[錄取] Harvard/Columbia/C-Tech DS/CS/Media MS

看板studyabroad作者jycs (Janet)時間7年前 (2017/04/21 04:36)推噓26(26推 0噓 0→)

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在留學版獲益良多，回饋一下抱歉排版有點亂以CS,DS來說結果不是很好但以我的條件，我是心滿意足了XDDD 獻醜供大家參考～～ Program 2017 Fall MS/PhD in Data Science/Machine Learning Applications 想將ML,AI,DS作為解決社會問題的工具 ex. 交通、教育、醫療、媒體知道Data Science唸到PhD比較好，但目前條件、能力不足，PhD被拒絕後如果不能轉碩的學校就都先申請MS。 Admission Harvard Master in Design Engineering (3/3, interviewed) Columbia Dual Degree Master in CS and Journalism (3/7) Cornell Tech Master in Connective Media (3/11, interviewed) Rejection 可以明顯看出dream school是哪兩間XDD CMU ML and Public Policy PhD (2/21) CMU LTI PhD, MS (1/31) CMU HCI PhD (3/10) CMU MCDS (3/29) CMU Master in ML (2/18) CMU MSCV (3/3) CMU MSCS (3/3) MIT Media Lab MS (2/25, interviewed) MIT IDSS SES PhD (2/28) MIT EECS PhD (4/1) MIT TPP MS(3/9) Berkeley Information MIMS (2/18) Cornell Information PhD (2/20) UCSD CSE MS (3/30) UCLA CS MS (4/14) Withdraw USC CS, Data Science, Multimedia MS UPenn MSIT UW Data Science Brown Data Science Decision Harvard MDE ======================== Education Background NTUEE BS, GPA: 3.4/4.0(Overall)、3.7/4.0(Last 60) 大一不認真、大二基礎不好導致追得很辛苦。大三開始做研究，用到許多微積分、機率、線代，通通都要重讀，這時候會很想搭時光機回去打爆大一的自己…….。另一件蠢事是一直逃避不擅長的系訂選修，等到大四下才修，讓大三努力拉的last 60又被拉下來。有些program只看last 60，可以注意一下。 TOEFL / IELTS / GRE TOEFL 112 (R30/L29/S26/W28) IELTS 8 (R8/L8.5/S7.5/W7.5) GRE 328 (V160/Q168/AW3.5) Publication None Awards 國內數據競賽第四名國內商業競賽第一名、第四名 Working Experience 機器學習相關實驗室RA、TA 國際科技公司研究性質實習國內大廠數據相關實習上海數位行銷公司商業實習 Letter of Recommendation 實驗室老闆大學部專題老闆修課+比賽指導老師（熟識）實習Mentor ======================== Program資訊（注意：有點主觀，歡迎補充&糾正） CMU CS 可以共用推薦信，我申請了這麼多個，也只用寄三封。像USC的CS如果申請三個program就等於要九封推薦信。但INI, ECE, Heinz就都要重寄。至於申請多個是不是真的增加機率就又是另外一個故事了。（個人感覺是會上的就會全部都上，不會上的投再多個也不會上XDD） MIT Media Lab Media Lab規定所有錄取者都要從碩班讀起，不管有沒有碩士學位，但這碩班是有全額獎學金。只接受IELTS，不接受托福。參考版上學長姐的方式，和教授取得聯繫後飛過去面試。我是在1/19面試，面試了老師和三位PhD，後來覺得去的有點太早，其中一位PhD跟我說他們都還沒開始看申請者的資料。面試結束當下有感覺自己沒有讓他們非要我不可，大概也是因為這樣後續雖然有聯絡，最後還是被拒絕。我覺得技術層面的問題不多，主要都是看思考邏輯、怎麼approach problem，有些情境題我考慮不夠周全或是某些問題美國已經討論好幾年、台灣才剛開始，這些都影響到回答的深度。當下有感覺面試過程我從實驗室的人得到的啟發可能多過我給他們，這樣他們不要我也不意外了XD Media Lab的錄取是各組獨立，每個選人的標準和當年需要的人都不一定。