拿下全美Top1名校學姐申請分享！！！

寫在前面

我覺得整個申請過程中最最重要的一點是：有清晰且強烈的 motivation ，這樣才能夠在后續的申請準備中從容不迫。 更具體一點，就是自己要先對 ： “我為什么要出國？ 為什么要去這個國家？ 為什么要讀這個專業？ 為什么要申請這個專業的 PhD ／ master ？” 這幾個問題有非常明確的答案，對自己的本心有足夠的了解。而非盲目地想：“哇大家都在做這件事情，所以我也要做這件事情”。特別是當你決定要選擇一個熱門方向的時候，能夠認清自己內心的動力就更加重要。

申請方向選擇

拿我自己而言，雖然本科一開始就有出國讀書的打算，但一直沒有落實到一步一步的行動中去。大三的下半學期才開始具體去準備 GRE ，決定專業，查信息，制定計劃。自認不是行動力非常強的人，我在開始做這些重要的整理工作之前，其實花了相當相當長的一段時間在思考：我究竟要不要繼續讀 CS ，我經過本科的專業學習體會到的 CS 這個學科的價值和意義，選擇去美帝讀 CS 會為我以后的生活帶來哪些可能性？ 記得那段日子跟當時的舍友說“你每天要問我三遍為什么讀 CS ，千萬不要放過我。” 也時常拉著一同申請的小伙伴一起討論。因為知道自己不是能潛心做學術研究的人， 所以后續的思考都是建立在“我要繼續讀 master ，然后進入職場”的基礎之上。

最后發現，嗯可以離科技進步的中心更近一點很酷呀，可以有幸參加到這個能或多或少決定未來發展方向的行業也很酷呀！不過最最想追求的還是能夠創造出更懂“人”的科技。我覺得要想更好地理解并控制科技，一定要先做到 “ 更好地理解『人』 ” 。 科技的創造者是人，使用者也是人，無人在用的科技自然也失去了存在的意義。 抱著這種目標，愉快地發現了 Human-Computer Interaction （以下簡稱 HCI ） 這一領域的存在。 HCI 是一個比較新的交叉了計算機、設計與心理學的學科，在很多大學被歸為 CS 下的一個分支。

HCI 所研究、解決的問題可以很廣泛。從界面易用性的設計分析，到更好的分析用戶產生的數據進一步影響產品決策，到新型交互界面的產生等等。 大多數 HCI 項目的申請都需要提供相應的作品集。 大三暑假才發現這一切的我，當時并沒有完善的作品集。（所以回到開篇所講，早點發現和認清自己的 motivation 很重要！） 再加上，自己并不是很想完全放棄技術背景轉作純設計類的工作。 CS 的 master 項目這么多，開設 HCI 課程的 CS Master 也有不少，于是最后決定，還是主要申請 CS 方向的 Master 項目，但在篩選的過程中會著重考慮這個大學 HCI 方面的發展。

定位選校

在明確了自己的目標和申請方向之后，我的主導師就一直在幫我聯系背景相匹配的專業導師，確定申請的 timeline 。最終聯系到了當時在 USC 讀 CS Master 、并在 Google 實習的導師。等自己最終滿的 GRE 成績下來之后，我和導師進行了比較詳細的關于選校定位的討論。

選校的過程中我們先確定了一個大概有 25 所學校的大范圍，然后導師介紹這個 list 上不同學校的特點，項目的 size ，地理環境，就業優勢等等，幫助我建立了一個大概的 perception 。對于當時完全沒有接觸過美國的自己來講還是很有幫助的。特別是地理環境對就業的影響這一點，當時導師有結合自己找 intern 的經歷順便給我科普了求職的 timeline 和影響因素，比如校友網絡，所在城市的科技行業發展等等，這些也反過響了自己的選校決定。（因為自己最終還是抱著找到更好的工作的目的選擇申請 master 的）。作為已經有 inustry 經驗的導師能夠兼顧到學校對后面職業生涯發展的影響，給出比較全面的建議。

