HackMD 好读版: https://hackmd.io/@jaihuayen/HkRegIqlC 在硕一上秋天的某个统计学助教 Office Hour 结束後，有一个学生跑来问我说 「助教，你未来会想要念博士班吗？」 「应该会想要吧，念统计跟教书真的很有趣，怎麽了吗？」 「那真的是太好了，真的很希望你未来能来教书，你的教书方式真的可以帮到很多人。」 短短的几句话，我现在仍然记忆犹新。也是因为这段对话，我知道我的热情以及志业所在 ，也确定未来无论发生什麽事情，我还是要回归我的初衷。出国念博士的目标，无论是一 股冲动还是志业，也终於到离自己想做的事情更进一步的时候了。 申请结果 Program: Statistics / Biostatistics Ph.D. Research Interest: Multimodal Machine Learning, Noise-Labeled Statistical Modeling Admission University of Minnesota - MS in Biostatistics (transfer from Ph.D.) (2/8) State University of New York at Buffalo - Ph.D. in Biostatistics (2/22, 4/15 funding with $23,000 TA scholarship guaranteed for first three years, in-state tuition waiver) Rejection Dartmouth College - Ph.D. in Quantitative Biomedical Science (1/3) New York University - Ph.D. in Biostatistics (1/13) MD Anderson Cancer Center - Ph.D. in Quantitative Sciences (1/24) Northwestern University - Ph.D. in Biostatistics (1/24) University of Texas Health Science Center at Houston - Ph.D. in Biostatistics (2/2) University of North Carolina at Chapel Hill - Ph.D. in Biostatistics (2/5) University of Minnesota - Ph.D. in Biostatistics (2/8) Brown University - Ph.D. in Biostatistics (2/15) Virginia Tech - Ph.D. in Statistics (2/26) Brown University - MS in Biostatistics (transfer from Ph.D.) (3/7) University of Pittsburgh - Ph.D. in Biostatistics (4/10 waitlist, 4/18 reject) Indiana University Bloomington - Ph.D. in Biostatistics (4/25) Decision State University of New York at Buffalo - Ph.D. in Biostatistics #ubtrueblue 背景 Education National Taiwan University - MS in Biometry (2017 - 2019) (3.95 / 4.3) National Tsing Hua University - BS in Quantitative Finance (2013 - 2017) (3.05 / 4.3) Working Experience AI 工程师 (2020 - now) Test Scores TOEFL 一战: 95 (R:30, L:23, W:20, S:22) (2023/04/29) 二战: 102 (R:29, L:30, W:23, S:20) (2023/06/10) GRE: 无 Publication First Author Conference Proceedings *1 First Author Conference Poster *2 Awards Excellent Teaching Assistant Award *1 Recommendation Letters 指导教授 授课老师 公司主管 Citizenship US / Taiwan Dual Citizenship 心得 #前言 申请博士班这件事情，其实我从念硕一开始就有在规划，但是因为想到自己的大学GPA太 低，觉得会全灭很丢脸，加上不确定自己的研究方向，後来就拖了快要5年，直到今年才 申请。 