後來發現有些人是會報名九月、十月的Open House來打聽每年各組狀況（印象中八、九月開始網路報名，很搶手），機票花在飛Open House，面試就是用Skype。但沒人說得準是Open House飛比較好還是Interview。再來是申請表中有問有沒有external funding。有幾個組似乎偏好自己帶錢過去，這裡指的是已經確定拿到教育部獎學金或一些公司贊助，感覺上不能說自己支付學費。 MIT IDSS SES(PhD), TPP(MS) 直接從IDSS投SES的GRE門檻是AW4，沒有錄取的話可以轉碩士的TPP再審一次。目前EECS也可以勾選同時申請SES，這樣似乎就能躲開SES的GRE門檻。 Berkeley MIMS Berkeley Information有做HCI和NLP的老師。PhD競爭激烈，一年好像個位數。MIMS當初打聽結果是非Berkeley大學部學生，有錄取的都至少兩年工作經驗，實習不算。另一個碩士，MIDS，是線上課程所以不考慮。我應該在GPA就被刷掉了，看今年版上蠻多神人錄取，有興趣的可以問問他們。 Cornell Information Cornell Info PhD沒上不能轉碩，雖然選單可以選！系辦小姐說Info碩士是professional degree (Master of Professional Study, MPS)，而他們規定PhD申請要轉碩不能轉就業導向的學位，我後來只能轉CS MS，連CS MEng都不行，當下就不抱任何期待了 Q___Q 雖然Info MPS定義為就業型，但我看也有人跟研究後來轉博。 Columbia CS+Journalism 畢業會拿雙學位，但學分數很重，幾乎就是CS MS(30+)加上Journalism MS(30+)直接相加(65+)。我申請時選擇不拿獎學金，但錄取後系上寄信來說可以補填。據說來自新聞所的獎學金蠻豐厚的。而且在我登記不去前，時不時寄信說有校外獎學金可以申請。就業聽說也算蠻順的。另外一年收的名額少，我覺得學校算照顧這個program的學生，考慮期間也有教授聯絡我（教授大學讀Harvard，婉拒後還推薦我Harvard附近餐廳XD）。最後考慮想把NLP應用鑽更深，希望CS:Journalism=3:1，1:1對我來說太重了。另外申請Dual Degree要考一個線上寫作測驗，會由簽約廠商遠端監視電腦桌面跟視訊考試。場地部份有點麻煩，像我在自己房間就要把書、明信片牆等等都拆掉（桌面牆壁都要淨空），咖啡廳有人進出不行、台灣凌晨無法租借討論室，建議提早搶考試時段。考試內容是四、五題簡答題，如：(1)印象最深刻的新聞事件、(2)現代的新聞發展、(3)如果要訪問XXX，你會怎麼進行（當時名單我只認得Ivanka Trump……）。我那時候感冒加上凌晨，為了確保意思能正確傳達，我都用非常簡單的句子，也避開冷僻字，因為無法使用字典。但我立場很強烈，會直接寫出我認為新一代的媒體有哪些新選擇、各個選擇的挑戰和影響。 Harvard MDE Harvard Design School和Engineering School合開的新program，我是第二屆。畢業要修8門研究所等級必修，其中2門Design School、2門Engineering School，可任選。另外Harvard和MIT彼此間互相修課很容易，這也是我後來選擇Harvard的主因。PhD似乎只要老闆同意，愛修多少都可以。MDE的話，MIT的課最多抵2門必修，可以超修但不計入學分。網站上說至少要有一年工作經驗，實習不算，但第一屆有一兩位是沒有的，第二屆我也不符合這個標準。每一屆會訂一個社會問題當大主題，畢業後的thesis要以解決這問題為目標，設計符合Engineering, Design甚至Business相關評比的解決方案。因為program很新，很多細節似乎都可以討論。除了program新，學校方面也在摸索以外，獎學金方面也相較Harvard其他program少。其他program都有專門給該program的獎學金，MDE完全沒有，但可申請校內或校外對象較廣的獎學金。新program確實讓人不安，但我感覺系辦很友善、學生跟director接觸多，就當一起嘗試吧！我在申請時的background選項勾engineering，有business、design、engineering三個選項，分配到的面試教授是工學院的。教授問了三題。第一題先確認program跟我的interest/motivation有沒有合拍。第二題偏廣度，特別請我描述跨領域合作。第三題教授直接說要看我的depth of knowledge，請我選一個技術最深的project講，我後來真的選一個非常technical的。因為自己表達問題，我覺得我沒有讓領域和我不同的面試教授真的很理解我做的東西。講完後我補充說其實我有其他應該更像這個program的project，但教授卻說我選擇講的正是他想要知道的。 