Medium 好读版: https://bit.ly/2UIi3kM ------------------ 前言 身为拖延症患者的我总算在学期开始前完成这篇申请分享，对过去两年的经历总算是有所 交代。疫情来袭虽然稍微打乱了原本的规划，但这一切事後诸葛来看却是非常珍贵的礼物 ，让我有再一次的机会可以挑战自己。这一路上受到许多贵人的帮助，也受到许多留学版 上的好文启发，希望可以透过这篇分享将这些收获分享给正在留学路上打拼的朋友们。 文章将分作以下三个部分 1. 申请背景 & 结果 2. 申请流程简述 3. 留学心得杂谈 Disclaimer: 以下都是个人主观意见。 Please take it with a grain of salt. ---------------- 申请背景 [Education] B.B.A. in International Business, National Taiwan University GPA: 4.00/ 4.30 (WES 3.88) Exchange Student, University of Minnesota Carlson School of Management GPA: 3.67/ 4.00 [Test Score] TOEFL: 115 (R: 30, L: 29, S: 26, W: 30) GMAT: 740 (V: 38, Q: 51, AWA: 6, IR: 8) GRE: 329 (V: 160, Q: 169, AWA 4.0) (2021 Fall only) [Other Information] Honors & Awards：书卷奖 * 1, Dean’s List @ UMN Recommendation Letter：两位系上教授 + 一位直属主管 工作经验：一年数据分析正职经验，四段实习（一段数据分析相关） 系\院\校级活动若干 无美国身份 ---------------- 申请结果 [2021 Fall] （一年正职经验，有 GRE 考试成绩） Admissions Georgia Tech, MS in Analytics (Deferred from 2020 Fall) Northwestern, MS in Analytics (Interviewed, 3/15) University of Pennsylvania, MSE in Data Science (4/2) Rejections MIT, MS in Business Analytics (No Interview, 2/2) UCBerkeley, Master of Information Management and Systems (No Interview, 2/26) Harvard, Master’s in Data Science (2/26) Stanford, Management Science & Engineering (3/4) Columbia, MS in Data Science (Waitlisted, Rejected on 8/3) Decision University of Pennsylvania, MSE in Data Science [2020 Fall] （无正职经验，无 GRE 考试成绩） Admissions UCDavis, MS in Business Analytics (Interviewed,12/07) University of Minnesota, MS in Business Analytics (Interviewed, 12/19) University of San Francisco, MS in Data Science (Interviewed, 12/20) + $3,000 Tuition Emory, MS in Business Analytics (Interviewed, 1/18) USC, MS in Business Analytics (2/14) Georgia Tech, MS in Analytics (Interviewed, 3/9) CMU-A, MS in Information Technologies (3/14, transferred from MISM-BIDA) + 30% Tuition