由於当时考进清大只是因为想要证明自己可以考得进台清交，所以即使当初很想念政治、 历史跟法律的我，为了这个目标就都没填。导致刚进入大学的时候，完全不知道自己想要 干嘛，所以就放弃学业每天都在虚度人生 (曾经有一学期差点 GPA 不到 2 )，也就是 work not hard，然後 play not hard。在念大学的过程中，每当有人跟我聊说想要顾好 成绩，并且往上念的时候，我都觉得很不思议，想说为甚麽人生要花那麽多时间念书，反 正还不就是为了比较高的薪水罢了，逼自己念没兴趣的东西，但不知道有些人其实早就找 到自己的方向。说实在的我那时候只是很忌妒别人至少有了方向，而我却没有。 不知不觉也玩好几年，开始意识到要准备出社会但自己却甚麽都没有准备好，也不知道自 己未来要干嘛，想说来考个研究所，但也不知道要念甚麽，最後使用删去法选择考统计所 。那时候的选择思路过程大概是这样: * 财金 -> 也不知道当初为什麽就不太喜欢这些科目 -> 直接删掉 * 生科 -> 因为以前高二是三类，想一圆自己念生物的梦 -> 太多科目没念过感觉考不 上 -> 算了 * 资工 -> 感觉很夯，未来出路应该很不错 -> 之前修程式设计修的很惨，感觉念了会很 痛苦 -> 算了 * 数学 -> 可以在数学的世界中徜徉，感觉很好玩 -> 可是我微积分、线性代数成绩都只 有拿到 C，高微还被当过 -> 算了 * 统计 -> 後来在做数理统计报告的时候，发现统计蛮好玩的? -> 虽然统计跟数理统计 当时修课成绩也只有拿到 C，但可能相较数学所比较好考? -> 好!那就考吧! 想当然用这样的方式做选择，很快就会出问题。由於数学、统计大学打的底子不好 (我大 学当初修完统计跟数理统计後，都还是不知道为什麽 P(X=x) 要一个用大写 X 跟一个用 小写 x，想说不是用统一符号比较方便吗？)，加上念书的时候又一直卡住，考研究所的 时候也是近乎全灭，还好台大把我捡起来，让我有机会继续念统计。而且那个时候还不知 天高地厚，觉得要念就要念到底，给自己一个很难的目标。所以在找指导教授的时候，我 就直接跟他说我之後要念统计博士。印象中那时候指导教授跟我说： 「那我们就一起加油罗」 现在回想起来那个加油还真的是蛮辛苦的，因为我连初等统计学的基础都不是很稳，所以 开始碰研究和课业常常一知半解，修研究所的数理统计还差点被当掉。加上因为经济因素 ，需要接统计学助教，那就要更努力地把统计观念搞懂，不然被大学生问倒就真的很尴尬 。我印象中念研究所的过程因为一直都需要很拚，每当有意识到时间的时候，一学期就过 完了。但可能也是因为这样，我就发现我好像很投入在统计学，也开始喜欢上这个学科。 毕业後，由於一些个人因素，先选择去业界做数据科学以及一些 AI 的工作，但心中还是 一直保留着想要继续往上念统计的想法。每年回去找指导教授的时候，都会被问起说有没 有规划想要念博士。直到去年，我回去找指导教授说：「我还是想继续往上念统计」，他 回答 「看来你终於准备好了」 #选校 由於我的大学 GPA 不好，所以就直接看 US NEWS 生物统计 TOP 50 列表中，选择地点可 以接受，并且有研究领域适合的学校，但因为我申请学校很看个人喜好，所以这部份能够 提供参考的有限。 #语言检定 因为刚好考托福那一阵子工作很忙，没有时间去补习，所以两次的托福考试我都选择自修 。一战托福大约花一个半月，二战大约是一战後的一个多月。由於我考的成绩普通，唯一 可以拿来分享的是我一战到二战的听力从 23 分到 30 分所做的事情。 基本上看很多 YouTube 或一些网路资讯，都会介绍怎麽写听力笔记，但是如果没掌握好 的话，就会像我一开始一样，花太多心力想要把笔记写好，结果反而都没抓到听力的重点 。因此如果可以的话，一开始反而都先以完全不做笔记为练习，逐步增加自己的笔记量， 并且尽可能控制笔记的量，这样应该就会改善很多。 #SOP 如果需要一些写 SOP 的建议方向，很推荐 <<如何撰写留学读书计画：SOP 及 CV 这样写 ，成功申请上世界名校>> ( https://www.books.com.tw/products/0010785022?gad_source=1&gclid=CjwKCAiAloav B hB ) 这本书。也可以先稍微看一下作者的网志内容 ( https://www.cantabenglish.com/blog/sop_writing_tips )，作者点出很多人写 SOP 会 遇到的问题。看完这些之後，至少在写初稿要给别人改前，可以用他所提供的建议修改出 比较好的 SOP，不然别人也会不知道怎麽改，或是改得很痛苦 XD 我的 SOP 每间学校基本上写的都差不多，只改想跟的教授的叙述。大致上整个架构如下: (1) 介绍一下自己是谁并简述一下自身背景，并且直接破题，点出我想申请这边的 Ph.D. 