HỌC BỔNG COMPUTER SCIENCE/MACHINE LEARNING CHUẨN
Đầu tháng 9 A (vì bạn xin giấu tên) có nhắn chị Hoa Dinh nhờ xem hộ bộ hồ sơ xin học bổng Giáo sư (PhD) cho ngành Machine Learning. Profile của và kinh nghiệm bạn ý cũng đã rất tốt và Giáo sư còn giục gửi SOP ^^ nữa chứ. Chỉ 1 tháng bạn ấy đã nhận được thông báo offer. Bạn ấy muốn lan toả nhiều hơn kinh nghiệm cho cộng đồng và có nhắn là ai muốn apply CS/ML thì bạn ấy có thể giúp nha. Bài viết bạn gửi chị 9 trang cơ :)). Nên chị sẽ post dần các phần nhé.
"Trong bài viết này, tôi xin chia sẻ với các bạn kinh nghiệm xin học bổng giáo sư PhD của mình. Học bổng giáo sư ở đây nghĩa là các bạn gửi hồ sơ trực tiếp cho giáo sư mà không thông qua trường. Để các bạn có cái nhìn toàn diện hơn tôi xin sơ lược nét chung về các giáo sư mà tôi gửi hồ sơ và lý lịch khoa học của tôi.
Các giáo sư (tại EU, US, Canada) mà tôi gửi hồ sơ đều nghiên cứu chủ yếu về mảng Machine Learning và Computer Vision, và mỗi năm đều có bài trên các hội nghị top của 2 mảng này. Do đó, các kinh nghiệm và phần kiến thức mà tôi tổng hợp bên dưới chỉ áp dụng cho trường hợp apply vào các giáo sư rơi vào trường hợp mà tôi đã nêu trên (những trường hợp khác tôi không có nhiều thông tin). Ngoài ra, tôi cũng cung cấp đường link tìm học bổng ngành robotics. Bài chia sẻ kinh nghiệm xin học bổng robotics, tôi xin hẹn trong một bài khác.
Tôi xin giới thiệu đôi nét về lý lịch khoa học bản thân tại thời điểm xin được học bổng như sau:
- Không tốt nghiệp đại học chuyên ngành máy tính.
- Đã tốt nghiệp master computer science, chuyên ngành computer vision, tại Hàn Quốc.
- Có bài báo SCI, SCIE, CVPR.
- Giao tiếp tiếng anh thông thạo.
Với background trung bình, không tệ cũng không nổi bật, hơn 1 năm từ lúc bắt đầu chuẩn bị hồ sơ đến lúc quyết định nhận offer từ trường, tôi đã nhận được gần 10 personal offers từ các giáo sư. Quá trình này khá là gian nan về thể chất cũng như tinh thần nên tôi hi vọng bài viết này sẽ giúp các bạn tiết kiệm được ít nhiều thời gian và công sức để xin được học bổng đúng ý mình. Bài viết gồm các phần chính:
(1) Các nguồn học bổng mà tôi đã sưu tầm được về ngành Computer Vision, Machine Learning, Robotics.
(2) Kinh nghiệm chuẩn bị hồ sơ.
(3) Các kinh nghiệm và kiến thức cần có để trả lời phỏng vấn với các giáo sư. (4) Các kinh nghiệm khác.
Vì đây là bài viết cá nhân, khi đọc bài viết này sẽ có nhiều ý kiến khác nhau, để tránh tranh cãi không cần thiết tôi xin không nêu thông tin cá nhân của mình.
Các nguồn học bổng
Lưu ý 1: Ở mỗi link, tôi sẽ ghi lại thông tin tôi biết về nguồn, giáo sư đó (điều này không có nghĩa là tôi đã trực tiếp nộp hồ sơ và phỏng vấn với giáo sư đó). Những thông tin này chỉ là tham khảo.
Lưu ý 2: Vì có khá nhiều giáo sư thuộc cùng một group lớn nên tôi xin chỉ cung cấp link của group và một vài giáo sư mà tôi có thông tin các bạn có thể tìm thêm ở group đó.
1. google.com với keyword phd position machine learning computer vision
2. http://csrankings.org/ đây là website tổng hợp các trường và giáo sư trên thế giới dựa
theo publications.