Waived University of Chicago, MS in Analytics (3/28) Rejections MIT, MS in Business Analytics (No Interview, 1/31) UCBerkeley, Master of Information Management and Systems (No Interview, 2/22) University of Washington, MS in Information Management (3/15) Northwestern, MS in Analytics (No Interview, 3/17) UT Austin, MS in Business Analytics (Waitlisted, Rejected on 4/2) UCLA, MS in Business Analytics (Waitlisted, Rejected on 7/14) Deferral Georgia Tech, MS in Analytics ---------------- 申请流程分享 以下内容会针对英文检定准备、申请学校选择、申请文件撰写、推荐信准备和面试准备五 点来做说明。网路上有许多前辈已经针对这几点有很深刻的见解，强烈建议大家针对自己 比较不确定的主题再深入做更多研究，了解不同人的观点会有助於你拟定自身的准备策略 。 英文检定准备 1. 该考 GRE 还是 GMAT 呢？ 该考 GRE 还是 GMAT 呢？目前各大商学院几乎都已经接受 GRE 申请，并且多数也都明确 提出对考试类型「没有偏好」。在这个情况下，为了让往後的选校更有弹性调整，会建议 大家选择泛用度较高的 GRE 来做为一个有退路的选择。除此之外，大家也可以考虑一下 自己的技能包适合哪一个考试（ GRE 着重单字， GMAT 着重逻辑），选自己有优势能考 出高分的考试就是最适合的作法。 2. 准备考试是否需要补习呢？ 补习与否不是重点，重点是找到「最有效率」的准备方式并 stick to your application timeline。当时准备 GRE 时我是全职上班族并且常态需要加班，下班後并 没有太多时间和心力来准备 GRE 考试，因此果断选择利用补习班的资源来提升备考效率 。要谨记的是补习班也只是提供整理好的资源，将资源融会贯通并且应用在试场上依然是 考生的责任，所以补习与否真的不是重点，重点是你的 Timeline 安排 & 过往学习方式 适合哪一种准备模式 3. 该何时开始准备检定考试？ 以自己听朋友的经历来说有人一两个月就可以考到不错的分数，但也有人需要经过三四战 近半年的时间才能攻克。你永远不会知道自己需要多久时间才能考出理想的检定成绩，因 此最佳的策略是当你心中有留学念头时就尽早开始准备，并且不要因为急迫想申请就选择 将就。针对这点心得杂谈的部分会有更多的分享。 4. 检定分数要考到怎样的分数呢？ 我自己的观点是在「时间足够充裕」的情况下尽可能考到高分，不要让自己的分数有任何 的短板。网路上有流传托福过 100、GRE 过 320 就已经足够，也确实这个分数对很多科 系来说已经足够具有竞争力，但身为申请者你不会希望自己的申请文件中有任何一点「客 观判断较为逊色」之处。文书撰写好坏是主观的你无法了解招生官的偏好，但分数的高低 却是很客观的评断方式，千万不要放过这个证明自己的机会。此外，多数申请者已经无法 再改变自己的 GPA，能做仅剩下把其他可控制的申请资料尽可能做到最好，在这情况下有 什麽理由不再多努力一下呢？ 申请学校选择 1. 排名最高的学校未必是最适合你的地方 这句话听起来很像是申请不上名校的酸言酸语，但每个人的背景都不尽相同，对留学的目 标和想像也有所出入，别人认为最好的选择未必最适合你。「排名」这件事对我来说是许 多「客观」资讯中「最主观」的，难道 US News / QS 排名的评判指标跟你一样吗？大家 应该要好好思考自己对於各种选校指标的偏好，听从自己心里真正的声音并简单制作一 个 Scorecard 来找到最适合自己的归属。留学成本很高，不要盲目跟着大家的言论，花 钱要花的自己开心！ 2. 留意没有前因後果的主观判断 每个人的心得文章多半都会带有主观色彩，例如说「A 学校的地点不好」、「B 学校的课 程技术含量比较高」，但你怎麽知道他的判断依据跟你是否相同呢？