[心得] 免費諮詢/顧問/討論/灌雞湯?! (8/1~9/10)

看板studyabroad作者時間6年前 (2017/07/26 05:38), 6年前編輯推噓56(56推 0噓 3→)
留言59則, 56人參與, 最新討論串1/2 (看更多)
暑假放假回台灣, 有不少時間可以回饋鄉里:) 我的背景是: 2009 - 2013: 台大物理 BS (Research focus : Condensed Matter Theory) 2014 - 2017: Stanford ICME MS (Research focus : Machine Learning, Sequential Decision Making) 2017 - : UCLA 商學院 PhD (Research focus: Operations Research) 可以幫忙的範圍很多, 像是SOP, CV, 英文考試準備等等. 不過我最有內容可以分 享的應該是轉換跑道的心得. 當初在台大物理系成績也是挺不錯的(兩次書卷 , major GPA~3.9/4.0), 但當意識到自己不喜歡做物理研究時, 我就毅然地轉 換跑道了. 那時遇到了不少懷疑, 但很慶幸有非常要好的朋友一起互相打氣( 見文章#1Lm1Kmso), 最後我們都成為物理系的叛徒了哈哈, 所以如果你/妳覺得 在轉換專業的跑道上感到孤單, 我相信我的經歷可以給你很大的鼓舞(猛灌心靈 雞湯!), 那種不斷被懷疑且焦慮又掙扎的感受, 我懂. 到了Stanford, 讀的是跨領域的專業, 第一年的第二個quarter開始, 我""跟風 ""做了人工智慧的研究(我承認我就是跟風哈哈), 一做就是兩年多, 雖然也是 有不錯的結果(with top publication), 但覺得現在的AI/ML比較偏向engineering 精神, 不適合我這個科學家內在個性的人XD. 最後因緣巧合下, 要到UCLA商學院 讀PhD, 雖然商學院聽起來很商業, 但其實更像是應用數學的研究, 尤其是 Optimization Theory, Algorithms, Applications, 更符合我的興趣. 當然離開 了當紅炸子雞ML有點令人扼腕, 但我相信這是更棒的選擇. 我人在台北, 所以北部的朋友們可以找我當面聊 (我也喜歡當面聊, 餐廳或咖啡廳 都可), 中南東部的朋友可以跟我約Skype. 一次一到兩個小時, 如果有必要, 可 以再約下一次. 還有幾件事, 希望來信者可以先看過了再和我約時間: 1. 希望將來你/妳有了申請結果能讓我知道. 我覺得這很重要, 畢竟幫助他人的人 都會希望自己支出的時間是有意義的. 同理, 請大家也都要讓自己的推薦人/教授 知道申請的結果, 填10來間學校的推薦信表格不是一件輕鬆的事QQ 2. 對申請的過程有最基本了解, 像是知道英文考試, GPA, 推薦信等等. 3. 其實商學院博士班的申請其實我不是太了解. 我的Stanford指導教授和UCLA 指導教授是朋友, 而且面試也只是UCLA教授在跟我說Stanford校園多無聊和 LA城市多有趣而已. 所以不是很有代表性, 當然我可以也對我目前片面了解 的商學院提出想法, 但那可能會偏頗. 至於MBA, 那又更加地不同了. 4. 在台北約的話, 我傾向約台大附近, 東區, 或是大直內湖地區. 上面幾點都看過後, 只要覺得我的經歷能對你有幫助的話, 都歡迎站內信. 最後的最後, 是我個人對於留學版的一些想法, 稍嫌囉唆, 大家可以跳過XD 最近很多發文者都是想轉到CS, 而底下的推文常不是太友善, 像是質疑的轉行動機 等等. 但我個人認為, 因為不確定未來方向而想轉行到CS是非常正常的事情. 在台 灣, 大學要轉系非常不容易, 而我們在上大學時, 通常都還不知道自己真正的興趣 是什麼. 等到大學畢業卻又發現自己的學士學位不好找工作時, 想跳到CS - 這個目 前"看似"工作門檻不會太高收入卻又不錯的方向, 那再正常也不過了. 在這樣同理心 下, 我覺得我們應該提供更多幫助和討論, 而不是使申請人信心受挫(當然, 伸手牌 必須譴責XD) 再加上現在大陸, 韓國, 印度, 中東地區的留學生素質與數量越來越好 , 我們更應該更加團結才是, 這也是我發這篇文和幫忙諮詢的原因. 歡迎大家站內信. 從下週到九月初都是我可以的時間. 有站內信來都會回(但可能晚個 兩天). 也請來信者稍微簡述一下自己的主修和要申請的學位. [文章下面我又多講了很多廢話, 若有偏頗之處, 請指正] -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 123.193.243.118 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/studyabroad/M.1501018730.A.6DB.html
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push!