Website này cũng cung cấp homepage của từng giáo sư. Tuy nhiên, các Assistant Prof. hoặc Prof. chuyển trường thì có thể chưa được update nên tốt nhất các bạn vẫn nên vào website của trường (department) và xem list các giáo sư. Kinh nghiệm của tôi thì cơ hội các Assistant Prof. mới vào trường và đang xây dựng lab của mình sẽ trả lời email PhD Application nhiều hơn.
Hầu hết các trường, viên nổi tiếng và các giáo sư hoạt động trong lĩnh vực computer science bao gồm các giáo sư mà tôi cung cấp ở phần dưới đều được liệt kê trong website này. Đây cũng là nguồn chính để tôi tìm thông tin của các giáo sư. Tôi sẽ không liệt kê các group có trong website này.
3. Google groups (có thể google với keyword: google group machine learning) 3.1https://groups.google.com/forum/#!forum/ml-news Machine Learning. Ở group này, các bạn có thể chọn vào tab Studentship hoặc Industrial Position, các tin về
PhD và postdoct position thường đăng ở 2 tab này.
Các PhD position thường được đăng ở google group này thường ở EU, ở US thì ít hơn và thường là các Assistant Prof trẻ. Postdoc position thì cả EU và US. Các giáo sư tên tuổi lớn (Prof. Yoshua Bengio) cũng vào đây đăng bài tìm postdoc.
Ngoài ra, group này còn thường xuyên đăng tải các faculty position.
3.2https://groups.google.com/forum/#!forum/rl-list Reinforcement Learning. Group này thì tôi không theo dõi nhiều.
3.3 Và còn nhiều group nữa như women in machine leaning. Các bạn có thể google thêm
4. Job board của các conference lớn như CVPR (http://cvpr2020.thecvf.com/jobs), MICCAI (http://www.miccai.org/job-board/), PAMI (http://www.pamitc.org/jobs/index.php)...
5. Các fb group như: VietPhD, Thông tin học bổng giáo sư Hàn,...
Châu Âu
Lưu ý: theo kinh nghiệm và thông tin mà tôi được biết, các bạn nên/phải có bằng master nếu muốn xin PhD tại EU. Nếu không có bằng master thì cơ hội xin được khá thấp. Ngoài ra nếu các bạn tốt nghiệp master tại EU (tại trường mà giáo sư biết) thì khả năng xin được PhD cao hơn. Có kinh nghiệm nghiên cứu là một lợi thế lớn cho bạn.
6. https://euraxess.ec.europa.eu/jobs/search?keywords=%20computer%20vision%20mac hine%20learning&sort=field_application_deadline&order=asc
Pháp
7. https://jobs.inria.fr/public/classic/en/offres Inria job board. PhD thường là fixed 3-year contract.
8. https://www.inria.fr/en/list-project-teams List các group tại Inria.
9. http://www-sop.inria.fr/members/Francois.Bremond/ Theo tin ngoài lề thì giáo sư này
rất hiền, support sinh viên. Phỏng vấn và test khả năng code.
10.http://antitza.com/ cùng group với giáo sư trên. Giáo sư email 1 list câu hỏi (file pdf) và
sinh viên email câu trả lời, sau đó phỏng vấn và test khả năng code.
Đức
11.https://niessnerlab.org/openings.html 12.https://www.3dunderstanding.org/openings.html 13.https://vision.in.tum.de/jobs 14.https://www.in.tum.de/en/daml/open-positions/hiring/ 15.https://www.automl.org/jobs-at-ml-freiburg/ 16.https://rl.uni-freiburg.de/open-positions 17.https://www.ismll.uni-hildesheim.de/jobs/phd_en.html 18.http://www.vision.rwth-aachen.de/jobs/ 19.https://www.ml.uni-saarland.de/jobs.htm 20.https://perceptual.mpi-inf.mpg.de/jobs/
Thụy Sĩ
21.https://www.ifi.uzh.ch/en/research/faculty.html List các group tại ETH Zurich. 22.https://fleuret.org/francois/ phỏng vấn kiến thức + test khả năng code. 23.http://sip.unige.ch/news/ phỏng vấn kiến thức + test khả năng code. Phỏng vấn cùng với
một sinh viên khác hiện đang làm PhD trong lab. 24.http://people.idsia.ch/~juergen/jobs2017.html
Tây Ban Nha
25.http://www.cvc.uab.es/LAMP/?page_id=350 Hà Lan
26.http://www.gavrila.net/Student_Openings/student_openings.html Canada
27.https://en.etsmtl.ca/Unites-de-recherche/LIVIA/Accueil?lang=en-CA Các giáo sư trong group này tại trường ETS Montreal thường xuyên tuyển sinh viên. Financial support thường là 4 năm.