總結自己的感想我覺得定位選校可以主要考慮兩個角度：

我有多大意愿去這個項目我有多大可能性會被這個項目錄取

在前期選擇階段，影響“意愿”的因素可能有： 課程設置，項目時間，學費及生活費，學校地理位置（對找工作和安全性的影響），畢業生去向數據，校友資源等等。這些信息大部分都可以在學校的官網上找到。 如果找不到精準統計的畢業生數據，也可以試著 linkein 上搜索該學校看一看畢業生的 profile ，工作去向等等。特別注意項目時間這一點，如果項目時間太短的沒有機會實習的話，一定程度上會加大最后找工作的難度。

而影響“錄取可能性” 的因素，就難以全部囊括。 因為這其中涉及到較多環節，不可控性比較強， 不過還是列出以下供參考的因素（排名不分先后，只針對 master ）：

▼ 你可以量化的實力： GPA ， GRE ， TOEFL 成績

這些往往不會當作特別的亮點，但是會作為門檻，即不夠一定標準可能會被直接篩選掉。

▼ 你不可量化實力： 相關項目經歷（ Course Project ， Research ，相關 paper 發表，實習等等）。這個的考量主要取決于該項目的要求，分類越細的項目，對相關經歷的要求可能越高。 典型例子就是 CMU ， 幾乎所有你能想象到的分支都有一個獨立的 master 項目，比如 master of computer vision ， master of machine learning 。

▼ 你的其他申請材料： 推薦信， Statement of Purpose （ SOP ），其他 essay 等。

▼ 項目規模 ：也就是一屆招多少人，也可以特別關注一下大概有多少個中國人。 這個信息部分項目官網上有，部分可能會 post 在該項目的 facebook page 上（比如 MCDS 項目就每年都會 post 我們收了多少份什么 track 的申請，最后錄了多少人）。

▼ 申請人數 ： 屬于不可控因素。 有的項目雖然根據往年錄取數據而言難度不大，但可能今年突然間大家都去申請導致“水漲船高”。

▼ 往年錄取率 ： 繼續見官網。 像 CMU 就有非常詳細的往年申請人數／錄取人數／錄取男女比例統計：

(https://www.cs.cmu.eu/sites/efault/files/SCSMastersProgramsinBrief_2016.pf）

在了解清楚了自己的意愿和可能性之后，最終的選校 list 我和專業導師反復討論，了解清楚自己的意愿和大致水平之后才最終敲定。基本掌握這樣一個原則：

「特別想去且錄取可能性較低」可以放在沖刺行列，

「特別想去且錄取可能性較高」可以放在主申行列，

「不是特別想去且錄取可能性較高」可以放在保底行列。

材料準備

在定下項目的 list 之后，我和棕櫚導師一起按照各個項目的截止日期準備了一份資料清單。

對于大部分理工科項目而言，所需要的材料基本如下：

Transcript/GRE/TOEFL/ 推薦信 /Resume/Statement of Purpose （ SOP ）

SOP 是申請過程中我花費最長時間準備的一個資料。寫 SOP 的過程更像是對自己內心不斷發問，并且將自己大學所學用自己的語言整理歸納的一個過程。為了選出切合申請項目的經歷，我回顧了前三年半所學的每一門課程中所做的比較有分量 project ，然后挑選了其中的 3 個先用自己的語言整理了一下自己對這些 project 的理解，以及通過這些 project 如何加深了我對專業領域的認識。

當時第一版 SOP 出來可能是寫 report 寫多了，很容易在描述 project 經歷的時候開始以報告的格式一板一眼地講“我到底做了什么”。 導師就幫我指出來說更應該著重去講 “做這件事情給我帶來了什么影響”，或者我在做這件事情的過程中遇到了什么困難，如何解決的這些困難，側重故事性會更有可能吸引招生官繼續讀下去。 避免在某一專業領域描述的太深入而導致沒有背景的人難以理解你所論述的經歷。除此之外，導師也有帶著我一起過每一個段落的邏輯，和段落之間的連接與取舍。第一版文書大概改了有五六遍才最終定稿。第一版確定之后覺得整個申請的邏輯都清晰了。

