在板上潜水很久，希望能鼓励到一些低GPA的版友追梦，毕竟过去爬文几乎没看过GPA 比我还低的...深不见底，真心建议大学GPA一定要顾好，至少Last 60要拉高，而且 一定要提早准备各项考试...别像我去年八月才开始准备，每天都忙翻天... 另外也特别感谢曾经在这条路上帮助过我的人，虽然小弟不强，但抛砖引玉，希望 未来留学版有更多的录取文，未来到UIUC就读後也会发心得文回馈板上，如果有今年 Fall去UIUC的朋友欢迎站内信联络，一同努力 Program: Management Information System Admission: UIUC MISM (with scholarship) USC Data Informatics TAMU MIS Reject: Cornell MPS Berkeley MIMS CMU MISM Michigan MSI Pending: USF Analytics (interview) NYU MISM Decision: UIUC MISM Education: NTHU EECS overall: 2.78 (WES: 2.57) Last 60: 2.98 Test Score: GRE 321 (V:151, Q:170, AWA 3.0) IELTS 7.0 (R:7.5, L:6.5, W:6.5, S:6.5) Work Experience: 台湾科技业PM Engineer 2y 北京新创PM Manager 1y RoL: 清大教授 x1 前公司主管 x1 前公司CEO x1 申请流程: 2016 8月初: 辞职回台，全职准备 9月中: GRE 一战 11月初: 雅思 一战 12月中: 完成CV, SOP修改 12月底～1月初: 送出相关表单和文件 1月中: 推荐信完成 动机与选校策略 过去看了非常多强者的录取文，尤其是看完了低GPA相关的文章，帮助很大， 也鼓舞了我出国追梦，我的准备时间非常赶，是在2016的7月中才决定要出国念书， 会出国的动机是因为在北京工作，接触到数据分析这一块，发现非常有趣，虽然 只是用Excel来分析，但为了让自己能更精进这方面的学问，决定前往国外进修。 确定目标後，就立刻离职回台湾全职准备，之所以会选择MIS为选校目标， 是因为美国CS方面的工作比较好找，另外数据分析这块主要就是CS & Analytics 的学问，但Analytics、CS会遭遇许多跨领域&本科的竞争者，因此我选择折衷的 MIS，因为大学GPA很惨，MIS可以让我用工作经历包装，提升申请机率，选校的名 单，是参考过去的录取文以及去一亩三分田爬文参考，选择的都是跟数据分析相 关的科系，我采取的是激进的选校策略，没有申请任何像是Upitts、UTD等保底学 校，除了节省申请的时间和金钱，另一部分是因为推荐信的封数有限，我想把我 能找到最好的推荐信用在每一所我申请的学校，申请的每一所都是我被录取会开心 的选择，毕竟人生只有一次，并不希望花费许多金钱和时间去念一所不想就读的学 校，然後也推荐Edulix这个网站，上面有免费的印度顾问能帮忙评估，对我这个没 有请代办或顾问的人帮助很大，他们的选校结果预测很准。 GRE&IELTS 时间很赶，两个考试基本上必须一战通过，不然很难赶上申请时间，我的英文 程度很平凡(指考78..真的不能再高了)，出社会後工作也几乎没用到英文，因此在 8~11月期间，除了去补习班上课外，就每天宅在家念书10~12小时，睡觉时就放广播 洗耳朵，GRE我报名了Mason GRE密集班，Kory和Mason给予我很大的帮助，准备部分 可以参考在GRE版的发文(搜寻hyestt)，幸运的在一个半月内让我考到还ok的分数。 一考完GRE之後我选择考雅思，这是因为2012年曾经报考过一次，想说对这考试 比较有概念，但是还是建议考托福，虽然90%学校都接受雅思跟托福，但是像是我想 申请的U-Washington的MIS就只收TOFEL而已，雅思的话我是自修，准备方法就是不停 的写模拟考题，我把近8~9年的题目全部都做完，然後一篇篇检讨，并且每天放BBC的 广播洗耳朵，阅读的部分会看CNN News、TechOrange，作文的部分我是考前每两天写 一篇大小Essay，上网请人帮我修改文法，口语的部分是参考雅思哥这个网站的预测， 实际考试时还真的遇到了他预测的考题，强烈推荐一定要把雅思哥的题目都练习一次 ，最後也幸运的考到7.0。 