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申请经验

转专业申请CS PhD经验

我是大数据学院的前几届学生之一，进入大数据学院的前两年是在管院度过的。2020fall因为疫情defer之后，继续申请2021fall，现在已经决定去Duke读CS PhD。 我经历了两轮申请，第一轮找了中介，第二轮DIY，也和不少申请/在读的同学聊过，最后发现申请学校这个东西大家都是在小马过河、盲人摸象，即使是中介咨询师or学长学姐这些过来人也很难给你提供完整的信息，所以申请的时候要根据自己的实际情况选择最优的policy。举个例子，有个学霸学姐曾经告诉我申请博士绩点至少要3.7+，但是我绩点没有3.7也申请到了。可能对于学霸学姐来说，刷绩点很容易，她也确实因为高绩点申到了很好的学校；但是对于我来说，把时间花在刷绩点上不如去做科研。同时，她申的是数学，我申了CS，数学统计类PhD可能会更看重GPA。再举个例子，中介和我说暑研很重要，决定了申请结果；而院里的老师说，统计学的暑研很难做出什么东西，还不如把时间花在学习基础知识上。后来我发现，这两个说法其实都是对的。暑研如果只做2个月确实很难做出什么东西，对申请帮助不是很大。所以在条件允许的情况下，很多同学大四上会依然继续做暑研，利用大三暑假+大四上的时间写出paper+拿到海外强推。 接下来，我从选课/绩点/英语考试/科研/套磁这几个方面来谈谈我的经历。 首先，我觉得我的培养方案对于申请不友好，申任何方向的PhD（统计or计算机）都存在缺专业课的情况。当然，我的培养方案特殊，所以对于后来的同学也没太大参考价值，但是希望大家能早点关注一下自己的基础课有没有上全，这个补起来还是挺麻烦的。就我掌握的信息而言，欧洲对于专业课的要求比较严格。比如ETH要求填写所有课程的大纲；在德国的同学说学校招生的时候会着重看课程是否满足要求，要求一定要上过某些课，即使成绩不优秀也可。所以我完全没有申请欧洲的项目。 不同学校对于绩点的要求有所差别，我感觉英国/加拿大/欧洲比美国更重视绩点。复旦的给分也不是很好，所以大家绩点绝对值都不高，可以算作一个劣势。对于课程，我的建议是，到了大学应该要有分辨课程质量好坏的能力。对于某些完全学不到东西又不得不上的课，用不着花力气去刷绩点，完成任务拿到B+就OK，否则就是浪费生命。而对于你有志于发展的方向的专业基础课，即使学分不多也得认真上，多花时间是不会吃亏的。 英语考试对于我来说没有造成什么困扰，我也没有强求高分，考过线就不考了。如果大家觉得自己英语水平不错，完全可以早点把托福和GRE考了，后面可以多花时间做科研or实习。 科研主要分为国内科研和国外科研。国内科研门槛低，可以多试一些组，找到自己喜欢的方向。无论是校内导师，还是校外导师，只要感兴趣都可以直接发邮件问能不能进组。最近清华叉院在上海新办了期智研究院，如果对里面的导师感兴趣可以比较方便地来做科研，大家可以留意一下这个机会。进国外组科研的方式和国外差不多，同时还可以通过国内导师推荐。各个方向出paper的难度不一样，但是即使没有paper，科研经历对于申请还是很关键的。导师希望招来的PhD candidate对于某个研究方向有一定了解、可以相对独立地做项目和写paper。 我的两次申请最大的区别大概就是套磁的积极程度了。可以说，我今年的offer很大程度上依赖于套磁。今年套磁我优先关注了新入职的AP。因为疫情影响，很多老师可能会不招生，但是新AP没有学生，肯定要招人的。再者，新入职的老师没有带过暑研学生，名气也相对没那么大，竞争者少很多。我恰好和我未来导师的一位合作者认识，因此很幸运地找到了一位和我想做的方向match，聪明又nice的新AP做我的导师。这种事情可遇而不可求，突出了connection在申请中的重要性。 说到connection，这和一个人所在的环境强烈相关。申请博士，从广泛意义上讲就是你想要进入学术圈。想要进入学术圈，那么你就得认识学术圈里的人。作为一个学生，你能够接触到的学术圈中的人无非你的导师和你的同学（包括学长学姐）。比较可惜的一点是，复旦的同学比起清北交浙读CS PhD的相对较少，在connection方面是较为弱势的。再加上复旦没有像清华姚班和交大acm班这样的小班教学，导致想要申请PhD的同学之间联系也相对较少。我在这里发文，也希望能有机会帮到复旦的学弟学妹，让这个community更加活跃一些。如果有对Security方向或Duke CS感兴趣的同学，可以给我留言，也许我可以给你提供一些你想要的信息。