簡歷方面由于自己之前沒有業界經驗，所以當時已經在谷歌實習的導師給了我很多的建議。包括如何 format 的一些基本 convention ，還有如何陳述一個 project 才能切中要害，讓人明白實質貢獻的同時突出 impact 。這些信息對于沒有接觸過業界的 CS 發展的自己來講還是十分有幫助的。

隨著材料的一步一步完善，自己對自己過往經歷的理解，和對整個申請的大小目標的認識都有加深。這里還是非常感謝專業導師和主導師在準備材料過程中對自己的幫助。 我覺得比較認同的一點是，我們的討論只會注重于邏輯和表達方式，具體的落筆始終都是我自己的語言。所以最終的文書也好，簡歷也好，都能夠描繪的比較貼合自己的內心。

網申及等待結果

準備好材料之后就是認真填網申啦。整個過程當時還算蠻順利。記得我是 17 年的情人節開始收到第一個 offer 。 3 月分收到的 CMU MCDS 項目的 offer 。因為是最想去的項目，加上我拿到的專業是 Human-centere Data Science ，正好有機會同時學習 HCI 的課程和其他 CMU SCS 下面的經典課程就毫不猶豫地接了 offer 。 回顧整個申請過程中，從確立目標到落實一步步行動都是對自己的未來建立更清晰的認識的過程。

非常感謝我的導師在整個過程中對我的指導和幫助，我覺得收益最多的是關于簡歷和文書方面的指導，特別是在準備第一所學校的資料的時候。沒有相關經驗的自己從兩位導師那里學到了很多如何更好的講述自己的經歷才能夠更通順，更吸引招生官的方法。在整個申請過程中所有材料的準備也都是圍繞著我自己的真實經歷和感受，使得最后的結果能夠最貼合自己的背景和期望。

CMU 的學習生活

CMU 的生活像預期的一樣非常非常非常的繁忙和充實， 但是這種忙是讓你覺得每天都在快速成長很有意義。 CMU 的教學質量平均而言還是非常棒的，特別是開設很多年的一些經典 CS 課程。比如說我們 Master 入學之前暑假要學的 Introuction to Computer System ， 能夠通過非常有趣的 7 個作業帶你上手了解 Computer System 當中一些基礎的概念。 工作之后覺得雖然有的時候不會直接用到某個小知識點，但是整個知識體系的大框架打扎實之后還是很容易上手新的技能的。

CMU CS 的課程也非常非常非常的豐富，幾乎你想到的所有領域所有方面都有開設專門的課程。即使是同一門 Introuction to Machine Learning 也會按照不同的背景開設不同的課。 在 CMU 經常感覺時間太短了好課是上不完的。 所以大家會拼命一個學期選很多門課。

我們項目的選課相對比較自由，即使對課程設計有意見想要按照自己實際背景做更改的話也可以和 avisor 商量。我很幸運擁有一個特別支持我們選自己想上的課的 avisor ，所以幾乎自己想上的課，不管是 HCII 下面的小規模的設計課程，還是一兩百人一起的各種 Machine Learning 課都有選到。

就業方面的話， CMU 每年秋季和春季都會有大規模的 career fair 幫助同學們尋找機會。學期中也會有各種大小科技公司來宣講。所以即使地處匹茲堡也會有很多接觸業界的機會。

兩個學期結束之后回顧 CMU 真的覺得自己成長了非常非常非常多，也有幸遇到了一起奮斗的朋友，可以說是很忙很累也很幸福的一年啦，希望我的總結和心得能夠幫助到有留學夢的你！

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