25.1 http://profs.etsmtl.ca/ibenayed/ giáo sư tốt, vui vẻ. Phỏng vấn cùng với một sinh viên khác hiện đang làm PhD trong lab. Phỏng vấn kiến thức + đọc hiểu báo + test khả năng code.
25.4 https://www.etsmtl.ca/Professeurs/egranger/Accueil?lang=en-CA theo lời của chính sinh viên của giáo sư này mà tôi có dịp trò chuyện tại CVPR, giáo sư này ít quan tâm đến sinh viên cũng như việc nghiên cứu của sinh viên hơn các giáo sư cùng group.
28.http://home.cc.umanitoba.ca/~ashrafa/ 29.https://www.medicalimageanalysis.com/join-our-team
30.https://gfx.uvic.ca/apply.md
31.https://www2.cs.sfu.ca/~mori/prospective.html giáo sư vui vẻ (nói chuyện trực tiếp tại
hội nghị)
US
Các giáo sư tại US thường sẽ có thông tin cụ thể tại website csrankings.org Robotics đây là website tương tự google group về robotics
32.http://robotics-worldwide.1046236.n5.nabble.com/
Nếu các bạn apply thông qua trường vào các trường top như CMU, Stanford và đăng ký các giáo sư nổi tiếng làm advisor thì các bạn nên có ít nhất 1 publication ở top conference cùng mảng với giáo sư đang làm nếu không thì nhiều khả năng giáo sư sẽ không nhận. Nếu bạn có funding thì khả năng đậu sẽ cao hơn. Do đó, các học bổng như 911, VEF, Vin group scholarship là cơ hội cho các bạn."
------
Cả nhà follow thêm các kênh nữa nhé:
- Scholarship Hunters
- Học bổng ngắn hạn, trao đổi, tình nguyện - HannahEd
- English Club HEC
- Job Hunters & Career Builders - HannahEd
- Website: https://hannahed.co/
- Youtube: HannahEd
❤ Like page, tag và share bạn bè nhé ❤
#HannahEd #sanhocbong #duhoc #scholarshipforVietnamesestudents #computerscience #machinelearning #phd #usa #eu
cmu cs 在 [分享] CS MS 申請全都錄(CMU SV MS in Software Eng.) 的推薦與評價
之前一月多的時候其實也po過一次錄取文了
不過事隔快兩個月, 又多了一些結果, 也終於有辦法提供比較有內容的分享嚕
小弟申請過程算是相當順利
而且申請路上受惠於非常多的學長姊朋友同學師長
所以也希望盡自己綿薄之力把這些經驗傳下去
希望對未來申請的人有所幫助
既然是全都錄
我會盡量把我申請的過程詳細的帶出來
可能有點長
不過這是幾乎一整年的故事
就挑自己正所處的階段看吧
如果要了解申請國外學校的整個流程的話, 應該也還蠻適合的
---
不免俗的: 申請結果
Admission: (ordered by date) (all CS MS)
CMU Silicon Valley MS in Software Engineering 1/23
(financial support RA US$10,800, fellowship US$5,000 on 3/6)
UCSD 2/20
UCI 2/28
CMU MS in Software Eng. 3/7
UCLA 3/10
Univ Maryland College Park 3/11
(UCD) (猜測, 隨後附上理由)
Rejection:
UW Seattle CS MS/PhD 2/13
CMU Robotics Institute (MS) 2/23
Stanford CS MS 3/18
Wait-List
UC Berkeley MS in Info Management 3/7 (已跟他們說不用保留了)
Other
USC CS MS (我忘記寄GRE, TOEFL成績了 -.-|||
再加上知道時已有學校了, 所以中止申請 via email)
Decision: CMU Silicon Valley
---
背景資料
Education:
NTU CSIE 2003-2008 (overall GPA 3.83, Major GPA 3.85, last 60 GPA 4)
UC Davis 2006-2007 (exchange student, GPA 3.78)
class rank: 22/118
Award: Presidential Award once, 2005 spring
Test:
GRE: 620/800/4.5 (V/Q/AWA) (2008.6)
TOEFL: 30/30/26/30 (R/L/S/W) (2008.8)
sGRE (CS): 770 (67%) (2007.11) (mmm...)
