的目的應該是測口語表達，因為「清晰地英語表達能力」是未來職場上必備的溝通談判技巧，學校也很重視招進來的人是否有具備這項能力。我當時主要是說可以當跨領域的bridge，且可以把我的創造力帶進USC Marshall（可能比較特別哈哈）
Takeaway: 我認為USC這個video essay是可以準備的，自己是先上YouTube看去年來admitted的申請生是怎麼拍的，你訂出大致上想呈現的內容，最後拍了好幾次刪刪減減才上傳的！ - 影片選擇上傳YouTube：
可以觀察自己的影片有沒有被view！回想起2月11號Adcom就有來看我的影片，最後還按了讚！如果想知道Adcom是不是開始審自己的application這是個好方法！（影片設定不公開，限制只給有連結的人看） - 送出申請記得要寄一份學校的transcript過去：
其實是因為網站上寫的很不清楚，當時提交申請後在某個群組看到才緊急請FedEx送去的，所以未來申請的千望不要忘記這項requirement！
- 2019/11/27 寄送G
- 2019/12/02 寄送T
- 2019/12/21 Submit
- 2019/12/25 寄送彌封transcript (FedEx)
- 2020/02/14 Decision — PRE-OFFER
- 2020/02/16 Decision — OFFICIAL OFFER
- 2020/03/06 Deposit Date
Northeastern University, Khoury College of Computer Sciences
Align Master of Science in Computer Science
轉碼神項目的東北大學資工研究所，有很多校區可以做選擇 — — 我當時是選擇Seattle校區。SOP還是寫偏向走DS，也完全沒想過會上這間刷題轉碼強校。對於想轉CS有興趣的，Align會在半年內完成CS的undergraduate，再花2年完成正式的CS master，代表可以實習2次！另外，NEU最有名的就是「Co-op機制」，學校提供學生一個完整找實習、找工作的資料庫。
此外，申請時還要填幾個比較少見的表格：第一個要求評估自己的Computer Experience（還必須說Fair/ Good/ Excellent），第二個要列出修過的Computer Science Coursework（我選擇列出上過的data課，附上成績）。
- 2019/12/24 Submit
- 2020/02/01 Decision Date canceled
- 2020/03/05 Decision — OFFICIAL OFFER
- 2020/03/20 Deposit Date
- 2020/04/15 deadline
事前準備：
其實一開始學習data也是矇矇懂懂的，因為Data Science/Business Analytics本來就是個跨足很多領域的學科（上圖）。BA年年熱門，尤其近幾年台灣也開始吹起大數據時代的風，越來越多公司開設data組別。在申請者越來越多的情況下，其實可以仔細研究自己未來可能要學什麼，學校培養什麼樣的人才，如果喜歡才會有動力繼續鑽研下去！
以幾間美國的研究所項目的教學目標為例，可以看出蠻多都是：「給予學生工具→來解決大數據商業問題」。而「工具」需要用到資工、統計領域的知識，面對「商業」的問題需要貼近實務，產生商業策略。所以學data跟business是脫不了關係的。
- CMU MISM-BIDA:
Empowering the Data Scientist. - MIT MBAn:
prepares students for careers that apply and manage modern data science to solve critical business challenges. - NWU MSiA:
teaches students the skills that drive business success in today’s hypercompetitive, data-driven world and aims to produce well-rounded data scientists who possess the rigorous technical training and the business acumen to lead data science teams. - NYU MSDS:
Educating The Next Generation Of Data Scientists. - UCLA MSBA:
give you the tools to become a leader in this rapidly evolving and in-demand field. - USC MSBA:
analyzing big data, deriving business insights, and presenting complex data to business executives.