统计PhD申请的后日谈

先交代一下背景。我是2019年从复旦数学系毕业的本科生，之后来美国入读一个相对顶尖的统计硕士项目。今年我硕士二年级，并申请了2021秋季的统计PhD项目。写这篇文章的起因，是我在第二次申请过程中发现了之前很多没有关注到的问题。这些问题是在来美国后从同学和老师口中得知，而在复旦时从未从中介口中或者一亩三分地等网站知晓的。我认为陆本同学多少会对美国的申请系统有所生疏，即便是了解得十分详尽的同学想必也花费了很多时间和精力搜集信息。我想在这里分享一些我所知的信息，或许会对后来的同学有些帮助。当然，这也是给自己攒人品的玄学，希望我可以拿到梦校的offer。 以下内容只代表个人意见，还请大家多方面了解信息。 我会在下面谈谈选校、套磁和文书。在进入具体的细节之前，我先说说这三者的时间线。统计项目的ddl往往在12月，因此选校时间最好在9月，文书的完成最好在11月，而套磁其实不太在意时间，从9开始到来年1月都可以套磁。 选校 我认为选校最重要的是方向要匹配。申请PhD的同学想必在本科期间有了一些科研经历。选校应当从自己的科研经历出发，寻找合适的项目。这些项目可能在不同的学院，需要自己做功课去发掘。例如OR专业在不同的学校有不同的名称，如iems，isye等。至于统计的项目，直接谷歌statistics一般就能搜到。可以额外注意的是，在一些刁钻的项目中也有做统计的人。例如心理学专业有做causal inference的人，认知科学里可能有做deep learning的人。申请这些项目往往需要套磁，但如果进展理想，也不失为一种曲线救国的策略。但是我认为大前提还是match，做统计科研的同学，录取希望最大的还是统计项目。 此外，选校的常规流程往往是根据网上的专业排名把学校捋一遍（例如USnews上1-30名再排除一些学校）。然而网络排名并不十分准确，尤其是在PhD的申请当中。排名前十的项目，往往比10-20的学校高出一个档次，这是事实。但20-50的学校，排名的参考价值就不是很高了，更重要的是老师的科研方向、经费、地理环境等等因素。根据某老师的说法，UMN，NCSU，Rice都是统一档次的，尽管在USnews上排名从20-40不等。所以我认为选校是耗费时间的事情，需要自己切实的浏览每个项目的信息并作出决定。最快捷的办法，是咨询自己的科研导师，退而求其次是美国读过书的亲朋好友。 套磁 尽管大家普遍的认识是，申请统计或运筹套磁作用不大，我姑且还是套磁了一些老师。我发了十多封套磁信，每个学校只套了一个老师。有些收到了回复，有些音讯全无。在收到回复的老师中，我与Columbia的一个韩国老师进行了简单的zoom交流，但只是聊了聊他的科研方向。我跟Rutgers一个中国老师在zoom上进行了长达半小时的交流，他对我的科研经历表示出了兴趣，应当算是有些积极反馈。UMN的一个外国老师回复了我的邮件，但是他的回复态度跟韩国老师类似，因此也就不了了之。基于我的经历，我认为有以下两点可以给大家做参考： 套磁中档的学校更容易得到回复。 套磁年轻的缺学生的老师更容易得到回复。（缺学生的老师往往会在个人主页上写出） 至于套磁信如何写，我认为可以参考求职中networking的模板，言简意赅的说明自己的来意。老师都是非常繁忙的，套磁信最好是用最简练的语言，不卑不亢的说明来意，并附上自己的cv或者别的材料以便有兴趣的老师查阅。这样就足够了。 文书 我认为cv和sop（statement of purpose）都是申请中很重要的部分。当然，申请中最重要的是推荐信，但文书也不是随便糊弄糊弄就可以过去的东西。关于sop的作用我问过老师，有的老师很重视sop，但有的只看sop最后一段关于感兴趣老师的部分。但总体来说，我认为申请还是要把cv和sop修改到最好。 具体的关于如何写出针对PhD申请的cv和sop，推荐大家在网上找一些模板。cv我参考的是Princeton ORFE官网上在读博士生公开的简历，sop我参考了一些学长学姐的模板以及网上postdoc和PhD的一些research statement。根据我的理解，sop应当写自己的科研经历，而且避免任何笼统的定性的话语（例如，我对于统计感兴趣，我很勤奋，我很self-motivated诸如此类的），相反要通过具体的例子写出来（例如，我对高维统计的xx问题感兴趣，我在读书期间完成了xxx工作）。关于如何学术范儿的写出科研经历，可以参考这篇research statement的思路http://www.math.wisc.edu/~anderson/AndResStat.pdf。当然我最终没有写成这个样子，只是借鉴了思路。 结语 以上就是我分享的内容了，之后有机会我会再补充一些面试经历。我认为对于PhD申请，功夫主要在平时。如果能找到国际学术界认可的老师，如果有了丰富的科研经历，就更有可能申请到好的项目。但是包装自己也是很重要的一环。不同于商业包装，在学术界有自己的一套话语体系。学习这套话语体系，并运用到自己的申请中，想必会给招生老师留下深刻的印象。 希望大家在这个内卷的时代申请顺利。