Paper/Conference/report: none (囧)
Reference Letter:
3 from NTU CSIE lecturer
1 from UC Davis undergraduate research advisor
---
決定出國之路
大四那年出國交換學生到了UC Davis, 也在因緣際會下
修了軟體工程 (software engineering)
那時我們學校還沒有這方面的課程, 不過在那卻一修修出了興趣
修完課後, 老師剛好有個undergraduate researcher的缺
就這樣做了半年的軟體工程的研究
這一年喚醒了我對整合 IT 與生活的夢想
而我覺得以後如何produce good quality code quickly/automatically 會是關鍵之一
再加上碩士蠻有可能是我的last degree, 考量如果在國外拿到的話, 以後就業的
flexibility 會比較大, 最後是我家人的大力支持, 讓我決定要再去美國闖一遭
---
What do I want? 2007.12
決定要申請出國, 下一個重要決定: MS or PhD?
這方面我請教了我們系上的一位教授
(然後也順便問了一大堆問題, 例如MS in Taiwan vs MS in US, SOP要如何寫之類的)
真的非常感謝教授, 在百忙之中幫我解答了很多問題
也讓我在申請初期就對出國的各個選項有個大致的觀念和架構
最近板上對於這些話題有詳盡的解析
如果有重復的話, 就當做幫忙印證各位的說法吧!
關於MS or PhD (我綜合聽來的看法的結論)
基本上, "需要" PhD的人就只有兩種: 研發人員, 和大學教授
所以通常會念PhD的人可以分為兩種:
1. 沒很多興趣做研究, 但想要從事上述兩種職業只好咬牙念完PhD (要咬五年的牙...)
2. 本身就覺得念PhD, 能做最領先的研究很好玩, 很有趣的人
不屬以上兩類的人, 我猜應該都會是念MS比較適合
我個人想的到念MS的理由就比較多
1. 有興趣想多學一點
2. 有職場需求想多學一點
3. 想確認自己興趣想念MS看看 (<---不過這建議在台灣比較便宜)
至於MS in Taiwan vs MS in US
考慮因素也一樣很多
1. MS是否為最後一個學位 (畢竟以後大家多少都會看哪裡畢業的)
2. 想在哪裡找工作 (想在美國工作就一定要在美國有學位嚕)
3. 是否想增加一點國外經驗
4. 其他金錢, 英文等等的就不再討論了
認清上面這些現實之後
雖然有人勸我念PhD (UC Davis幫我寫推薦信的教授 囧)
但現階段, 我好像不太想為任何一個領域投入5年的時間
所以就很安心的鎖定MS, 步上了出國的準備過程
當時大概分析了一下自己的情況 (所謂的SWOT? XD)
優勢: 交換學生過 (可以包裝成國際視野blahblah)
而且在美國做過research (雖然只有一點點 XDrz)
劣勢: 有做過專題但沒有做成具體成果 (連report都沒有)
成績普普 (和GPA 4的眾強者比), 班排也普普
機會: 把剩下三個可以把握的: GRE, TOEFL, SOP盡量衝高/做好
也就是我接下來一年在做的事
---
GRE 2008.6
在2月初開始準備之前
我在幾位朋友的建議下, 決定不要補習
AWA部份, 大概準備了兩個月, 平均每兩天練習寫一篇issue, 一篇argument
然後在考試前也有把所有題目都想過一遍
最後才拿高頻題開始反覆練習, 賭我會碰到高頻前50
最後成績4.5, 我想應該是寫的內容讓自己無法拿到更高分數
(請參照我TOEFL writing的分數....)