先修要求：
因為是大二下學期才決定出國的，所以對於申請的先修要求真的一無所知。但是回過頭來，還真的蠻謝謝雙主修補足了很多先修要求。不管是基礎的統計學、線性代數，到進階的機器學習，大學時真的修了蠻多data相關的課。
我會建議想朝這DS, BA方向的申請者盡可能讓自己成為跨足兩個領域的「π型人才」。不管是修課、做專案、參加實習都是不錯的選擇。以自己為例子，大學時除了會計本科偏商學的歷練外，雙主修巨資管理也讓我接觸到程式、演算法等課程。此外我還多修了個金融科技學程，希望能更了解電子商務的domain know-how。
想申請商業分析研究所，建議在大學時補足以下幾個先修：
必修：滿足大部分商學院BA的prerequisite！
- 線性代數/管理數學（Linear Algebra/Managerial Mathematics）
- 統計學/機率與統計（Statistics/Statistics and Probability）
- 資料庫導論（Introduction to Database Systems）：SQL
- 程式設計（Programming Techniques）：Python/R
選修
- College Math系列（Calculus微積分, Differential Equations微分方程式, Pre-Calculus Algebra, Pre-Calculus/Trigonometry預科微積分/三角學）
- Economics系列（Econometrics計量經濟學, Macroeconomics總體經濟學, Microeconomics個體經濟學）
- Programming系列（C++ Programming, Java Programming……）
- Data Science系列（Introduction to Machine Learning機器學習導論, Text Mining文字探勘導論……）
Takeaway: 建議先將必修課修完，再朝自己有興趣的方向「特色修課」。
GPA要求：
除了修課會讓Adcom認為你的背景符合以外，大學硬件之一的GPA還是要顧的！參考一畝上的這篇調查下大家的GPA的文章，可以發現50%以上的申請者GPA在3.5–3.89的range內。有些學校的Adcom會卡GPA，沒到就砍，這是GMAT/GRE高分也很難彌補的，因為GPA也代表著長期的努力，也算是一個學習指標，所以能從below 3.0拼到3.0的話，一定要努力為自己拼一次。
我認為3.0+最基礎的、3.5+很好、3.7+有競爭力、3.9+就已經是大神了！當然每間大學可能也有不一樣的評分方式，Ex. 我大學就讀的會計系就是很容易大家普遍分數都很難看，但不論如何GPA能多一點是一點，如果已經畢業或是準備要申請的，就放手一博拼別的吧！
Takeaway: 大學如果除了讓GPA維持在3.5+以外，可以朝向爭取data相關的prerequisite和elective高分，讓Adcom認為「你/妳適合這領域」。我在大學時所有data課的GPA是3.97（只有一科沒有4），申請時也是有加分的作用的。
軟實力要求：
許多商業分析項目在文書中都會要求展現相關的軟實力，因為Adcom要的不只有會讀書，也希望申請者有適應力、溝通、創造、批判思考、韌性、社交、解決問題、團隊合作等能力。歐美教育體系很重視全人發展，有一次閱讀一篇哈佛招生官錄取準則發現一個蠻特別的概念：「學校要組一個team，有各式各樣的人才，如果兩個都是奧林匹克金牌，那接下來評比的就是哪一位更適合整個團隊。」簡單來說，我覺得如果一位申請者所展現的soft skills是Adcom認同的，覺得fit，那離拿到offer可能也不遠了！