Cornell Tech Connective Media 我在一月初就收到面試通知，但一直等到二月底左右才面試，當時很害怕面試通知是不是發錯人了。面試我的是去年畢業的系友，內容主要是確認彼此目標相同、跨領域和領導經驗。除了介紹學校外，系友人也很好地告訴我，如果要往我的目標走，可以看哪些教授、startup的東西，整體感覺其實非常好。但我想多加強自己在統計和AI的能力，面試系友也坦承這方面的課程可能無法滿足我的需求。 UW, Brown, USC Data Science 這三個其實是我的保底，但今年結果看下來其實也不保底了。UW DS目前是第三年，前兩年課多半開在晚上，有部分學生是在職生。當時寫信問白天可否跟實驗室研究，對方是說非常歡迎甚至鼓勵。Brown DS的Capstone Project可進lab做研究，director也回信說不是purely industry-oriented，但強調是以碩士兩年來設計、非PhD準備課程（印象中Brown CS好像歡迎轉領域、有意願做研究的過去當做PhD準備）。USC DS據說是給有意願讀PhD的，門檻相對Data Informatics高。 ======================== 時間表考慮到自己實力不夠，決定在畢業後給自己一年Gap Year，也很幸運能有各種機會在這一年好好加強自己。因為各種拖延導致申請時忙到快瘋掉，附上時間表但不建議大家用這模式。九月找學校十月補GRE、推薦信十、十一月考完試、名單定案十二月 SOP,CV初版一、二月聯絡美國教授選校大一商業相關的實習讓我認識了資料科學，把原本畢業後想轉商的我拉回理工。其實我一開始想申請的是ML Theory相關的program，但看了許多paper後，雖然深深著迷，但也相當懷疑自己是否有能力做這樣的研究，於是開始往應用看。這方面的教授或課程分散在不同學系，如資管、心理、語言、設計。有些老師會兼兩三個系的教授，這種情況我就會投非CS。畢業後拿的學位名稱不太一樣，會擔心就業，但就先申請再說，結果也沒錄取，不用煩腦XD 這種program找法比較麻煩一點，我基本上是： 1. 找相關conference, 看喜歡的paper是哪個實驗室出的,除了main conference,我也會看workshop（有些偏重理論的conference，會有針對某個應用的workshop 。） 2. 寫信給做相關研究的學生。我信中會寫明自己想做的東西、目前條件（ex.有deep learning經驗但對reinforcement learning不熟）。很幸運得到許多學校和教授建議，通常不縮限在一間學校、一個系，幫助真的很大。 3. 去工學院網站，找program列表，一個個點進去看。考慮到畢業後在美國就業和希望未來可以回到臺灣，我有把學校知名度納入考量。最後加上個人生活習慣，得到最終名單。英文考試 TOEFL/IELTS 高中成績108（R/L:30, S:23, W:25），大四有再考成績也差不多。雖然有過100分的門檻，但其實單項口說沒過，寫作也一直拉不上去。我最早的準備方式是大量接觸外國媒體，除了常見的CNN, BBC, TIME, WSJ, The Economist，我也看很多美劇、八卦報紙、選秀類型節目，就是看自己會想看的東西。過程中除非自己好奇意思，不然不會查字典。這兩個考試其實是設計給非母語人士，並不會特別問冷僻單字的意思，練習碰到生字不要慌、能用前後文推敲意思應該就夠了。曾碰過整篇只知道在講畫的色調，細節都不知，但還是拿到分數了XD 口說靠跟朋友密集練習終於過了Cornell Tech的最低門檻（Cornell Tech Connective Media規定單項26）。實際講給人聽比較有臨場感。朋友也給了我關於邏輯、內容上的建議。有時自己覺得邏輯順、例子有趣，聽者不這麼認為。寫作我強烈懷疑是字數到某一個程度就有一定分數。我後來練到可以寫700字，但沒多想用字和結構。最高分的文章，架構和例子都沒之前低分好（之前約500字）。雅思來不及好好準備，考前翻了幾個部落格和心得了解題型就去考了。我自己覺得雅思閱讀和聽力比托福簡單，但聽力要寫單字，我猜被扣分就是單字拼錯。寫作聽說蠻重結構和用字，我當時一樣用爆字數政策，分數就低了。口說跟真人考，一開始先自我介紹，之後有兩題問答：第一題具體描述（ex.你住公寓還house,描述房間）第二題思考論述（我被問了類似青年住宅的問題）。我碰到的考官人蠻好的，還會幫我開話題XD 我自己覺得就算是學術雅思也比托福生活化，對我來說比較好考。多數美國學校會收雅思，另外英國文化協會每年都有雅思獎學金。如果經濟許可的話，我蠻推薦另外考一個雅思。雅思有很多管道報名，一個是英國文化協會、一個是IDP。兩邊都自有獎學金，但英國文化協會除了臺灣區獎金，還有一個東亞區，一年一個名額，獲選會支付第一年學費。若要申請英國文化協會的獎學金，一開始報名要從英國文化協會報。申請期限是每年年底，我時間太趕就直接貼自己SOP到申請文件，結果當然沒上XD GRE 大三有揪同學開讀書會，內容：字彙的力量單字考試、作文觀摩、學校介紹、英文簡介自己研究。後兩者對申請幫助大，前兩者效果不大。