所以AWA, 我覺得重英文文法, 更重所表達的內容及邏輯
詳細攻略還是要請教GRE_verbal板上的眾多強者
Verbal部份
朋友建議的很簡單明確, 卻非常受用
"要背紅寶黑寶藍寶粉紅寶哪一本沒差, 自己看的順眼就好. 如果背的完一整本
GRE單字部份 (反義, 類比, 填空) 一定不會有問題的"
就這樣, 從2月左右開始背黑寶, 背到6月, 有全部背完
配上原本就有的閱讀速度, 拿到了一個還算不錯的verbal
不過當天因為配速不當, 留了7題反義空白
所以表示這種準備方式是有機會可以拿高分的
---
TOEFL 2008.8
在此要先自首
因為之前 (高中以前), 有在國外待過幾年, 所以英文有一點點基礎
所以在托福的部份靠著老本拿到 R,L 不錯的分數
基本上花最久準備的是speaking, 主要是拿了幾家的模擬試題, 每天做練習這樣
作文是靠著GRE issue和argument的餘威
把那套寫法直接搬來托福, 然後再寫長一點, 就真的30了
雖然說拿到成績單時自己也頗意外的就是了....XD
個人覺得, 其實也可以考慮看看先考GRE再來考TOEFL
當然先TOEFL的好處就是循序漸進
不過先考GRE的話, 可以當順便練習TOEFL的reading, writing, vocabulary
兩個考試重複的部份一次搞定, 之後再專心準備listening和speaking就好
當然這做法蠻刺激的
不過如果覺得還吃的消的話不妨考慮看看嚕^^
---
選校
過程....並沒有特別高明, 不過就當參考吧 (比較可能是當負面教材 XDrz)
就是拿著computer science的ranking開始, 從第一名開始往下找
然後考量
1. 在大城市裡/附近 (因為是MS, 所以想離就業市場近一點, 不想在鄉村田野 :P)
(而且田野大學我在UC Davis體驗過了, 想換一換 XD)
2. 要有software engineering (所以Columbia, Princeton, Harvard等就沒申請)
看到UCD/UCI 就差不多選中10間, 12個program這樣
也沒有特別顧3/4/3之類的分配了 ^^"
如果要我重新來一次選校
我會覺得:
看學校的時候, 就非常具體的想好進這學校要做什麼
1. 要跟什麼老師?
2. 要做什麼領域?
3. 想要做什麼主題的project?
4. 你想做這個做五年嗎 (in case of phd)
先想無害
因為這些東西都要寫在SOP上
而且如果講不出這些, 表示自己也還沒想清楚
到時候學校會敢要這位學生嗎?
另外我覺得也可以在申請的時候就寫信問那個學校的台灣學長姊
可以問問看那個學校各方面是不是自己想要的
如果不是的話, 可以少掉幾個選校的困擾, 和準備資料的焦頭爛額
bottom line:
申請那些有admission了你會想去的學校!
如果申請的都是你會想去的
就沒有備胎不備胎的問題, 反正會跑的都是好胎
如果申請了排名低很好進, 可是如果上了卻不想去的學校
那這學校可能連輪胎都稱不上....
---
SOP 2008.7~2008.12.25
考完托福後隨即被抓進去當兵
不過因為是替代役, 所以運氣不錯的只讓我的申請過程暫時中斷一個半月
當時請教教授如何寫SOP的時候
她說了一個大原則: SOP如果限1000 word or 8000 character (<-- Stanford)
就代表他要你寫2頁, 然後其他以此類推
因為其實8000 character會是2.5頁
可是審查的教授看到3張紙, 氣摩子就不好了一半
之後我就是以這個標準寫SOP
到最後已經練成每一段都會塞到滿滿的, 如果沒有滿的話either多寫一點
或想辦法把他縮回去, 把多出來的那一行quota給其他段落
SOP要寫什麼? 我覺得從這個角度想好了
申請CS的, 要繳交的資料大概不外乎: GRE, TOEFL, SOP, GPA, 推薦信, resume/CV
不能少繳, 也不能多繳 (多繳他們也不收 XD)
換句話說, 對面的教授們, 要從這幾樣東西中認識你
然後決定你是否比一同來申請的阿印仔, 阿共仔, 阿美仔, 阿歐仔 (嗯?) 好/強/適合
然後再錄取你
要怎麼樣寫才能呈現最具有吸引力的你, 應該自己最清楚吧!!