大學不是全部都在讀書，以下是幾個大學可以參加增添soft skills的方式：
- 社團/系學會：
不管是舉辦系上活動，還是很多社團會有的期初社大、期末展演，都是很好培養team work, leadership的機會。我大學時參加舞研社，在跨校的聯合寒訓中擔任隊輔，這些都是很好的teamwork/work with people from diverse background的活動。 - 志工/義工：
志工經驗最好是長期的，固定去圖書館擔任志工等。如果時間不夠也可以考慮多參加幾個一次性的志工活動。大學時我有參加幾場留學展的義工，除了去做服務性質工作外，還可以獲取一些留學資訊。 - 參加meetup/ forum活動：
我認為參加meetup主要是展現自己對某個領域的興趣，Ex. 台灣Julia programming社團幾乎每個月都會有一次Julia meetup。很多官方和民間組織也會辦一些未來展望、專題報告的論壇，不僅可以加深自己對產業的了解，還可以寫在essay中表現自己的動機。 - 讀書小組：
不一定每個學校都有，但如果有機會lead a study group，其實是一個很好證明自己統籌、領導能力的實例。此外，如果你是個願意學習並且分享知識的人，這可以成為讓Adcom喜歡你/妳的重要personal trait！ - 交換學生：
大學唯一的遺憾就是沒有花一學期出去交換學生，交換可以增廣見聞，增進國際觀；如果去的是歐美國家，變相的也是讓Adcom認為你/妳有在不是自己原生語系的國家生活的能力。不論如何，如果有機會、budget允許就出去看看吧！ - 科技部計畫/ 參加conference（科研）：
「科研」，就是科學研究的簡稱，大學如果有投上科技部計畫，在執行專案的過程中可以增加學術上的深度。我當時參加的科技部計畫也學到很多論文問題的發想、研究的方式，這些都是在大學課程學不到的另類學習！ - 雙主修/輔系/學程：
當時在逛西北大學分析碩士在讀學生介紹時有一項驚人發現：非常多人是雙主修或輔系畢業的！這其實蠻震驚的，因為以我自己雙主修的經歷，真的蠻花時間的在修課，每學期學分修到滿就是為了在規定年限內修完。不管是雙修或是輔系，可以算是多一個機會看看和自己領域不同的世界（還有選課優先權），很多系所也會開自己系結合data的應用，Ex. 當時有看到我們學校經濟系開設大數據計量經濟學等。當然，多一個學歷或多一個學程不一定比較好，但如果可以完美結合文書，那一定是如虎添翼。
Takeaway: 大學除了培養專長，還是一個探索人生的時光。請不要只是為了申請做準備，因為申請學校不會是你/妳的全世界，而是讓你/妳通往人生另一個關卡的必經之路！加油！
準備過程：
「忙碌申請季的到來，預告了所有準備只是為了看到submit application那一刻的預備動作。」
準備申請的過程儘管煎熬，但該注意的仍要注意！從登入學校application portal到submit application的那一刻，我整理一些申請時自己碰到比較大的問題，提供自己的想法，希望能幫大家解惑解惑！
註：如果沒有提到，可以在文章下方留言，本文不定期更新觀點上來哈哈
先考G還是先考T?
第一題就是難題！我自己是先考T才考G的，但T花了很多時間想考到T110，G也準備了一年多的時間。當時的想法是T考完之後我就有信心把G考高分，後來發現這心態有問題！千萬不要以「一個堆一個」的心態去準備GT，因為如果第一個準備的不如預期，可能就導致骨牌效應了。
我的建議：凡事設停損點，不管是G先還是T先。以一般申請者的標準，朝「71黨」做準備，T考到100就先收手，準備G，如果後面還有時間再回過來考T；反過來如果G一直卡680/690或是310+（連續3次），先準備T吧！我當時第一階段準備托福時一直卡在T105左右的分數，一直不太了解為什麼，後來隔了一年，接近裸考的一次竟然出分T111。很多時候當下會執迷不誤，但很多事情是需要時間消化的！