是因为想要做 multimodal machine learning classificaion 方面的研究。自身 的背景稍微提一点就好，详细的内容应该要在 CV 中叙述 (2) 叙述一下我的研究经验，跟我硕士班发表 paper 的内容，并进一步去连结我过往的 经验以及我未来想做的研究方向 (3) 叙述我因为想要做 machine learning 相关的题目，发现业界也有做类似的项目，因 此加入我的第一间任职的公司，并且写一下在里面做了些甚麽，以及学习到什麽样的技能 (4) 连接我前一份工作的内容，进一步叙述因为想要做 computer vision 以及 natural language processing 相关的 machine learning 研究，因此加入我的第二间任职公司， 并且写一下在里面做了些甚麽，以及学习到什麽样的技能 (5) 因为自己的过往研究经验，以及过往的工作经验，让我对於 multimodal machine learning 非常有兴趣。提出这个题目後续希望研究的方向，并把这些研究题目跟两到三 个想跟的教授的兴趣连接在一起 (6) 提到念完博士後自身的短期以及长期目标，结尾 #致谢 这个过程要感谢的人真的太多: 感谢我的推荐人们听到我要申请这麽多间学校的时候，还是愿意帮我写这麽多的推荐信。 感谢好友们的支持，没有你们找我出去喝酒跟游玩放松，边工作边准备这些申请文件的我 ，可能早就撑不下去了。 感谢身边提供我申请学校的一些资讯的学长姐以及学弟妹们，让我对於申请学校有更多的 资讯可以参考。 尤其感谢 xiaofen 学姊帮助我看我的 CV 以及 SOP，让我整篇文章的逻辑叙述更清楚， 也让我对於我的研究方向变得更明确。不只对於我写文件有帮助，这过程更对我对於我自 己更加认识。 感谢爸妈以及家人们的鼓励与支持，让我可以无後顾之忧地往我自己的梦想前进。 最後，感谢我自己这段时间的努力，熬过这段经常没什麽好好睡觉的时光，并且愿意给自 己一个圆梦的机会。 #结语 边上班边申请学校的过程真的很辛苦。尤其是考托福跟写 SOP 那段时间，常常看电脑萤 幕看到已经眼前一片模糊，但因为能用的时间不多，所以都还是要硬撑下去。因此如果有 队友一起努力会更好，如果没有至少身边也要有一些会把你拖出去吃饭喝酒出去玩的朋友 ，不然很容易会在一些想法上卡住。而且在一二月等待的过程非常难熬，常常会半夜醒来 去看看有没有学校寄来的信，所以都睡得很不好。尤其是到学校开始放榜，然後一间一间 的结果都是拒绝信的时候，真的会对自己信心有很大的打击。从来没有想过当年念大学那 个每天都在混跟翘课的我，竟然要去念博士，往人生的下一个阶段前进。尤其在这个因 为 AI 盛行，电机/资工/统计/生物统计的申请人数都爆炸性成长的时代，还有机会可以 回去念书，我感到非常庆幸。 现在想想先去业界做事也不是坏事，虽然可能会晚个几年，但是去业界做过一段时间後， 会重新审视自己想做的事情。因此这边也推荐给想念博班但是还不是很确定的人，可以离 开学术圈先去业界闯荡一下。去业界晃一圈後，就算没有收获到甚麽人生志向或是未来的 研究方向，至少有收获到钱 $$ 这中间也有人会问我说，花五年念博士会不会太久，这样出来都几岁了？我自己的答案跟 我心中的 AI 大神李沐博士的想法一样，他在他念完博士的心得文 <<博士这五年>> 中提 到一句话，在这边也送给所有要踏上这条不归路的人: “更重要的是理想和情怀。人一生要工作五十年，为什麽不花五年来追求下理想和情怀呢 ？” 有监於这次申请受到许多人的帮助，所以也来回馈一下留学版。如果有未来想要念资料科 学 / AI / 统计 / 生物统计的人，想要有人帮看 CV 以及 SOP 的，或是如果有任何问题 想要问我的，随时欢迎寄信到 [email protected]! --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 211.76.65.33 (台湾) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/studyabroad/M.1713448623.A.3A4.html 感谢你！也祝你工作一切顺利！ 会叫我老颜的人不多，不知道你是不是我想的那个人？XDD 谢谢你！ 谢谢！一起在统计的领域加油！ 感谢你！ 感谢你！ 谢谢你！之前有看过你申请财博的心得文，之後还有很多问题想要请教你呢！ 谢谢你！ 其实 TA 钱够付学费，不过现在的钱确实可能会不够生活，可能需要熬到之後接 RA 会比 较够！ 谢谢你！一起在生统的领域努力！ 谢谢你！ 谢谢你！ 谢谢你！很高兴可以分享！ 真的非常感谢学姊的帮忙！祝你博班一切顺利！ 谢谢你！ 谢谢你！ 谢谢你！就觉得不论什麽时候，都是不嫌晚的 ※ 编辑: a680795 (27.51.49.161 台湾), 05/01/2024 14:45:28