跨专业申请全美TOP30 Data Science，我是如何与梦校结缘的？-新东方前途出国

先介绍一下我的软实力，分四个部分，我本专业物理相关的做了比较多的科研。实习的话，在申请前我的实习只有两份，一份是在香港资本公司做了一个analyst助理的实习，这不算是非常solid的实习，就还比较好申请。另一个是数据公司的实习，做NRP比较辅助，帮NRP主做数据处理的实习，实习方面我个人觉得没有非常的有利。

推荐信是对我申请有很大支持的项目。说下推荐信，我拿到了两个科研方向的推荐信，推荐信不需要写太长，因为我这两个科研的老师都说我可以起草推荐信，他们最后来更改。我自己起草了非常多的内容，讲我是怎么做的，整个科研的进度，最后的成果，最后老师给我写推荐信的时候，他给我的建议是没有一个老师真正有空去给你写那么长的描述。

所以说一封好的推荐信就是夸就好，这位同学什么时候来我这，我觉得他是一个怎么样的人。我的这个老师给我非常强的推荐，他讲了给我PhD offer这件事情，全部包囊在推荐信里。我认为这个推荐信是很强的推荐信，虽然他是一个青年教师，但这个在我留学申请方面还是蛮大的重点。

我参加了复旦大学大数据学院的暑期学校，其实专业上我并没有学到很多东西，但我感觉在里面是认识了很多很厉害的人。这种交际也是比较的重要。不完全统计，我总共申了九个学校，有九个项目我是中间就直接放弃，就是申到一半之后觉得自己没有那么喜欢这个项目，就没有继续申下去。其中有两个USC的还没有给我结果，剩下的有五个录取，还算是一个不错的结果，特别对于转专业的学生。

我主要选择是去NYU的Data Science，去继续深造。不知道这里面有没有大家了解过的项目，或者是想要了解的项目。我之所以选择NYU的Data Science，每一个项目都是有好的一方面，不是说那个项目A一定优于项目B，没有这种说法，但是肯定是会有哪个项目更适合自己。所以说你在选校的时候，你首先要确定好自己的目标，然后再去看项目的描述，它的课程，上过的人对它的评价，你才好去做出一个决策，你应该申哪些项目。

你有这个目标之后，你才更好去学习，更好为那个方向努力。因为每个都有自己的爱好，有的是你更有科研的经历，有的你更有实习或者是工作的经历，课程特别的匹配。你不可能每一个方向都做这么好，所以比较省力的做法你要了解好自己喜欢什么，当你去了解什么项目能达到你的目标，你再去为那个项目它的要求或者它的喜好那个方向去努力。

院校解读

留学方案

案例分析

我再讲一讲为什么我选了NYU，NYU的专业排名比较高，比较有意思的是它的课程，很多是跟PhD上的。它是两年的项目，还有一个是在纽约，我感觉会更好找到钱比较多的工作，所以我就选择NYU DS。

我这里想要讲的一个故事，我在申请阶段有遇到一个同学，他是录到了NYU Data Science，但是他没有去读，反而是读了CMU，前面有一个叫做信息系统管理的项目。其实NYU Data Science专业综排应该算是很高，MISM在MIS方向也是很高了，我不是很懂他为什么选这个。因为我是想做Data Science的，所以我就不能理解他为什么会抛弃NYU Data Science这个项目去读CMU。

总之这个故事意思就是说，项目只有合适自己，没有哪个好哪个坏。最后再为NYU DS打个招牌，今年收了两千封的申请，就发了三百个offer。它项目不算特别少，但是其实也不是那种特别大的，大到感觉想捞金的那种，每年招了四五百，五六百人。这个项目大小是150人，希望以后每年都是这样子，都是维持在150左右。比较酷的一点就是它的tracks非常多，而且它的tracks好像是一年内可以随便转，NYU DS还是一个不错的项目，大家可以看一下图片。

建议

接下来的部分会分享一下我的一些经验，我觉得硬实力不用说了，当然是越高越好，你的GPA越高越好，你的课程匹配度越高越好，你的托福越高越好，你的GRE越高越好。除此之外我的软实力怎么打造？因为软实力真的非常广范，你真的每个方向都可以去努力。我个人认为我的软实力中比较有用，比较加分的点就是我的一个科研经历，以及就是在做这个的时候，老师的一个强推。

我是从11月开始申请，这份经历才五个月，它其实不是很成熟的。但是我可以在比较短的时间内拿到推荐，可以做好我的这份工作，老师可以真心去推荐我，这算是我做的比较成功的一点。先讲一下暑校，为什么我要先讲暑校？是因为我的RA的机会就完全是来自于我参加的那个复旦大数据学院暑校任职的同学推荐的。所以这个暑校的话，论经历上讲它算是在PS上增添一点点的色彩，因为我是转专业同学，对于Data方面任何的机会，任何的经验，其实都会是一个加分。