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又神又好心
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學長推一個
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推熱心
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真的好熱心 推推！
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感動推！
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推 好猛經歷
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商博推
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好厲害啊，有機會真想聊聊
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推～～
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已寄信
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商博推～
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推好心人!
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幫推，佛心大神來著
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推，也推最後一段的mindset :D
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這經歷太厲害了吧
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推！
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推用心！
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推！
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推好心
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推!好熱心~~~
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推佛心
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很特殊的經歷 好奇為什麼最後商學院是選擇PhD
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其實商學院PhD比大家想像的都還要陌生很多, 它跟MBA非常不同, 後者我認為必較 軟知識課程和社交活動組成, 最重要的是, 它讓畢業生薪資巨幅成長, 讓MBA學生 獲得一次生涯轉換和上升的機會. 而商學院PhD的學生養成其實很像數學系/物理系, 必須修很多的數學. 也不像是 Engineering學生那樣, 畢業可以發個5篇paper. 商學院和經濟系都是一篇就可以 了XD, 但那一篇必定很深很長, 而且通常被稱作Job Market Paper, 教職就是 看你這篇paper內容如何了, 即使是Working paper, submitted paper也沒關係, 重要的是想法. 商學院PhD收的人非常少, top20的學校, 每一年一個領域(ex:財金,會計,市場,運籌etc) 收2-3個PhD而已, 甚至更少(例如會計), 所以和理工科比起來, 找教職相對容易很多. 畢竟, 例如, 光一個Stanford EE PhD[**] 每年就有約100個畢業生了, 更不用說還有 MIT, Berkeley, Caltech, Michigan, CMU, ..., 不忍心繼續數下去了, 要去擠學術圈, 真的得非常非常優秀才行(所以大家要對自己的教授保持一點敬意啊XD 尤其對年輕的教授 , 現在教職越來越競爭了) 或是去pos doc. 更不用說, 商學院教授的薪水還比較高XD [**] registrar.stanford.edu/everyone/degrees-conferred/degrees-conferred-2015-16 我覺得這個資訊非常有用, 大家可以看看自己的領域收學生的情況. 因為Stanford是 比較all-round的學校, 不會有太嚴重的偏向理工或是人文. 1. 約15%的undergrad是CS畢業生 是所有undergrad裡最多的學位頒發的科系 我相信 大部分學校也是如此, 所以CS很競爭, 不只國際學生想擠, 美國自己也是人才輩出. 2. CS MS 196人; EE MS 198人. 看似差不多, 但其實差很多, 因為CS MS很多是Coterm 的學生, 就是Stanford Undergrad (CS, EE, ME, 甚至Psych), 在學校多讀一年, 就可以拿到CS MS的學位. 把這些人減掉, 會發現CS比EE在申請上競爭很多. (Stanford CS MS有很多可以上top 10 CS PhD的神人,或是我大哥Stanford Stat MS, 也是個top10 PhD等級的神人 只是他想找點去工作賺錢而已). 另一方面, EE和CS 我不認為找在工作上有太大的差異(ex:碼農), 更何況, Stanford EE的學生可以狂修 CS的課, 我相信很多學校也是如此, 所以當大家想要跳到CS領域時, 不仿考慮申請 EE (尤其是材料系/物理系的學生), 只要那個EE修課靈活度很高, 都值得一試. 3. 延續上面這點, 為什麼我覺得找工作時不會差太多. 因為碼農工作面試時的題目, 那些演算法題, 重點不是你是不是CS學生, 而是你會不會這道題, 就是有沒有上過 課. 只要刷得夠認真, 像對待指考一樣, 我覺得沒有什麼問題, 畢竟我們亞洲人 最會考試了XD 最理想的情況是: 有學長姐在大公司 -> 內推 -> 直接面試(跳過丟履歷海) -> 比誰刷題刷的熟, 英文不要太爛 -> 恭喜你進了大公司^^ 當然這是一般工程師工作, 更高端一點的, 就會看中更多能力. 我在Stanford MSE MS的好朋友從完全不會寫程式, 第一個quarter開始上最簡單的 程式課, 最後畢業時coding超強, coding小公主, 最後在灣區找到工程師工作. 所以 該不該在申請的時候去擠那個CS超級窄門, 我認為不一定的, 還是要配合你的系的 修課制度與決心! 4. 今天朋友跟我說, 我可能又會把更多人推入CS的坑XD 總之, 我只提供我的看法, 大家不要完全相信我, 參考就好, 而且我也沒有提到那些最後沒順利應徵到工作的人 的經驗, 像我也有一位朋友, 去了NYU Tandon CS, 他說除了他, 其他人找工作都很不 理想. 有沒有認識的人在公司可以內推會差非常多, 這是校友的優勢所在, 畢竟海丟履歷要收到回應真的不容易. Note: 這位NYU Tandon朋友也說 在他們學校不是同學每個被內推都拿到面試 所以 每個學校的情況可能不同 （我在Stanford的朋友是幾乎內推都有面試）