GT要補習嗎？
我的狀況是T補習，G沒有補。T花了蠻短的時間就破百了，補習班還提供writing和speaking的讀書會，專業的師資解題，還有機經班可以參加。而對比考G的DIY時期，很多資料都是自己上網蒐集，看了五花八門的讀書方法，有點像是在訓練ML模型藉由大家的經驗訓練出會考試的自己（不知道black box裡是不是真正適合自己的方法）。事後覺得，最重要的還是要抱持正確的心態：不管補不補，不要認為補習班就是萬靈丹，要自己先做準備！
Ex. 我會希望我當初在上托福補習班前，先自己認識考試在考什麼？先做過一輪TPO看看自己弱點是什麼？再去補習班對症下藥。因為如果有做準備，starting point就不是認識GT是什麼，我們該怎麼面對，而是我現在碰到這些問題，補習班不僅補充我之前沒察覺的一些知識，還解決我的問題。
DIY還是找代辦/仲介/顧問？
我自己偏屬「DIY派」，因為覺得現在太多代辦太不專業了。記得上次有去詢問過一個代辦關於BA的選校，結果我卻被推銷他們過往學員上英國某一間名校的醫學院。諮詢體驗雖然不好，但我對代辦/仲介/顧問是完全沒偏見，因為有些提供的服務在申請方面真得蠻完善的。Ex. 選校定位、學校偏好、示範essay、潤稿批改等。
我的建議：如果覺得申請上有什麼不太理解的地方，不妨去問問看（It never hurts to ask!），問清楚提供什麼服務、會給什麼重要的留學資料，甚至可以自己準備問題篩選比較適合自己的留學顧問。如果代辦只是單純幫忙填application portal的東西，建議還是省下一筆錢，因為畢竟申請還是自己的，自己填會比較放心的！
找老師/主管寫推薦信
邀請推薦信真的很像跳Tango的前進後退步伐。雖然台灣的老師/主管幾乎都願意幫忙寫推薦信，但如果真的跟自己不熟，我自己會擔心寫出來的推薦信和自己的背景脫勾。好的推薦信可以為essay加很多分，會有點像是長江後浪推前浪的概念。以下是我整理的幾個注意事項：
- 找認識自己的寫推薦信：
如果是實習我會選擇找我上面一層的主管，而不是只看過幾次的合夥人。上課的時候可以選幾個自己有興趣的科目，多和老師互動，提出自己的觀點，培養日後寫推薦信的緣分。老師如果認識這位申請人，寫出來的推薦信會比叫契合。 - 正式推薦信邀請必備資料：
很多時候就算是認識的老師，過了一兩年也會不小心忘記學生的名字和風光偉業！所以在寄出正式推薦信邀請時，一定要準備幾項資料：學校清單（包含deadline）、與老師互動史（有點像是FB上的友誼紀錄，修過老師什麼課等）、簡歷、SOP、推薦信擬稿。 - 推薦信擬稿：
我一開始也不太知道怎麼擬推薦信，但最基本的模式就是：「推薦該學生是因為有什麼優點，以例子佐證推薦內容。」注意重點是一定要舉例子，不然會變得很像空口說白話。在正式推薦信附上擬稿也代表著自己想過要老師推薦什麼。一間學校如果要3位推薦人的話，我會建構3個不同的優點，避免重複/過度強調單一個優點。 - 為每封推薦信設置deadline：
明確的說，申請季最怕的是deadline快到了，結果老師推薦信還沒上傳。所以在時間的考量上，我會建議把推薦信deadline設在正式deadline前的1–2個禮拜。如果推薦人不小心忘記了，還有補救的空間。此外，如果能早點確定推薦人，也是讓老師/主管有更充裕的時間上傳文件。（千萬不要抱持著「今天邀明天要」的心態，真的很NG，會讓推薦人困擾！） - 適時的提醒：