地点好是指有精彩生 活的曼哈顿市中心，还是指求学风气浓厚的中西部大草原，亦或是天气宜人的加州海边？ 课程技术含量高也是作者衡量自己状况後下的判断，但你跟作者的技术背景相同吗？技术 含量高真的是你希望的课程安排吗？在没有理解文章前因後果的判断句很容易让你比较时 失真，你应该要建立一套你自己的资料库和判断准则，判断这个说法是否符合你的逻辑判 断系统。 3. 保底不应存在，排序应该以投入程度为主 我认为保底本质上不应该存在，除非你有非在今年出国不可的理由，否则为何你要花大把 金钱去一个自己不是很满意的地方呢？相反的，我认为梦想区间是应该要存在的，而且应 该要大胆申请。每一年总是会看见自己跟某些梦幻学校录取者的背景相差不大，千万不要 自己放弃买入场券跟招生官展现自己的机会。除此之外，我认为梦幻、主申、保底三个阶 层的学校除了考虑学校申请的难易度外，也需要考虑到自己文书的投入程度。每个人的精 力都有限，不可能针对每一所学校都用 120% 的精力准备，很多时候更会因为截止日期接 近让你没有足够时间做到完整的准备。哪些学校是你要花费心思去客制，哪些可以利用现 有素材拼凑，这些都应该要事先想好并安排进自己的时程规划之中。 4. 可参考的选校指标 学程长度、课程设计、选课弹性、班级规模和同侪背景、地理位置、学校排名和名气、就 业表现、辅导资源、校友资源、总花费等 申请文件撰写 1. 文书是否需要找润稿？ 我的文书辗转经过数位润稿者之手，而回过头看我认为这份钱投资的非常值得。在我们无 法明确了解招生官的偏好下，我认为最好的方式是让不同润稿者各别提供对文章的见解。 自己的经验发现每位润稿者都会发现不同的加强点，甚至也有意见大相径庭的部分，这时 候自己独立判断便会非常重要。学历背景是你的产品品质，履历是你的规格说明，而文书 是将一切集大成并画龙点睛的行销文案。招生官应该要可以透过你的文书，在脑中精准、 立体地将你的形象呈现出来，进而利用专业判断出你是否符合他们的招生标准。申请者能 做的是让招生官更无痛的了解你想传达的内容，而这件事情透过专业母语人士的润饰将可 以达到非常有效的提升。 2. 如何找到学校跟系所着重的特质？ 申请学校是一个双边配对的过程，除了你喜欢这个系所外，系所也要认为你符合他们的招 生方向而且会带来价值。了解科系的方式包含参与招生说明会和 Student Panel、搜寻系 所的分享文章、看学校的宣传影片等。大家可以试着把自己当成一个顾问去了解每一间学 校（客户），当你对一间学校了解度越高，你就越有机会知道学校喜欢什麽特质的学生。 我强烈建议大家可以主动去 LinkedIn 找寻在读生和校友，透过当事人的五官来了解这个 所科系的优劣和全貌。 3. 文书段落要怎麽安排呢？ 文书段落并没有制式的模板，重点是要在有限的字数内说服招生官 You are the ONE。我 建议可以善用心智图将过去的经历做连结。你过去做了哪些工作、上了哪一堂课程让你对 这个领域产生兴趣？你做了哪些努力来加强这方面的知识？你希望透过这个研究所学程达 成什麽目标？为什麽出国读研究所是达成这个目标的方式？为什麽这个科系可以帮助你达 成这个目标？招生官很清楚学校本身的定位，作为申请者除了要展现自己对科系的了解外 ，也要说服招生官学校办学的目的跟自己的目标相辅相成。除了科系本身外，另外一点重 要的是要了解这间学校的氛围和性格。是社交活动多的 Party School? 是以理工 / 文科 闻名的学校？是研究氛围浓厚的学校？务必确保在文书中有把你自己想要来这间学校、这 个系所求学的原因清楚地传达给招生官。 推荐信准备 1. 推荐信内容要怎麽安排呢？ 申请者能呈现给招生官的文件总数是有限的，在有限的资源中每一个字都是向招生官展现 自己的珍贵机会，因此「尽可能减少资讯重复」是我一直使用的原则。在请推荐人协助写 推荐信之前，我会先去和推荐人对谈讨论推荐信中可以偏重的描述内容，让推荐信可以跟 文书做前後呼应。推荐信的功用是在「申请者自述」以外，让招生官可以用第三人称的视 角来了解这个人的性格、团队合作能力等，透过这些软性特质让你这个「人的形象」更为 立体，让招生官会认为把你收入系所上会是一个很大的收获。 2. 推荐人的背景重要吗？ No. 我认为推荐人应该要是能了解你个人特质的人，无论你公司/学校的人际关系、人格 特质、领导能力、处事风格、学习态度等都是很好可以下笔的点。招生官都是经过身经百 战的人，他们很清楚哪些推荐信是「真正了解你这个人所给的推荐」、哪些是「为了申请 而给出的推荐」，而只有前者才是真正的加分。