[錄取] CS Master, CMU/UCSD/UCLA/Purdue

看板studyabroad作者peter78789 (十月)時間9年前 (2015/03/29 03:33)推噓27(27推 0噓 7→)

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Program/Research Field: ˙CS Master / Machine Learning Decision: ˙CMU MLT Admission: ˙CMU MLT (Language Technology) ˙CMU MCSD (Computational Data Science) ˙UCSD ˙UCLA ˙Purdue ˙CMU ECE (at Sillicon Valley) Rejection: ˙CMU CS department ˙CMU ML department ˙Stanford ˙Berkeley ˙UIUC ˙UW Madison ˙GaTech Pending: ˙UT Austin ˙Cornell ˙Columbia ˙USC ˙UC Irvine Test Score: ˙TOEFL 103 (R28/L26/S23/W26) ˙GRE 323/3.0 (V154/Q169) Background: ˙BS in NTU CSIE, 2010-2014 GPA: 3.87/4.3 (Overall) 3.92/4.3 (Major) 4.04/4.3 (Last 2 year) Rank: 27/X (X大概是140左右吧,有點忘了) Publications: ˙1 Technical report (under review by Machine Learning Journal) ˙2 Workshop papers (winner reports), Nth author Honor & Awards: ˙First Prize, Track 1 of KDD-Cup 2013 (Team Competition) ˙First Prize, Track 2 of KDD-Cup 2013 (Team Competition) ˙First Prize, NTU CSIE Researh Project Competition ˙NTU Outstanding Students Scholarship ˙Prof. Chen-Liang Jia Scholarship, NTU EECS College Research Experience: ˙Undergrad. RA, NTU CSIE (to Prof. Chih-Jen Lin) ˙RA, NTU Hospital (to Dr. Xin-Jia Chen) ˙Research Intern, HTC Working Experience: ˙替代役, 新竹市天主教社會福利基金會 ˙IBM Summer Intern letter of Recommendation: ˙指導教授*1 in NTU (大學部專題2年) ˙修課教授*2 in NTU ˙工程師*1 in HTC Extracurricular Activities: ˙NTUMUN Club (Model United Nations) ================================================= 前言: 從大二暑假決定要出國讀研究所時，就立刻把這個版加入我的最愛，努力地從板上各種神人的文章中了解如何申請學校。那時便決定有朝一日自己拿到Admission時一定要寫一篇心得文，希望能夠幫助到和自己有類似背景的人。這篇心得文出自於自身經驗，有些論點可能只適用於CS 領域。請小心服用:) 動機: 我大一到大二時將大部分的時間投入在社團活動，成績並不是太出色，當時也沒想到自己有能力到國外讀書。很慶幸自己能在MUN認識系上的Justin Chiu學長，當時聽他分享了錄取CMU MLT的心得，讓我瞭解到申請top 20的學校似乎也不是遙不可及的夢想，只要能按部就班地在我大三到大四的時間內將研究、成績、英文、實習等方面達到一定的水準，相信申請的結果也會定有收穫。在大二的暑假，我加入林智仁老師的實驗室，主要從事 Support Vector Machine相關的研究。我還記得第一次進到實驗室那吃驚的光景。甫一抬頭，天花板上掛著玲瑯滿目的學校旗幟，有CMU、Stanford、MIT、UT Austin、UIUC 等等top 10 CS名校。