Admission University of Alberta MS CS (with full financial support in the form of TA/RA) Rejection NTU CSIE (推甄当炮灰) Cornell CS PhD UIUC MS CS Pending U of Toronto MS CS UBC MS CS Purdue MS CS+Stat Cornell MS CS Duke PhD CS NYU PhD Data Science Background NTU BBA with a minor in CSIE GPA: 4.01/4.3 overall; 4.3/4.3 in CSIE (26学分大二大三必修+6学分选修) ASU Exchange Program for one semester GPA: 4.17/4.3 Honors & Awards 书卷奖*2 GRE: V157 Q170 AWA3.5 TOEFL: S24 Total 101 Experience (申请时经历) Data Analyst Intern@本土证券 (1 year) RA@NTU Finance (3 months) 数理金融暑期研习@中研院数研所 (2 months) RA@NTU Accounting (6 months) Publication or CS-related Research Experience None Recommendation 修课教授 (工管系、工工所) 修课&指导教授 (财金系) 实习公司主管 (PhD from CMU) 管院转CS 高中时因为想往商科发展，选择了社会组，大学也无意外地选了管院。但是上大学之後才发现我对各种XX管理课没有太多兴趣，反而比较喜欢金融和偏数理的课程，所以我一直有申请双辅的计画。 我大三才申请到辅修资工，因为我不太喜欢写中低阶语言，也不想当Software Engineer，所以原本并没有想转职改念CS，只是想往财工发展 (有资工背景找buy side工作应该蛮有优势的)。然而修越多CS课，越发现CS的有趣。去年暑假到HKUST参加Mphil/PhD招募营队，原先只是想免费玩香港，但一整周演讲活动後，内心也开始觉得CS是个非常有未来的方向，除了coding之外还有研究这条路可以走。如果研究做得不错，可以走学术或是去业界做Research Scientist，如果研究做不好、没兴趣，还可以回金融业当Quant Researcher，这也是我後来决定申请CS的主要原因。 不过因为这样脚踏两条船，一直不确定自己想念什麽，导致申请时没什麽优势。申请FE，我数学课修不够多。申请CS，我又没有相关研究经验。 对我而言，系统、偏硬体、软工等方面绝对赢不了CS本科生，我也没什麽兴趣。再加上我们系有统计、OR方面的课程，算是有一点结合，所以我选择申请ML/Data Science方向。听港科教授说，研究型硕士系上会依领域平均分配名额，而AI/CV/ML是近期最热门的项目，最多人申请，所以竞争最激烈。 选校方面，我都是申请研究型硕士，通常都是两年、要写论文、会给硕士funding。 像UIUC (MS), UW-Madison, Cornell (MS), 香港 (HKUST, Chinese U, HKU MPhil),加拿大 (UToronto, UWaterloo, UBC, UAlberta, SFU) 几乎都会给钱，有经济考量的可以考虑一下。 我是希望在两年硕士後，能有一些研究经验或是发表，再次申请PhD Program看看。 申请准备 我去年暑假才决定要申请，所以非常很赶，GRE、TOEFL、SOP和申请全部都挤在去年9~11月间准备，再加上自己还有一堆事真的很崩溃，真心建议一定要提早准备。 TOEFL&GRE 对CS Program来说GT只是门槛，加上我申请的有些学校不用托福或不用GRE，我觉得不需要花太多时间在制式化考试上，有过标准就好。TOEFL常见的标准大概是T>=100&&S>=24，GRE大部分学校都没有硬性规定。 <GRE懒人准备法> 因为时间不够，GRE我主要拼阅读，单字呈现半放弃状态 (朋友送的字汇的力量我只背到Level 5)。 当时想如果阅读可以对8成，填空随便中2成应该就有150以上，考试时填空看到不会的就用猜的，时间省下来慢慢做阅读。大概10分钟给填空，20分钟给阅读，加上超强考试运 ，最後侥幸拿到157。 SOP SOP是我花最多时间准备的，参考很多强者的SOP和网路上的资源，写完後有请在美国的亲戚帮忙修改文法用词。我之前有上过台大的学术英文写作(通识课程)，有几个重点大概是每段落要有主题句、要有specific句子去support your ideas、切勿写的太空泛。既然是申请美国学校，就照美国人的写作逻辑写。 我写的非常中规中矩，把自己动机、相关经历、兴趣都交代清楚，段落大概是： 1.转CS原因&为了CS所做准备 2.研究兴趣&相关背景 3.研究经验&对我申请CS有什麽帮助 4.实习经验&对我申请CS有什麽帮助 5.为什麽想念该间学校&有兴趣的教授 6.再次总结我的优点及经验 (这里要感谢bighorn给我建议和kingsly01借我参考SOP) 套词 (联络教授) 这次申请我只有联络一位Duke CS教授，教授只有制式回覆说有经费就会收学生，请我直接跟系上申请，其他学校我就都没有联络。 我看中国网站上很多同学都有联络然後早早收到录取通知，还有些学校录取决定权是在教授上，教授要收才会录取。所以申请研究型硕士，建议大家不要和我一样懒，多联络绝对没有坏处。 我觉得对於研究型硕士而言 研究经验/发表 > 推荐信 > CS相关课程成绩 > Overall GPA&GRE&TOEFL 除非有某些方面非常突出 (e.g. 数学天才等等)，不然像我这种无研究经验的平凡申请者，教授应该不愿意冒险录取。还好U of Alberta是招生委员会审资料，不然我可能没学校念了XD U of Alberta 因为这间学校在台湾名气不大，我分享一下我找到的资讯。 UA是加拿大Top 5、QS World Top 100。CS Department非常多老师做AI相关研究，特别是在Reinforcement Learning/Game AI。 每年在AI&ML顶会都发很多papers ( http://csrankings.org/ )，但其他领域就非常普通，有四位AAAI fellows。 系上有开一个MSc in Statistical Machine Learning (SML)，申请和录取都和一般CS一样，如果入学後可以找到SML的教授愿意收，就可以转到SML program。和一般CS差异只有修课上的规定，SML需要多修至少一堂数学系的课。 For 想转CS的学生 我觉得就是多修CS相关课程，行有余力可以找教授做研究， 建议非EE非数学系的辅系生如果想申请研究所，还是拼拼看念完双主修吧， 辅系对申请台大硕士似乎没什麽帮助? (也有可能只是我排名不够好看) 国外有些学校会讲明非CS学生，也要是EE、数学等相关科系，只有辅修可能就不算。 申请之路艰难，真的非常感谢支持我的家人和朋友们 谢谢管老师、蒋老师、王副理、牛副总帮我写推荐信和陈老师的建议 谢谢一起念书的好朋友 恭喜你也申请到好学校 谢谢帮我找资料、帮我看SOP、鼓励我的朋友们 谢谢强者同学学长姐们给我的各种建议 谢谢大家！ --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 36.225.222.135 ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/studyabroad/M.1490625154.A.AF0.html Sell side是数学、物理系的地盘 不过我是想去Buy Side 应该蛮多念CS或是统计 不知道会不会也很难进？ 不知道找导师会不会很竞争 不然我蛮想找他当导师的 因为我有美国籍 在美国还是加拿大念书找工作难度应该差不多 而且美国硕士的学费太贵了 加拿大研究型硕士又有全额补助 所以申请比较多间加拿大的学校 ※ 编辑: VincentVanGo (36.226.168.45), 03/29/2017 11:05:56