我寫SOP時是選擇以 passion + ability當主軸
寫從高中時代決定志願, 到大學做過的project經歷, 到交換學生, 再到決定為什麼要選
某某學校
這樣一步一步證明了我對這個領域, 還有這個學校的passion
而我選擇要詳講的事件, 也是經過挑選的
他們除了是我的重大經驗外, 也同時暗示了我的能力
例如說SOP寫著"我在美國做research做的很高興, 也做出興趣"
除了字面上寫的東西外, 還可以合理推得
1. 我應該有英文溝通能力 (有我的TOEFL佐證)
2. 我應該有點基礎的做研究能力 (他應該會找推薦信求證)
SOP
我寫了非常非常久
從七月知道要怎麼寫開始, 每天構想要怎麼寫
寫完第一遍開始改, 再改, 再改, 每段被修改的次數絕對不下20遍
當兵上課時, 專訓上課時 ( <--替代役的上課時間較多)
我也常常都是抱著一段SOP在修文字
到了10月11月, 開始寄各學校的資料時也還在改
反正就是在為每個學校optimize時順便想著能怎麼改進
這段期間, 要感謝我弟幫我以非常嚴格的眼光審我的SOP
讓我把寫的太弱, 寫的太冗, 寫的不夠有passion的全部都改掉
才能生出我後來寄出去的SOP
改SOP的話, 我有問教授說要給誰看過比較好
教授的建議是 "要找會critical thinking的人"
尤其是申請過的學長姊
其實critical thinking沒那麼難
也就是要幫忙校稿的人想像自己是學校的committee
看到這份SOP時能不能感覺的出來你是個有潛力的學生, 是他們要的學生
這時要請幫忙的學長姊/朋友嚴格把關
早點努力總比到時候收到學校的rej來的好
---
推薦信
這邊板上有非常多好建議 (我也是看著板學的 XD)
只能說真的要提早準備
最好application系統剛上線 (6,7,8月) 就請他們寫, 才不會和其他人時間卡在一起
然後大塞車
然後教授的推薦信都是用online的 (身為CS的當然要支持一下網路 XD)
這樣也省去不少麻煩
喔對
有一點最最重要: 在系統開起來時就務必要去登入那系統
然後看看是不是可以直接發推薦信給老師
像UCLA, UCI, UMCP, 要整個application (包括SOP, 申請費)
全部都弄出去才會寄推薦信給老師
如果跟老師說好要某個日期把推薦信給老師寫, 結果臨時才發現寄不出去會糗很大
要不是當時我好友提醒, 我會真的完完全全被表到...
---
寄送郵件/online submission 2008.11~2008.12.25
我那時的原則: deadline一個月前用掛號平信寄
這樣約10天就會到, 然後想說如果真的有缺件的話, 再用UPS之類補送
然後online submission又可以比實體郵件晚10天左右再按submit
(反正實體package又還沒到 XD)
事後證明
1. 我寄了10個package沒有半個掉
2. 其實缺件他會叫你補....所以根本不用擔心....
而且像USC, 2月中才發現我沒有TOEFL, GRE, 才寄信跟我講的 -.-
(我真的不是故意漏的 @@)
而且好像也沒有很急著跟我要....
所以如果想省點錢, 然後時間允許的話
也是可以考慮平信嚕...
---
開獎 2009.1 ~ present
有個小發現
除了那些統一時間發卡的學校 (如UW Seattle EE 和 Stanford EE等)
不少學校都是rolling basis (先到先審)
據我觀查我和我一些認識的人的ad/rej時間
似乎是越強的人會越早收到ad, 條件沒那麼好的也可能越早收到rej
在中間的呢....可能就是還難分難捨吧 XD
然後越難分難捨就會越晚出來......
在這先祝所有ad還沒出來的人
application可以從混沌之中脫穎而出
順利拿到錄取吧!
