【案例】 同济学姐如何转专业成功录取美国梦校Data Science专业-新东方前途出国

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      【案例】 同济学姐如何转专业成功录取美国梦校Data Science专业

      • 美国研究生
      • 录取院校:录取:哥伦比亚大学;卡耐基梅隆大学;乔治敦大学;纽约大学
      • 录取专业:Data Science
      • 语言成绩TOEFL:106 GRE:331 (161-170-3)
      • GPAGPA:4.59/5.0
      • 毕业院校同济
      背景介绍
      申请难点
      留学规划与提升
      学生条件:同济大学物理系 

      申请:DS+BA 大数据和商业分析方向

      录取: 哥伦比亚大学;卡耐基梅隆大学;乔治敦大学;纽约大学

      GPA:4.59/5.0

       

      TOEFL:106


      GRE:331 (161-170-3)



      讲座目录:


      1.  软实力介绍


      2.  NYU的选择


      3.  一些建议:关于科研,关于了解美国学校

      院校解读
      留学方案
      案例分析
       
      1

       

      我就是在某一个时间节点发现自己并没有特别喜欢物理,之后就决定要转专业。其中有过非常纠结的一段时间,有考虑过金融工程,还有其他一些专业。最后慢慢摸索到自己比较喜欢的一个部分,就是Data Science。

       

      其实我不是在确定喜欢Data Science后才去做这个留学申请的动作。我是比较早开始在做留学申请,一边确定自己方向,一边做留学的申请。这是算我比较后悔的一点,我觉得大家应该更多先确定好你的方向,之后再想我应该去读研,考研还是去留学,哪条路会更适合你的目标。

       

      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,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。

       

      2

       


      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。



      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。



       

       

       

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      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。



      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。



      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文 书老师,一直催我督促我提供素材,所以申请也是非常顺利和提前的。

       

       

      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。






      指导老师:刘玉莹老师

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