SOP准备 之後的时间就是准备SOP撰写，SOP主要的架构我是自己先写，再去Translator版 上找到了Christine帮我修改，她修改的很仔细，一共分三次，花了1个多月的时间修改 ，她对跨领域的申请者很有经验，很推荐她，个人认为，低GPA的申请者最好不要在SOP 解释为何GPA这麽低，应该把重点放在自己的强项，对我而言就是海外的工作经验以及 过去的创业经验，尽可能突显自己与众不同的部分。 第一段: 描述为何对数据分析感兴趣，我提到大学曾经有过的创业经验，虽然赚了一些钱，不过 最後还是收掉了，接着阐述如果能有数据分析的话，能协助提升Revenue，并且帮助我将 事业发展得更成功。 第二段: 虽然成绩差，但毕竟有修过一些CS相关的课程，就提到那些课程对我的帮助，以及做专 题时的部分Coding经验 第三段: 第一份在台湾的工作关於数据分析的经验，毕竟工作上多少都会运用到数据分析以及看 报表，另外PM需要许多团队合作，并且要带领不同RD部门, Sales等等一起合作完成不同 的跨国案子，这部分呼应所选科系的management。 第四段: 前往北京的互联网新创公司工作，如何跟来自美国、大陆...跨国的同事合作，并且提到 了大陆的互联网产业有相当庞大的数据，如何妥善运用数据创业，绝对会是未来的重点 也提到了在里头如何运用数据分析，协助产品提升在五个国家的留存率、日活...等等， 另外在老板(前Google总监)的指导下，学习如何量化及分析不同的数据指标，并转化成 实质的收益。 第五段: 客制化的一段，先找出这个学校与众不同的地方并赞美，并且到学校网站看每位教授的 研究主题，并且挑选感兴趣的研究主题、感兴趣的教授。 第六段: 希望未来有机会能在美国工作，这所学校是我的first priority，我相信我可以为这所 学校带来不同的Competence，希望能录取。 结语 最後选择了UIUC，UIUC是整体排名不错的学校，加上过去在那上课的朋友，认为 MISM的课程设计很紮实，有专门Data science的pathway可选择，12学分可以修CS学院 的课程，另外一年半可毕业、有奖学金学费便宜，缺点是中国人和印度人很多，位於乡 下就业不便，但对於我这种低GPA、准备时间短、就业取向的申请者已经很满足了。 感谢 特别感谢紧凑的时间帮助过我的贵人，小铭、Eric、和甫、兽泓、Abbie、李珞 帅天培、崔Cindy、伟轩给了我很多心理支持，陈柏亨、奕凯、李元任、Ryan Yang哥 提供的选校建议，没办法当同学但还是很感谢！ 还有Mason、Kory哥在GRE的帮助，Donna、阿妃、AB6的口说协助，Joanna帮忙修 改CV，伟修协助修改作文，Jessie、Mabel帮我修改SOP文法，鲁斯和Tina提供Data Science相关建议，协助推荐信的Xu Can、东朔老师、吴教授、Edward，还有全力支持 我的家人。 祝福战友子娟、蔡俊杰、小铭、Ethan、Leslie、恩菱、Arbit、上雯能顺利出去 并在美国相见。 PS.如果有任何我能协助的地方，欢迎站内信我，另外下周末我会办个出国念书的聚餐 ，参加者主要会是CS、Data分析相关的朋友，有兴趣的也可以跟我说，谢谢各位收看。 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 118.163.78.120 ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/studyabroad/M.1491375595.A.8C1.html ※ 编辑: hyestt (118.163.78.120), 04/05/2017 15:01:18 ※ 编辑: hyestt (118.163.78.120), 04/05/2017 15:01:49 我有拿到 ASU博士比较神 ※ 编辑: hyestt (118.163.78.120), 04/05/2017 15:48:55 加油 ※ 编辑: hyestt (118.163.78.120), 04/05/2017 16:41:36