推荐人的背景并不是非常重要的元素，重 点是谁能够真正在推荐信中展现出最好的你。有一说是如果推荐人母校恰巧是你要申请的 学校可能会有优势，这点我并没有任何数据可以证实，但我认为可以说得通的原因是「身 为校友不会想要推荐一个不 OK 的学生」。 3. 要何时开始联系推荐人？ 建议在你开始有留学想法的瞬间就可以开始找推荐人。与推荐人（无论是教授或主管）聊 天的过程中不单单是为了申请文件做准备，更可以进一步厘清自己的动机，从第三方的角 度来了解自身的优势。除此之外，教授通常每年都会收到非常多学生的推荐信需求，因此 尽早开始联系也可以确保教授有时间可以协助你完成申请。 4. 要如何提醒推荐人缴交推荐信？ 作为申请者的重要责任是让推荐人能够「无痛完成」这一段流程，因此礼貌地提前通知推 荐人并且尽可能减少推荐人时间成本是很重要的。我自己的做法是会把学校资讯整理成表 格地给推荐人，并且会附上「系统发连结给推荐人」的时间以及「缴交截止日期」。为了 避免推荐人忙碌，截止日期我多半会提早个一到两周，并且会让系统发连结至缴交截止日 中间有大约一个月的时间。这一个月之中我也会定期跟推荐人联系，确保推荐人还记得信 件的事情，避免最後因为推荐信延迟无法准时缴交申请文件。 5. 推荐信自己写或推荐人写有何差别？ 理论上推荐信是不可以让学生有任何参与的，但台湾的环境有些推荐人会希望学生可以先 提供推荐信草稿。相信我：自己写出来的推荐信跟推荐人的版本差距非常大，招生官一看 就能分辨出来。我建议若有需要提供草稿，务必要先和推荐人有良好沟通，了解推荐人看 的角度并且讨论出信件的要点，避免让推荐信沦为「第N份」SOP 资料。 面试准备 1. 知己知彼百战百胜 知己知彼百战百胜。几个知名的中国论坛上都有近几年的面试或 Video Essay 分享，我 自己会在收到通知後在网路上蒐集近三年的所有面试题目，对应自己的人生经历列出 Bullet Point 来回答。整理几次後会会发现每个学校问的问题都大同小异，而且自己值 得说嘴的人生故事其实也就这麽几点，因此准备起来其实会比想像中容易。值得一提的是 在准备这些题目的过程中也时常会给 SOP 一些新想法。 2. 找到战友练习面试 写出草稿 vs 对着镜头说出来之间有非常大的鸿沟，实际练习面试过程中也会发现有些语 句讲起来会非常饶口不适合口语表达。除此之外，有些面试细节也是需要经过练习才会发 现，例如自己可能有很恼人的 Filler Words、Eye Contact 要看的是镜头不是看着萤幕 中的面试官、思考问题时眼神会不自觉上飘、肢体动作僵硬表现不够自信等。强烈建议各 位可以找战友一起练习面试，会让你在真实面试的时候不会感到这麽紧张。 ---------------- 留学心得杂谈 讲完了申请流程的内容後，最後想分享一下自己两年下来的一些心得感受，希望让对留学 这条路还抱有疑惑的朋友有所帮助。内容非常主观，不认同看看就好。 学校不是要找专家，是要找适合的人 第一年申请时，我着重在写自己做过的技术专案的细节，说明自己很感兴趣也做了很多努 力。第二年申请时，我试着呈现自己商业背景能带来的价值，表达除了技术岗位之外自己 有更多可以贡献的方式，更强烈的表达我跟其他申请者不同。两年下来我觉得最大的收获 是把自我定位想得更为透彻，知道自己可以怎麽在数据领域发挥自己的影响力，也更知道 怎麽连结过去的经历来展现自己的价值。 相信许多阅读这篇文章的朋友都是商科背景的学生，在申请数据领域时很多人会做的事情 都是不断阐述自己的「兴趣」，例如说修过很多统计课、实习做过数据分析很感兴趣等， 但大家可以扪心自问一下，会申请这个领域的人谁不是这样？又或者很多人会阐述自己的 技术能力有多强，例如说自己会用随机森林模型、也比过 Kaggle 竞赛、参加过数据比赛 有得名等等。大家可以再扪心自问一下，如果你真的已经这麽厉害，为什麽学校还要收你 让你读研究所？如果学校真的只看技术优劣，为什麽不是都收工程背景学生就好了？ 我自己的感想是学校注意的点是：独特动机、自我定位、成功机率等 1. 独特动机 你的动机跟其他人有什麽差别？为什麽你认为来读这间研究所可以达成你的目标？每个人 都一定有自己与众不同的动机，一定要花点心思好好思考，把过去求学阶段的自己摊开来 一页一页思考。如果过程中遇到困难，可以与自己比较熟识的朋友聊一聊，第三者角度常 常会带来很不同的收获。