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推！
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好感人！推推推推
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大推UCLA商博
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推熱心！
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好奇問～為何離開同樣在解optimization問題，以及某種
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程度上算是應用數學的ML，而轉去唸商？
其實看看NIPS, ICML就知道了 (ML最好的publication), 裡面可能一半的文章都不是 深刻的數學或是科學內涵, 比較像是嘗試新的neural networks structure,然後跑出很好 的結果(一兩面滿滿的都是實驗結果). 的確, ML乍看下很應用數學, 但那是最早最開始 的時候, 或是二十三十年前的研究. 這樣也沒有不好, 畢竟以前最數學精神的時候就是ML 最沒人氣的時候XD 因為一點實際功效都沒有, 現在雖然很engineering, 但是實際能力 強太多了. 這只是個人品味而已, 我還是比較喜歡看到paper裡有數學有證明. By the way, 沒有貶低的意思, 因為嘗試新的NN結構也是要非常有巧思才行, 那也是 要很聰明的人才能有的研究結果.
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大推! 已寄信
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接下來回信會慢一點, 因為要旅遊直到週末. 今天大概回了20封信, 不過我應該還能 與更多人討論, 所以歡迎再大家寄信. 如果有什麼事反覆被問過很多次的問題, 我也 可以發文回答, 這樣可以惠及更多的想出國的同學. ※ 編輯: gcs1302 (123.193.243.118), 07/27/2017 01:10:34
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轉專業也太猛了
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推 已寄信 可以理解最後轉PhD的領域
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推佛心
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※ 編輯: gcs1302 (123.193.243.118), 07/27/2017 01:11:25 ※ 編輯: gcs1302 (123.193.243.118), 07/27/2017 01:21:49 ※ 編輯: gcs1302 (123.193.243.118), 07/27/2017 01:25:24
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推原po
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推推
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※ 編輯: gcs1302 (36.239.187.233), 07/27/2017 18:22:01
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推好 謝謝您的熱心幫忙
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推好心人
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推熱心 好奇想借問商學院Phd會研究 區塊鍊應用對公司規模
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07/28 00:31, , 51F
的影響之類的嗎？（智能合約讓外包成本降到極低之類的）
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推對ML相關研究現況的comments
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※ 編輯: gcs1302 (36.239.187.233), 07/28/2017 15:36:31
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推佛心 已寄信
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推
07/28 21:55, 54F
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推 等等寄信，謝謝你的分享
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推最後一段 跟謝謝分享
07/29 20:05, 56F
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想寄信問問題不知道還可不可XD
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推推推
09/02 13:10, 58F
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跪
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