說認真的學校教授不只要授課，還有自己的研究要處理。公司的主管更是要處理客戶、上級承接下來的工作。很多時候真的會沒時間填（有寫學校填推薦信流程非常複雜），不然就是忘記要幫忙推薦的事情。這時適時的提醒是必要的，但也不能太過頻繁每天提醒一次。我認為約莫1周提醒一次，最好挑下班時間、老師空堂時間提醒比較恰當。
該申請幾間學校？
我在申請前在追夢網和一畝論壇上看到很多中國大陸的申請者都申請20家以上。當時就很緊張，導致自己列了快30幾間的學校要申請！但事後想想實在是太多了。我認為6–8間算是合理的範圍，10間算是非常極限了。混申BA, DS, IM, CS的我在處理每家的SOP時，每間都客製化就花了很多時間修改，如果申請超過20家之後如果都面試可能也是得心力交瘁的過程。
準備好再丟吧！
很多美國的學校都是rolling制，意思就是會有好幾round，可能某幾個round錄取比較多人，後面就會更嚴格檢視申請者條件，減少錄取人數。但這也不代表要急著送出申請，如果沒準備好，送出申請雖然是一種解脫，但被reject就沒戲唱了。我建議做好萬全準備在前幾個round（R3前）送出申請。
面試如何準備？
要面試了怎麼辦？準備面試的流程我分為五個階段：蒐集資料→自我準備→找人練習→複習準備→正式上場。在面試前總要注意學校的特色，一定首先先逛逛學校網站把該知道的訊息搜集完畢。另外，非常推薦去追夢網和一畝論壇上搜尋面試題目，有些非常熱心的版友會分享自己的面試過程、該注意的事項。拿到面試題目後，我的方式是想好自己要說什麼內容，直接用手機錄影試講到滿意為止。面試前的幾天反覆去聽，重複練習。（時間抓一週）等到正式上場後就會比較comfortable把想講的內容說出來。
面試主要分為三種：
- 單向面試：
英文是1-way interview，面對電腦上的題目限制時間錄製回答，通常系統上可以練習，但實際面試只有一次機會（一次定生死） - 真人面試：
和面試官約一個時間線上面試，通常會比較多變化，臨場感100%，可以跟面試官問問題、做交流 - 電話面試：
我是沒經歷過電話面試，但是有聽朋友說有些學校會直接打越洋電話進行面試。面試臨場感會比真人面還小，提供一個小技巧：可以把自己準備的內容印成一張A4放在一旁閱覽
事後回顧：
一直到今天打這篇文章的時候還是覺得真的是one hell of a ride！事後回顧整個過程，還真的有很多可以改進的！畢竟人非聖賢孰能無過，我也是從各種錯誤中爬過來的，希望以下幾項能讓未來申請的人避免我曾經犯過的錯！
早一點做選擇
所有人一進大學都會經歷一段摸索期，要找到自己有興趣的項目也是需要經過不斷的探索，就連我自己現在還持續的探索到底比較喜歡什麼？如果讓我重過大學，我會選擇早點選出一個大方向，早點在大二雙主修來修更多我喜歡的課，早點找教授做科技部計畫，早點參加更多的meetup讓我更了解嚮往產業，提早辦好LinkedIn多問問學長姐意見。很多事情擠在大三大四做，很容易讓人喘不過氣！
如果你/妳現在還是小大一，建議多多去嘗試不同的東西；大二可以為自己做主，朝向自己以後出國想進的領域，更深入了解鑽研；大三大四專心準備GT和出國事項。
出國留學的心態
我覺得出國留學的目的百百種，有些人想要刷學歷，有些人想要學更多東西，有些人只是想要出國見見世面。但我認為最終還是要回到一個問題：「到底fit不fit你/妳的人生？」如果之後沒有要讀二碩、MBA、博士的話，出國讀研究所可能就是once in a lifetime的經驗。不管在一年或兩年的學習過程中都希望是適合自己的，因為喜歡才會想繼續學習，才會有更正向的心態面對職涯或是工作。所以希望大家留學前先問過自己是不是你/妳想要的！
過一天真的是一天