那時候我心裡想的是，看來這是一個超級猛的lab啊... 在lab的兩年時光，感謝教授和各位猛男學長熱心地帶領我做研究，也讓我體會到ML領域的有趣之處，更加深了我出國讀研究所的想法。英文: 感謝爸媽小時候的栽培，我的英文能力不算太差，在社團活動中也有持續接觸英文，因此在準備TOEFL和GRE的過程中並沒有遇到太大的困難。 ˙TOEFL: 關於準備的材料，我主要是在TOEFL板爬文，裡面有豐富的心得文和線上資源。TOEFL比較難衝高分的應該是Speaking，可以到網路上先google一些模板，然後找也有考TOEFL的同學一起練口說。 ˙GRE: 關於準備的材料，我主要是在GRE板爬文，裡面有豐富的心得文和線上資源。Verbal相當困難，我的考試策略是遇到單格填空和閱讀時可以多花時間拿分數，遇到兩格or三格填空就儘速作答，這樣Verbal應該可以達到150~160之間。Quantity近年有愈加困難之趨勢，對於理工科學生來說，也需要多寫題目，熟悉題型，考試時要非常小心，才能拿到滿分。 CV & SOP: 我的CV是參考lab學長的排版格式，建議使用Latex編輯，對於CS領域應該看起來比較專業。CV內容的話大同小異，主要就是學歷、成績、得獎、研究經歷、工作經歷等等。 SOP的話，我是參考網路上許到範本和中國的一畝三分地論壇提供的樣本。我SOP的架構分為五段，第一段是hook，主要作為一個引子，要能凸顯出你個人的特別之處，引起讀者的注意。第二、三、四段分別是研究經歷、修課成績和有趣的project以及實習工作經歷，最後一段則是針對各個學校的客製化內容。我寫完SOP和CV後，有請小時候的英文老師和Macaca大神幫我修改文法、內容及文章架構。我誠心建議一定要把SOP和 CV給別人看過，因為會有許多盲點是自己抓不出來的。從這次的申請經驗中，我所得知的訊息是CV相較於SOP重要。 CS最近幾年有愈加熱門的趨勢，每年申請人數持續增加，因此有些學校根本不會仔細看每個人那幾千字的SOP。CV就相當於第一眼的印象，因此好的排版，吸引人的內容就相當重要。吸引到審查者的注意後，他才有可能花更多時間看你的 SOP。成績: 就我所知，GPA、TOEFL和GRE都算是一種門檻。學校在審查過程中，會先區分出top 5~10% 和 50% 以下的applications。 For top 20 CS schools, 50%以下的篩選方法不外乎就是 GPA小於3.8，TOEFL < 100，GRE V+Q < 320等等，實際的門檻因學校而異。因此，我認為成績只要維持在一定的高度上，不需要把所以的時間都拿去衝GPA。把成績維持在top 10-20% 不是太困難，但要把成績從top 10% 衝到top 5%，可能就要多花滿多力氣。我的想法是不如把這些時間拿去做研究，一是提早對研究領域有所認識，藉此了解自己是否適合做研究，二是看能不能在大學的時候發表top conference /journal paper，這樣對申請可能比較有利。研究: 這絕對是申請最重要的部分。研究經驗其實並不完全局限於 publications，也包含research intern、research competition 等等。在申請前有paper當然最好，但投paper其實是一個滿運氣的過程。有時候chair editor可能對於你paper所寫的內容不是很懂，他有相當大的可能性會把決定權完全交給3個paper 的reviewer，只要平均的分數沒過，那這篇paper可能就不會上。那reviewer通常是相關領域的教授，只是有些教授工作繁忙，便把review paper的工作交給底下的學生去做，那可能就會造成有些bias的review...再者，有些期刊或會議的審查時間會拉得相當長，因此很可能趕不上申請前的deadline。總之，我所想表達的，對於大學部的申請者而言，有paper是個超級加分，沒有的話也沒關係就是。以我自己為例，我大學部有一篇technical report，是關於support vector data description的研究。研究的內容主要是從convex optimization 的觀點去討論前人的研究有哪些不足，然後我們想辦法提出自己的證明去改進等等。整篇paper沒有實驗部分，只有理論推導以及最後release了SVDD模型的code。這種比較理論的 paper可能在審查的過程可能就會拖的比較久，然後很看review 意見... 此外，有些實驗室的教授會跟領域相近的公司合作project，我覺得那也是相當好的經驗。