倘若你真的找不到原因，你可能要思考一下为什麽你现在要申请 研究所。另外我个人觉得有时候「示弱」、「遗憾」也不失为一个好的动机，因为有了这 些较为负面的想法你才有更强大的前进动力。 2. 自我定位 你对自己未来的定位跟科系想培养的人才方向是否相符？你的定位是否合理可达成？你怎 麽说明自己适合这样的角色定位？ 我建议大家一定要好好思考自己的目标，想得越具体 越好，例如想要到 xxx 公司 做 yyyy 职位实践 zzzz 相关工作，因为 abcdefg。 ” Connect the dots” is the key. 招生官看过形形色色的申请者，不自量力、模糊不清 的自我定位都会是一个 Red Flag. 3. 成功机率 以研究所来说最重要的关键就是毕业後求职的状况，这也是近年来有一些系所比较偏好收 有身份的学生的原因，因此找到怎麽说服招生官你会是一个成功 Candidate 的方法会是 重要关键。我建议大家可以主动联系在读生和毕业校友，了解过去一两年录取者的经历 ，试着揣摩招生官的偏好。在了解偏好後也要融入自己的 SOP 中，说服对方在研究所学 业完毕後你在你自我定位的角色会成功。若实在找不到任何资料，那就尽可能努力让自己 没有短板吧！ 留学的机会成本远比你想像的高 先不论准备过程中的各种花费，包含备考、申请递交费用、润稿费用、签证费等，我们来 探究一下留学到底会花多少机会成本。 以我今年要去就读的 UPenn Data Science 为例，两年下来至少要以下费用： 1. 学费：以今年的费率来算读完会需要 $24,208 x 2 + $15,768 x 2 = $79,952 2. 住宿：宿舍的费用是 ~$1,100 / month，我们省一点用 $800 来算 → $800 x 24 = $19,200 3. 生活：不玩乐不治装极少量外食，每周餐费 50 美就好 → $50 x 52 x 2 = $5,200 光以上最粗浅的费用就接近 $105,000, 我们就粗抓个 300 万台币吧！ NTD$3,000,000 / 2 (year) / 365 (days per year) ~= NTD$4,110 也就是仅计算你「生存」的费用，你每天就是在撒 $4,110 的钱到水沟，而且还不算入申 请成本、生活娱乐费用、两年的机会成本等。机会成本不仅仅是两年全职工作可以换来的 薪水，更包含了转换生活环境的文化冲击、疫情下的额外花费等。 在申请之前大家可以思考一下： 1. 现在的我，值不值得花这样的成本投资和培养？有没有出国留学更有效率、成本更低 的方式可以达成我的目标？如果没有了这一段经历，我会不会有遗憾？ 2. 未来的我，有没有办法兑现这个投资报酬？从这个科系毕业有没有办法达到我想达成 的目标？ 我很庆幸自己在思考这些问题时有留下相关的纪录，不但在 Essay 上给了我重要的灵感 ，最终也帮助我在选校上做出适合自己的关键决定。有趣的是这些思考也会在申请的过程 中有所迭代，过往认为关键的事情在後续来看可能也不是这麽重要了，但重点不是要否定 自己过去的想法，而是要从自己思考的变化中来了解更适合自己的方向。 务必用「相对」来衡量一切 很多留学文章或学校宣传文件都会用绝对值来衡量好坏，例如起薪的高低、课程的技术程 度高低、学校位置的优劣等。但绝对值是恶魔，一来你很难衡量这个「绝对值」的优劣（ 毕竟你不知道 Max & Min），二来在没有基准时比较的情况下你无法得知这个绝对值到底 是好是坏。 举例来说：假设今天有两所学校 A & B, 在官网上提出了下列的资讯 1. 平均薪资：A: $120k vs B: $98k → 难道 A 学校真的比较好吗？湾区 120k 跟德州的 120k 可以比吗？用 Cost of Living Calculator 换算一下你会发现这两份薪资在各自的 生活水平差距非常大。 2. 就业率：A 学校 50% 学生毕业前找到工作，B 学校 80% 学生毕业前找到工作 → 难道 B 学校真的比较好吗？会不会 B 学校都有美国身份 or 录取的学生都有多年工作经验？ 找到的工作是可以比较的类型吗？学生找到的职缺是你会想要进去的企业吗？ 再举一个例子：假设今天有一篇前人分享的文章针对两间学校做比较 1. A 学校的课程安排比较 Technical, 比 B 学校有收获 → 前人认爲的 Technical 对 你来说是 Technical 吗？什麽样的课程安排对你来说是 Technical？