疫情下的CS PhD申请

这是来自Oxer（17CS）的申请经验分享~我应该算是21fall最早上岸的同学之一了，希望这篇文章能对同届的朋友们还有学弟学妹们起到一些帮助！

DIY PhD申请经验（申请+面试）

DIY申请真的太累了… 摸爬滚打中间发誓好多次，要把这些经验总结下来，分享给后来人。现在来填这个坑了！个人情况：国内本科，申请美国neuroscience PhD program。我也不清楚这个方向的申请经验的局限性，大家仅供参考吧。 时间线 下面两个图分别是我自己申请过程的时间线 vs 我推荐的时间线： (orz 年份写错了不过也不重要) 个人时间线 推荐时间线 申请步骤 申请过程信息真的很多很复杂，建议尽可能记笔记，或者收藏网页。我觉得这个过程里整理了每个学校的书签收藏夹；使用了chrome高亮插件，来直接在网页上标记信息；线下通过excel表格来整理汇总信息。表格里主要包括：potential labs， application， letters status， entris in the form，gpa calculation. 看学校，program和faculty 通过NIH，US… Read More »DIY PhD申请经验（申请+面试）

2019校内暑研以及2020Fall申请小结

我自己在19年暑假的时候是留在学校做了一些研究工作，后来比较幸运中了一篇CVPR的一作，写这篇文章分享一下自己的校内的暑研经验和整个申请季的一些体会和心得吧。写的可能比较杂乱，还望大家多多包涵。 由于疫情的原因，认识的一些转降、延毕朋友都有在说海外暑研取消、教授不收人等等；感觉之前留在校内暑研的人不多，我这个一方面因为懒另外一方面因为菜没有申请海外暑研的人写点东西分享下经验也许能有些帮助。也先感谢下Hotpot以及众多学长学姐、同学们的经验对我申请的帮助。 我是从统计转来大数据的，前两年在管院学的各种课都有，方方面面也学习到了挺多；但跟后面做的CV研究大体是没什么关系的。大三上去欧洲交流了，玩了欧洲很多国家，中间也没做什么对申请有帮助的事情吧，诸如考GT或者想办法陶瓷推荐信，但是闲的时候看了下cs231n。然后就回国了，大三下才是我在大数据的第一个学期，选了六门专业课，workload还都挺大的，虽然最后成绩不咋地但也都还有收获。在数据可视化上接触到一些3D的东西，偏Graphics方面，也做了个相关的Final PJ，中间对于一些问题有了些想法。暑假的时候跟大数据的付老师沟通了一两次，自己当时有两个idea跟老师也讨论了下（一个是偏多模态的少样本的，一个是偏3D的），后来觉得这个偏3D的可能比较好做，然后我就准备开始了。付老师说那就投个ICLR吧，那时候大概是7月中，ICLR的ddl是9月底。 开始做的时候也才刚开始准备考GT，很早之前试水裸考过GT，但应该算是那个暑假开始正式准备吧。研究这块也都是一直自己在做的，所以时间不是很够，GT准备的也不是很好，一拖再拖经常转考，当时是想先把paper搞出来的，但又是自己探索压力也蛮大的，尤其在ICLR ddl之前发现出了点问题，始终解决不了，情绪也很崩溃。后来因为ICLR是open review，做的东西如果不ready负面影响也会挺大的，讨论了下就没投，准备投CVPR，ddl是11月中旬。 那时候是9月20多号了，忽然没有paper ddl的压力了，一下子感觉释然了，真的浑身轻松了许多，算了算大概有一个月准备GT；后来10月的一次托福没过，10月20号过了GRE，我就又开始准备CVPR了。当时是狂刷机经遇到了挺多原题就考过了GRE。 