---
總結 & 一些自問自答
我的結果也幾乎都開出來了
想說可以從自身經歷中歸納出一些結論
1.最重要的: 自己想清楚
MS和PhD是兩個取向很不一樣的degree (對大部份學校而言)
如果有興趣做5+年的研究, 就應該選PhD
otherwise, 我猜MS會比較恰當
而學校應該也會非常在意這位學生有沒有想清楚, 想的多清楚
有沒有想清楚可從SOP得知, 所以換句話說SOP也要好好寫
而SOP該寫什麼, 還有"成績顧好vs做專題哪個比較重要" 等問題
也跟想要申請什麼degree有非常大的關係
試想, 當一個教授在決定要錄取哪個學生, 當他未來五年的研究幫手時
他會比較care GPA, 還是research ability?
2.
從目前申請結果還算ok的情況來看, 我覺得SOP應該是很重要
因為在其他條件沒有太突出的情況下 (甚至有弱點)
還是運氣不錯錄取了不少不錯的學校
而且我會覺得
如果application有幸存活到最後一個round的話
身為教授的應該會花點時間看這些人兩頁的SOP (反正人也不會太多了)
來確定這是不是他們真的想要的人吧!
或換句話說
從SOP的用心程度也可以看出一個申請者的誠意
當條件相近的時候, 我猜有沒有誠意就會有影響了~~
3. packaging is everything
如果回去看我的基本資料的話 (在一開始的地方)
其實還是有囧點
沒有publication或許還勉強說的過去
但是班排名約20%, 和67%的sGRE其實沒有說很突出
(和板上各位強者差太多了orz)
所以除了有規定我附班排名的Univ Maryland以外, 我一概都沒有附班排上去
在resume等其他地方也隻字不提
sGRE的話, 就是申請加發的時候不要加發到sGRE的成績就好了 -.-
就這樣嚕, 如果不看那兩項數具的話, 比較容易塑造一個"看起來"很強很有潛力的學生
不過如果這兩項數具讓學校知道的話, 不知道給學校的感覺會不會大打折扣 XD
(btw 我Univ Maryland既使附了排名還是有上, 倒是讓我覺得蠻意外的)
4. 要不要找代辦?
我個人的感覺是覺得
申請過程上, 其實真正能outsource的東西有限
選學校:
幫忙查學校排名, 學校資料, 找好相關網頁是可以outsource的
但找到後, 資料還是要自己看
選校也還是要自己選 (把自己的未來交給一心想要賺錢的代辦....放心嗎? @@)
SOP:
SOP的內容應該還是一定要自己構思吧
叫一位素昧平生的人, 要幫自己寫說自己做過什麼豐功偉業, 多有熱情/多麼嚮往...
這感覺需要有心電感應才做的到
其他, 例如口述-->打出來, 中文翻英文, 或英文潤稿校稿, 是可以請他人幫忙
申請資料key in:
有人代勞的話是可以省下一點時間
我想的到代辦可以幫忙做的就是這些
而這些東西....個人認為只要一個看的懂英文的人其實就可以代勞了
因為重點是 "繁雜" 而不是 "難"
(寫SOP難度倒是高了一點)
個人想法供參考
雖然說如果代辦業好好做的話應該是可以非常helpful的
(也有點好奇代辦會叫我丟什麼學校...嘖~)
PS:
如果是怕漏掉/遺忘/不知道需要送什麼東西過去給學校而找代辦的話....
不要找....
網頁上說申請只需要5,6樣東西, 我當時看了也覺得怎麼那麼少
可是真的就只需要這些東西而已, 不要懷疑
---
大概就是這樣嚕
一個人的申請經驗, 必定有所偏頗
很多也都是個人經驗/想法
錯誤之處歡迎指正
如果有些寫起來比較爭議的內容....
請大家多包含
因為全文沒有要引戰的意思
祝還在等待的大家admission都趕快出來嚕
best of luck to everybody!
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 61.224.31.122
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 61.224.31.122
※ 編輯: reeetingay 來自: 61.224.31.122 (03/21 22:00)
※ 編輯: reeetingay 來自: 61.224.31.122 (03/21 22:13)
... <看更多>