有些學校的碩士申請的參考依據可能會把intern和papers擺在相同的份量，因為他們會考量這個學生畢業後是不是能在職場上有所表現。因此，實習便是他們一個可以參考的依據。選校: 選校的依據，我一開始是參考 The US News top 20 CS排名，然後在看看近幾年實驗室的學長都去哪些學校，擬好一份清單後，還有和指導教授討論。其實用排名來選校，也不是個相當好的方法，因為如果要做研究的話，還是要看你研究領域中強的教授所在的學校才是你選校的依據。如果你出國的目的是想讀完碩士，直接在美國找份software engineer的工作，研究領域可能就沒有差，參考各種排名系統即可。但是你出國的目的是想要做研究的話，我是認為要先認識那間學校是否有你有中意領域的老師。至於學校審查application的機制，除了上述top 5-10%的學生很好鑑別以外，10-30%就不是相當好鑑別，因此每個學校可能都有自己獨特的model去篩選。就我所知，有些學校的做法事先把application依照他們的興趣領域分成數個bins，然後每個bin只會錄取差不多數量的人數。舉個實際的例子，近年machine learning領域非常的熱門，假設今年UCSD有 2000個申請者，而其中又有700個申請者在申請表單上把ML 領域放在top interest,那又有300個申請者在申請表單上選擇Compiler/Programming Language領域，那最後UCSD可能就是從Ml領域的700個人中挑出X人，然後也從Compiler領域挑出Y人，而X，Y取決於UCSD該領域教授的多寡。假設X與Y 相差不多時，ML領域就顯得非常競爭。推薦信: 推薦信我的建議是，盡量給熟識你的教授寫。可能有些人會找成績好的那門課的教授寫，這類的推薦信在CMU是被歸類為DWIC (Did Well In Course)，據說是連看都不會看的。因此，最好再決定出國的時候就開始物色推薦信的人選，想辦法跟該領域的教授做專題，當TA等等，重點是要讓教授寫出他一些concrete or unique的經驗，國外的審查者比較喜歡這種推薦信。有些教授會希望學生自己先擬好搞，然後寄給教授他看完再送出。在自己擬搞的過程中，可以先參考網路上一些如何寫推薦信的網站或是一畝三分地論壇，上面都有很多資源教你如何寫一封好的推薦信。結語: 申請國外研究所這條路走來實在漫長且艱苦，從一開始沒有自信自己能申請到好的學校，到現在的結果，著實有點令人難以置信。從這次的經驗，我深刻地體會到到永遠別小瞧你自己。當你全心全意地投入一件事情，你的成長會令你吃驚 :-) 希望這篇心得文能夠鼓勵所有想出國唸讀書的朋友，有夢想，先設立目標，一關一關地去突破，不知不覺地，也就走到申請的終點。一路上受到許多人的幫助，最後要感謝所有曾經幫助和激勵我的人。感謝很多已經在美國的學長姊(leepei, Macaca, Fish Tung, Justin Chiu 等等)不厭其煩地為我解答許多申請過程中所遇到的問題; 感謝林智仁教授啟蒙我對Machine Learning領域的興趣，以及指導我扎實做研究的態度和方法。也十分感謝林智仁老師、林軒田老師、林守德老師和HTC的Victor熱心地幫我寫多間學校的推薦信; 感謝一起奮鬥申請學校的戰友(Jimmy Juo, Fredick Liu, Jimmy Hsu, Flex Wu 等等)，我很喜歡大家一起努力、一起分享督促申請進度的時光; 最後感謝我家人們的無條件支持，容忍我這個在家裡混吃等死20幾年的米蟲能夠無懼的追求自己的夢想。謝謝你們從小對我的栽培，讓我有機會去世界最好的學校被各國的猛男們電電。 ※ 編輯: peter78789 (61.230.54.156), 03/29/2015 03:41:08 ※ 編輯: peter78789 (61.230.54.156), 03/29/2015 03:42:43

推

smallstan

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※ 編輯: peter78789 (61.230.54.156), 03/29/2015 03:43:42 ※ 編輯: peter78789 (61.230.54.156), 03/29/2015 03:49:19

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leepei

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