学校：北大

专业：数院

成绩：3.7+，Rank 10%

英语：TOEFL：112GRE：160+168+4

经历：UCB交换

科研：UW暑研

实习：互联网实习

录取：Harvard SEAS MSDS；Chicago MS；Berkeley MS；Duke MS；CMU MS；NYU MSDS.

 

1.1 实习和科研：申请中很重要的地方  

对我来说，作用最大的是大三上伯克利的交换和大四上的实习这两段经历，直接关系到我专业背景的提升，并且直接影响到我的申请方向。北大数院是大三开始分专业，所以在伯克利那学期我选了5门统计/机器学习的课。之所以决定申统计方向，是因为它应用广、比较有趣，并且在伯克利的同学（本硕博都有）那里了解到了一些就业前景。大四上我在一家互联网公司实习，和数据科学比较相关，用到了统计、机器学习、经济学的东西，另外我还修了国发院的经双。在申请的个人陈述里提到这段实习的时候，我结合实际的项目经历谈自己为什么想当一个Data Scientist。最后决定申统计硕士而不是博士，以及把DS作为职业规划，也都和这两段经历有关。关于实习和科研，尽量找契合自己方向的。申硕士如果找科研要看具体项目，项目对了也可以有很大帮助。实习也是同理。

 

1.2 关于三围：最重要又不重要的东西  

重要是因为它们决定了你申请学校／项目的档次，可以说是必需品；不重要是因为相似三围的人实在太多，所以肯定不是影响你申请的决定性因素。在我知道的Stanford 、Chicago还有Harvard这三个项目的录取者里面，相似背景的同学太多了。总的来看，我的T和G分数是非常普通的，GPA的话因为有很多海本的同学3.9+/4.0，所以3.72其实可以算一个小劣势了，尽管北大的3.72比我在伯克利的4.0要难很多很多倍。但是这种情况海本同学会比较有优势，因为课程、推荐信等等会更契合申请美国研究生的要求；不过大陆的同学也不需要因为稍低的GPA或者英语成绩就没有自信，好项目里面 3.7+ 和Verbal不到155的同学也有很多。

1.3 关于选校：难度不一定和项目好坏成正比   

我的选校建议是：找专排top里面你觉得综排舒服的。我最后申的项目很少，基本上是在前10的项目里面去掉了生统，去掉了综排不高的(UW)，申请的两个Data Science项目是补充。

基于从各种渠道了解的录取者信息，我感受到的统计硕士申请难度大概是Stanford>Chicago>Berkeley, Harvard DS介于S和C之间。这个排序约等于中国人录取数量从少到多的排序。当然难度对不同人会有所不同，比如我知道好几个美本同学录了S但被C拒了，也有人没申到S和C但有H。当然，难度不一定和项目好坏成正比，要看和你的背景、能力、未来规划是不是契合。

1.4 Nuts给你带来了什么？

我是大二下加入的Nuts，在整个提升背景和申请的过程中都给了我很大的帮助。大四申请前，导师主要对我找科研、找实习还有英语考试进行了规划。作为拖延癌患者，我给自己的安排比较松，G和T都属于半裸考状态，G准备了12天，T准备了不到一周，这还得感谢导师的督促，幸亏有Nuts，让我没有错过重要的时间点，找到了科研也找到了实习。

大四申请过程中，是Nuts发挥作用最大的时候。大四上我一边实习，一边有科研组会，还有9门课。导师帮我申请材料的准备过程规划得很好，尤其是理清PS的逻辑脉络和初稿之后不断修改。原本以为工作量很大的申请，也很顺利地完成了，导师分担了很多压力。在这里要感谢Nuts的帮助。

 

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