這其實不是要講廢話，但準備留學的過程真的很煎熬。建議未來面對這種困境的人：「試著專注在過每一天，好好的過好每一天！」每學期訂一個大目標，縮小到每週執行小目標，每天執行幾個task。我相信只要一步一腳印，很多事情是可以被慢慢解決的。就連我現在準備要去讀研究所，我也是照著自己的pace，慢慢往入學、求職的目標前進。
自己擔心不如找人聊聊
申請準備時我其實真的每天都睡不太好，因為我心中都會質疑自己，害怕某間學校會不會秒拒我？我到底會不會上哪間學校？面對未知人總會出現莫名的恐懼，這個時候我會建議找在讀的學長姐聊聊項目狀況、過去申請經歷。幾乎每個人都是經歷過這個階段才熬到出國留學的！所以不要害怕面對自己，學著面對恐懼之後才會踏實許多。如果之後有問題想問的也可以在LinkedIn找我談談，如果時間允許我會分享我自己的經驗，幫助減緩這段必經的焦慮道路。
結語：
到今24年的我，人生中要感謝太多一路以來幫助我成長的人。雖然路還很長，起步階段醞釀了很久，先跟大學這麼努力的自己說聲謝謝！謝謝你撐過這段艱困的時光！現在在美國找工作更加困難，如果SDE : DS是10 : 1，那麼Algorithms track DS可能是0.5吧！但不論如何持續追夢，才會越來越強大！
其實出國不是一個人的事，謝謝老爸老媽老哥老班默默的支持，雖然可能不知道我在堅持什麼，但謝謝都能體諒我的一切
謝謝肉緊，一路以來都一如往常的關心關懷著我，讓我撐過最痛苦的時光
謝謝佳蓉教授不厭其煩的教我很多課堂上學不到的東西
謝謝宏文教授讓我對微積分產生信心，朝更數理的方向前進
謝謝浻揚老師把業界使用R的技巧傳授給我，告訴我產業上最迫切的需求
謝謝Howard百忙中還是抽空幫我填表單，你真的是最棒的主管
謝謝Lori從當初進中正時就非常照顧我，也謝謝幫我解惑的Hank
謝謝所有幫過我、被我煩的學長姐，包含CMU的Ashley, Jessie, Linda, Jerry, Tiffany, SY; GaTech的Chris; GSU的Judy; GWU的YL; NWU的Zach; Purdue的Shan; SCU的YT; SJSU的CM; UChicago的SN; UCLA的Emily; UCSD的Wayne; UMich的Hamilton, YL; UMN的Cora, Joanna; UNC的David; UofA的TT; USC的Kathy, April; USFCA的Joyce; UW的Tony, Daphne, Ed，沒有你們的指點，我可能還是在荒野中迷路的羊
特別謝謝Ashley, Chris, Shan, Emily, Tony, Daphne，不厭其煩的接受我的要求，你們真的都是我的幸運星，謝謝你們
謝謝去年就去USC的Tiffany，今年守約定也到去美國了，當時也是你幫我模擬面試的，由衷的感謝！要當我LA的地陪呀
謝謝GMAT好戰友Anna，之後要去英國追夢了，感謝之前每週的讀書分享、盲點突破，有人在同一條船上真的是不可一世的機緣
謝謝在NTU的虎、Eric，時時督促我要更精進自己，力爭上游
謝謝後來去亞馬遜當SDE的小學同學Jacob，沒有你的故事，我不會那麼拼命想再回到美國
謝謝巨資互助會的夥伴們：阿賴、庭瑩、佳淳、鈺婷、郁清，才能安穩度過雙主修沒有組的窘境
謝謝接納我為一群的大一大三大四巨資學弟妹，謝謝你們讓我具備更年輕的心來看待學習
謝謝當兵時的鄰兵：Daniel、Martin、Erik、Mark、小夫、子安、璿宇、家靖，在餵食我之餘陪我度過最難熬的等offer時期
謝謝留學LINE群，雖然我一如往常的潛水，但跟著大家緊張真的比自己緊張好上太多
最後謝謝看完這篇文章的你/妳，出國的路申請只是個開始，希望這篇總結能在對出國申請的人有所幫助，送一句我摯愛Yoda大師的話幫大家加油：
Do or do not, there’s no try — Yoda