是课名有 Machine Learning 就算，还是你希望课多谈论套件应用，或是你希望可以着重在数学推导？此外 ，前人分享的课表跟现在的课程安排一样吗？为什麽你的职涯目标跟课程技术含量有相关 呢？ 2. A 学校地点比较安全，B 学校很危险 → 多频繁的犯罪叫做危险？有没有实际拿 Crime Map 来比较？又或者退一步说，危险程度与否对你来说的重要性有多少？ 3. A 学校同侪来自国内外顶大， B 学校同侪背景比较差 → 同侪比较差是指GPA、GRE、 学校排名、工作经验还是其他东西？退一步说，你真的在意同侪的背景吗？为什麽你要在 意同侪的背景？ 谨慎看待学校提供的美好数字 学校很清楚留学生的目的绝大多数都是想要在当地就业，这不但会影响学校的招生偏好， 也会影响学校如何呈现过往的数据来吸引优秀的学生。通常学校为了招生会把数据做粉饰 ，呈现出比较理想的数字，若没有进一步去了解背後的事实情况很容易真的入学後才发现 不如原先想像的这麽美好。 举例来说，学校提到就业率时往往会用一个数字（Say 80%）来呈现，但这个数字代表什 麽意思呢？是毕业当下有 80% 学生找到工作？还是毕业三个月内或六个月内在境内找到 工作的比例？又或者是最後留在美国找到工作的比例？每个学校呈现数字的方式都不尽相 同，一定要去了解背後真正的含义。 另外一点要注意的是这种数字都是历史数值，而 BA / DS 领域的科系多半是近几年内才 创立，最久也不过才十出头年，再加上这个领域的变化非常快速，让学校课程的安排也时 常会需要作出调整，这个现象造成的影响是过往的优势现在来看未必如此。因此若行有余 力，务必要找当期的学生了解一下最新的就读体验，不要让自己迷失在过往的美好之中了 。 慢慢来走得比较远，不要将就 留学几乎对每一个人来说都是一辈子仅有一次的机会，我认为每一个人都必须严谨的对待 自己人生的重大抉择，也因此每当朋友来跟我聊留学申请的事情我都会跟他们说「慢慢来 走得比较远」。如果你认为所剩时间不足以让你考到足够好的检定成绩，那为何不再多拼 一下让你可以去更优秀的学校？如果你觉得工作经验还不够出色，为什麽不谨慎设定一年 内的目标并努力累积工作上的成就？ 我完全可以理解申请研究所很多时候是一个冲动，又或者是一种逃避，但这一条路上会远 比你想像的更坎坷。这个决定短则影响一两年的时光 + 几百万新台币，长则影响决定你 年轻时期会在哪个地方打拼、在什麽环境下形塑自己人格。面对自己的人生每个人都不应 该将就，很多东西只有一次的机会，过了就没了。面对未来几十年的生活，多花个半年一 年的时间思考跟准备我认为是最划算的一笔投资了。 把握最後一段校园生活，走自己想走的路 研究所阶段是绝大多数人最後一次回到校园的环境，重新再一次让自己有大胆试错的机会 。我自己想要重返校园的原因，除了是对资料科学领域有热忱外，更是对学校生活抱有遗 憾。我对大学期间没有多参与校园的活动认识不同科系的朋友抱有遗憾，我对大学自己没 有尝试研究相关工作感到遗憾。这些动力不仅协助了我挑选属於自己的理想学校，也让我 对未来两年的研究所人生在除了求职外有了更多的动力。 申请研究所是一个巨额投资，对我来说这一切的目的不是只为了求职，更是要把握校园生 活多方尝试，跳出自己的舒适圈看看还有哪些可能。事实上我在最後选择 UPenn 最大的 原因就是它能带给我的多方发展机会。我要的不只是好的就业表现，更是要在求学期间可 以真正感受我梦想中的美国校园生活，而不是只是课堂、图书馆、宿舍三点移动。仔细想 想你要的研究所生活到底长什麽样子，走自己想走的路，最後一切都会海阔天空的。 ---------------- 结语 这篇文章的所有内容都是我的一己之言，如同文章内所说建议大家要秉持自己的批判思考 来想这个观点是否与你的认知想符合。 准备留学的过程除了是朝向梦想迈进外，更是一段与自我对话的漫长过程，而在这段过程 中我受到非常多贵人的协助，直到今日都还是很感谢这些学长姐愿意花费时间给予我不同 的观点。虽然这段旅程才刚起步，但一直希望自己如果有能力可以尽力回馈给更多有留学 梦的台湾朋友。如果有任何有类似背景并且想申请 BA / Analytics / DS 相关领域的朋 友，欢迎透过站内信或 Medium 连结最後提到的联系方式和我聊聊，祝大家一切顺利！ --

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