[前言] 2024申请季也要开始了，在这里分享个人2023申请的经验，希望能帮助到也是转领域的朋 友参考。虽然现在转 CS 的心得分享很多，但我相信每个人的背景/状况百百种，当初申 请的时候我对於自己的定位很不明确，因此采取海投策略，top10~50总共投了11间，最後 也很幸运有录取到最想去的学校，以下我会就每个申请材料/步骤分享自己的看法以及心 路历程 [选校策略] Dream School*3: Gatech, CMU, UIUC Target School*4: Rice, NYU Tandon, TAMU, NEU Safety School*4: ASU, NCSU, VT, SBU 我的选校大多也是参考前辈们的心得文选出来的，当时很不确定自己的落点，因此投了很 多保底，事後觉得应该换些 UCSD 等加州学校，不过这个名单是我自己上了任何一间都会 想去的，因此也没太後悔 [录取结果] Admission 1. NEU MSCS (4/17) 2. Gatech MSCS (4/7) - Decision 3. CMU MSE-SS (3/11) 4. VT MEng (2/15) 5. NCSU MCS (2/3) 6. ASU MSCS (12/8/2022) Rejection 1. TAMU (5/20) 2. SBU MSCS (4/11) 转录 CE (6/13) 3. UIUC MCS (3/21) 4. Rice MCS (3/10) 5. NYU Tandon MSCS (1/26) 大部分被拒的都是冲刺区的学校，当时连续接了几个 rejection 之後本来以为後面都不 会上了，结果惊喜才在後头XD 很多学校像是 Rice、NYU Tandon、UIUC 等都是去年或前 年扩招的 program，结果似乎今年被投爆加上缩招拒了很多人，因此每年申请的状况可能 会很不一样，这也是自己没办法控制的外在因素，结论我觉得喜欢的梦校还是多投一点吧 ，往年的数据可以当作参考就好 [准备时程] 11/2022 ~ 3/2023 准备 GRE(3月底考完)， 一月开始在 UoPeople 补学分 4/2023 ~ 5/2023 准备托福(5月底考完)， 持续补学分 6/2023 ~ 11/2023 补学分至11月，9月开始注册学校系统、邀请推荐人、写 SOP 12/2023 持续修改 SOP 并送出申请，12/19完成所有申请 [工作经验] 0.67 YOE 商业银行 Machine Learning Engineer / 储备干部 1.25 YOE 半导体制造公司 Data Engineer [相关课程成绩] 1. UoPeople: Programming 1, 2 A Databases 1 A Discrete mathematics A Operating Systems 1 A Computer Systems A 2. NYCU(Data Science and Engineering): Machine Learning A+ Deep Learning A- Algorithms B 3. NTHU(Double major: Economics + Quantitative Finance): Linear Algebra A- Introduction to Programming A+ Introduction to Information A+ Data Structures A- 4. PKU(exchange student): Set Theory and Graph Theory D Database Systems C Operating Systems C Mathematical Logic F 由於重考、交换、念研究所、补学分的缘故( buff 叠满 XD)，我的成绩单多达6张(填申 请系统的时候很崩溃，一度想只交有学位的成绩单，但为了避免可能的麻烦还是老实全部 上传)。之前大部分课程都是与 CS 不相关的课程，加上交换的时候修课大爆炸 QQ，因此 准备申请的一年决定上网课补学分 会选择 UoPeople 是参考前辈的经验分享 (#1TfUdGCP)，以及考虑工作、时间弹性、金钱 因素而做的决定；补学分的管道有很多，各有优缺点，大家依照自身情况选择就好。值得 一提的是我申请的学校里面，唯独 Gatech 的系统是直接拒收 UoPeople 的成绩单(因为 不是regionally accredited)，但最後依然是录取了，所以我也不是很清楚补学分对我申 请的帮助如何...不过我认为申请时还是尽量把短板补齐，毕竟这是还能自己掌控的部分 [SoP] 许多学校的 Webinar/Workshop 听下来，我觉得SoP是最重要的文件了，#1Y-MYVYQ 以及 https://reurl.cc/y78l0M 这两篇是我反覆看过最多次的心得，最後我的架构也与他们很 类似； 另外大家应该都会先写好一个学校的 SoP ，再用这份去客制化，我自己是首先完成 CMU MSE-SS 的 SoP，因为它的要求最明确，可以很快让你了解 SoP 应该要写什麽内容，篇幅 也最长，写完之後再依其他学校的字数要求斟酌删减。这边附上这个 Program 的连结， 最下面有录影可以参考: https://mse.isri.cmu.edu/applicants/mse-ap/index.html 我自己的架构大致如下： 1. 开始当 machine learning engineer 之後对 AI 服务的系统设计产生兴趣，并且间单说 明想藉由这个 program 来达成设计亿级用户服务的目标 2. 简述这份工作上碰到与系统方面相关的问题/难点，接着因为这些问题而对系统设计兴趣 而转职成 data engineer，最後补充这个 program 的哪些课程可以帮助我解决前面碰到 的问题 3. 简述转职後在工作上遇到的挑战并且说明做了哪些尝试解决，同样最後提到这个 program 的哪些课程能如何帮助我在这个方面有所成长 4. 强调自己的个人特质与跨领域的经验很适合这个 program，会写这个部分是因为看了这支 影片 https://reurl.cc/mDKjeW，我觉得值得转领域的朋友们参考 5. 最後一段依照学校客制化，除了前面提到想修的课程之外，我可能还会提到这个学校/系 所/学程/教授的哪一个部分我特别喜欢，这需要花满多时间去看学校的网站，但同时也能 更了解自己是否适合这个 program，写出来的内容也不会流於只对学校空泛的称赞 [推荐信] 研究专题教授(一个医学领域、一个管理领域) *2 同事 *1 关於推荐信我想提的是，虽然很多心得不建议找同事当推荐人，但考量到我申请的学校很 多，因此我不想麻烦不够熟的教授/主管(我申请时才入职半年左右)；同事与我共事时间 不长，但我们在做专案的互动已经比绝大部分我认识的教授多很多，因此我最後还是决定 找同事当推荐人。这边也很感谢这三位二话不说就答应我的推荐人，10间学校( ASU 不需 要推荐信)的三封信一个月内就全数上传完毕 XD 我觉得找推荐人的首要考量还是以熟悉 你的程度为主，并且最好能够每个人都能展现你的不同面向。 [CV] 这部分我基本上把工作的履历稍微修改就上传了，修改的部分主要是排版将研究以及修课 放在工作经验前面，模板我是在 overleaf 上找的: https://reurl.cc/M8Qovp [GRE/TOEFL] GRE: 322 (V155/Q167) TOEFL: 106 我觉得这两个考试准备的原则就是，以最小努力达到及格程度就好，当初订的目标是 G320/T100，TOEFL 学校都会有硬门槛目标比较明确， GRE 的话一般认为320就够用，也 是有低於这分数录取的人，我认为依照自己情况评估就好。 [其他感言] 首先是非常感谢申请过程中大力帮助我的各位朋友与老师们，留学从准备到完成会牵涉到 很多层面，真的不是一个人就可以搞定一切的，因此我也希望透过分享可以帮助更多人， 如果对你有参考价值的话，那我就很开心了：） --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 49.216.50.214 (台湾) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/studyabroad/M.1691694024.A.DB0.html 好啊～应该会有课一样 ※ 编辑: ueric308g2 (180.217.228.5 台湾), 08/12/2023 18:02:44