暑校的话，一般情况下是国外的暑校＞国内的暑校，有的暑校真的给钱就能去，他不挑你。但这种暑校，大家就没有必要去。肯定是选那些需要经过挑选的暑校，复旦这个暑校其实算是有经过挑选的，但没有说这么严格，毕竟我去的时候他才第一届，比较的年轻。

上财有个交叉学院也有个暑校，我当时有去蹭一下课，感觉这两个暑校其实是一个类型的，都会请一些国外大佬来介绍一下某个领域，他会比较大概的介绍，然后加上前沿的进展，那个老师他自己发的论文。一开始的时候你听得懂，慢慢越往后这些课觉得我怎么听不懂了，你能学到一些东西，但是你企图通过这个暑校，把你从一个小白变成大牛是不可能的，因为真的非常浅的给你带入一下，你可以通过暑校去了解一下自己的爱好。如果你想读PHD的话，你可以知道这有这么多研究方向，研究的路子可以去了解。

复旦大数据学院暑校是不用钱的，但他会挑你。上财交叉学院还蛮贵的，所以我就是蹭课，申低成本的暑校。关于暑校有一个点，我没有企图通过暑校去认识大佬，但是后来发现我在暑校认识了非常多的大佬，认识了一些博士的candidate。因为我本人是学统计的，大四上的时候有去补修一些统计的课。大家如果真的想做Data Science的话，很多Data Science其实就是在做统计做的事情，所以你统计的东西肯定是你懂的，这个又是大家可以去了解的地方。

我认识统计一个同学，他是博士，有些不会的问题我就问他，我觉得你认识这些同学，这个资源还比较的难得。在一个暑校里面，你们是短暂一个时间能够成为同学，你就可以抓紧时间去认识一些朋友，不管他是不是大佬，我觉得你可以认识到很多志同道合的人。特别是对转专业同学来说，你身边同学都不是跟你想要走一样方向的人，所以抓紧时间这种机会去认识一些人会比较好。

RA经历

我跟老师都是远程的交流，这个成本是非常低。我是发邮件给老师，他又给我个小测验，完成这篇测验一半是自己的能力，一半是网上搜，去把这些事情给做出来，当然花了一定的时间。其实我觉得不是什么难的事情，只要你肯努力肯定是可以做到。总之我觉得你只要用心去做，用心去找，肯定是可以做好这件事情，肯定能通过这个实验。

自从我想转Data Science之后，我就有不断去接触一些东西，我有去了解一下别人怎么做这种数据的处理，怎么去解决一个问题，你可以看到很多这样的例子。我去学语言，有看一些数据相关的丛书，其实网上也有很多资源。

在做RA过程中，其实是蛮辛苦的。基本上我不是很懂统计这种东西。但是我觉得老师人很好，给我很多鼓励。我也有真的很认真对待他交给我的任务，所以在做RA过程中，我经常和他交流，会做一些报告给他。特别是像我是远程的，东西就整理成一份结论，做成报告的形式去给老师，可以省很多时间。这种小细节都是可以在做RA整个过程中，去注意一下，这样子可能老师对你的印象会更好。

多看官网

最后是关于申请，首先官网是最好的信息库，其实所有人的信息都是来自官网，它是最全的信息库。如果官网上很多消息你想知道的信息没有找到的话，你就可以发邮件问，可能会有些同学觉得发邮件很麻烦，发邮件无论是你进入职场，还是你与人社交都可能用到的事情，如果你连这个都不肯做的话那就不OK。

所以大家要多看官网，我自己的一个比较失败的地方，是有两个项目我是申到一半，分都已经送过去了，钱都投进去了，之后才觉得好像没有这么合适，中间又放弃了，觉得这样蛮亏的。一般来说是越早去申请，你录取的机会是越高的，我一月初很早的时候申到了NYU金融工程AD，那个AD因为我是在他们的要求时间提前去申的，这就很谢谢新东方的申请老师摧我比较的勤，我就得以在提前把它给交了。

没到一个月，我就收到第一封AD，整个心就定下来了，整个人就会心宽一点。所以说真的越早提交，录取机会越大，学校也可以更好做好选择。永远不要申请你不喜欢的项目。

最后祝大家申请都顺利，你的结果都是你努力出来的，运气方面觉得自己有一点点运气，但更多的是努力。早点做规划，早点申请，多看官网。转专业的同学，任何转专业机会你都要掌握好！大家加油！