（不過學長們大四開讀書會效果不錯，我猜我們是因為太早沒危機意識。）最後還是報了Mason的GRE全科班，推薦必須短期衝刺的同學。Mason教材非常好，可在最短時間、讀最少東西衝過320門檻。而我最推的是寫作方面的加強。我只有用Mason教材搭配考滿分的兩次模考。主力都放在六本單字題本，只背了部分1000單。除了把每個選項的單字都搞懂，我會將相關意思的單字一起背，例如：frugal, provident, thrifty, profligate, prodigal, generous。這部分可以利用MW字典最下方的同義、反義字。我也會自己聯想相關的字，例如慷慨也是和錢的使用有關，就和節儉、浪費、吝嗇一起背。另外題本順序其實暗藏玄機，某些單字和句型會重複出現、越變越複雜、開始有陷阱，如果時間充足建議大家follow Mason建議的讀書順序。比較可惜的是我準備時間短，我知道有些人會每天選幾個單字造句，我覺得這樣才真的把這些好字變成自己的。我寫作時很少用上GRE單字。課堂上，老師會教句型分析，讓你不用懂句子就能選出答案（很神奇，我自己也嚇到）。除了對填空題有幫助，這些分析也提升了我的寫作能力。以前做題目都憑直覺，不會注意轉折詞、連接詞及對稱句型，同時寫作句型單一無趣。聽了句型分析後，我開始會注意自己寫作的架構。不只是檢定考試，後來在寫CV, SOP甚至e-mail我都有感受到自己的進步。另外，除了原本的兩堂寫作課，不定時會有作文一對一輔導跟團體模考。我前兩週瘋狂報名一對一輔導，後兩週則是參加團體模考。寫作輔導相當客製化，隨著寫作能力進步有不同著重點。一開始是針對例子、觀點，例如可以多加哪個反例或哪裡寫得不夠清楚。後期會調整每個觀點的順序，讓文章讀起來更有力。GRE後，我仍然常仿照這種評量方式檢視自己的文章。老話建議早點解決，我聽說美國人大二就會先考了，大三和大四拚研究。我過了一個月工作後上課到九點多、每天寫兩篇AW的日子，寫完還要撥出時間看學校、老師。週末時間長會當模考，訓練專注力。當時成績大概在318-322，考試當天可能睡比較飽就考出堪用成績XD 地獄準備方式，跟時間表一樣都是反例XD CV/SOP 因為我大一就開始找實習，一直都有維護一份英文CV（國內實習工作其實都可以投英文履歷，可以一開始就做英文的）。申請學校時用latex重新排版，將學術性質項目放到前面、技能型的版面縮小。另外我也增了一個類似前言的部分，幾句話闡述自己投這個履歷的目的，還有幫自己的履歷用幾句概括、highlight特定詞。 SOP我把要想做的東西寫得非常非常明確，一方面是知道自己的條件，除非真的很match不然不會收，另一方面也知道自己個性做不感興趣的東西是不會做好的。我主要是請相關領域還有一路上非常了解我努力過程的學長姐替我潤稿。另外有些program會要求第一段就要列出想跟的教授，或是要具體寫研究目標，這兩點要特別注意。我有參考一些教授和PhD放在他們網站上的research statement。再來就是會包含一些專有名詞，想說如果有教授是直接輸到系統搜尋，希望能被找到。 ======================== 從不知道方向、每科必修都戰戰兢兢怕被當，到現在找到想努力的方向，過程中真的很感謝許多人的支持、鼓勵。很謝謝家人、師長、實習老闆總是給我許多鼓勵和機會。謝謝學長姐、同學、朋友們陪我渡過很多崩潰時刻，總是不厭其煩地教我。我很幸運有你們，跌倒也能再站起來。希望有天我也能像我身旁這些人，又強又謙虛，把自己照顧得很好同時還能幫助別人。謝謝你們！ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 43.248.18.63 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/studyabroad/M.1492720615.A.FC9.html ※ 編輯: jycs (43.248.18.63), 04/21/2017 04:49:30

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kurenai0514

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※ 編輯: jycs (43.248.18.63), 04/21/2017 04:51:58 ※ 編輯: jycs (43.248.18.63), 04/21/2017 04:53:41 ※ 編輯: jycs (43.248.18.63), 04/21/2017 04:56:24

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icheee

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bruce00595

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