我记得考托福是11月9号，然后过两天就是数据结构、数值算法的期中考试然后16号CVPR ddl，当时准备的也挺痛苦和崩溃的，战略上感觉数值优先级最低，然后是数据结构和托福，就各自分配了点时间，主要还是忙论文。11月9号考托福前抽空准备了下，考完也不知道成绩会怎么样，就全身心继续搞paper了。那一周基本主要是写文章和作图了（因为有些部分准备挪到supp了），每天窝在新金博从上午到半夜。（其实整个暑假和开学那几个月大部分时候都泡在新金博，开始是在1309，基本从早到晚就我一个人，有次刘老师过来说不能随意去1309了，后来我找了个空的工位把我的各种设备都搬过去占着用了。）16号赶完paper，还有一周可以准备supp，当时也知道自己托福过了，感觉很多重担一下子就放下了。supp主要是补一个比较麻烦的对比实验，thx学长解决了，我们又补充了很多图例和一些说法的解释。24号交上去了之后就只想休息了。 之后就开始忙申请，我都是赶着ddl提交的，12/15左右交了5个，1/15左右交了5个，还有几个打算2月看论文结果再考虑投一下。 2月1号好像reviewer分数就出来了，不太理想其实，后来rebuttal做的比较充分吧，最后很神奇的中了，记得放榜那天我看到微博上有人说CVPR中了，我刚开始去cmt发现状态没变后来在CVPR官网上看见list放出来了，点进去一搜索发现竟然有我们的ID，难以置信，还去问了老师。anyway最后是个比较幸运的结果了。 说了半天流水账之后感觉说几点比较关键的，我当时跟付老师在准备这个文章，大体比较work了之后，付老师有邀请他的朋友来一起合作指导。这个“老师”在美国工业界做research scientist但整体背景还是很强的，后来我从他那里也要了封推荐信。我想说的是其实也不全然都要出国暑研，研究做的比较好的老师一般跟海外是有connection的，有产出的前提下，可能一起合作也会有海外推荐信吧；而且自己感觉留在国内是比较容易出成果的，觉得暑研就做一份研究吧，心里觉得校内也挺好的，刚开始就没抱着要找海外的推荐信的心态，加上自己懒和菜估计也没有什么合适的暑研机会。当然复旦connection确实还是弱了些，感觉比较大佬的同学可能去些强校可以要到强connection的推荐信。不过这只是我自己的经历和感受，肯定是会有偏差的。 另外一个就是英语了吧，如果看了上面的流水账会发现，英语没考还是挺耽误事情和时间的，虽然最后都考过了，但想象一下万一哪个没过，估计这次申请更凉凉了，有条件还是早做准备。不然申请季真的重担太多。 最后想说下貌似付老师开始不带本科生了（准备保研的同学好像还是很欢迎的），不过感觉主要也还是得靠自己，付老师学生比较多。自己感觉要么是带idea然后直接做偶尔和老师讨论下，要么是帮学长学姐搬搬砖啥的。最近的合作得知又有新的CV方向的学者明年要加入复旦了，还是很期待复旦的未来发展的！ 说点跟研究跟申请的关系的事情吧。感觉CVPR出结果太晚了，很多项目不接受新的更新了，CMU MSCV在论文出结果前就拒了，看地里一些分享感觉如果是拿着paper申的话应该是可以录的。虽然准备读博但感觉很多想学的知识还没学到（robotics等）、想大四和硕士一年级还可以再积累下pub和connection，所以会直接去读硕士再申phd，不会选择延毕或者gap。就我个人而言感觉申硕士，除了少部分学校（CMU应该是一篇顶会一作就可以拿到个scs的项目），整体来看大部分学校貌似文章没太大作用，还是GPA比较重要，而我的GPA很可能直接就被筛掉了。但是，中了文章之后我陶瓷了四个老师，虽然只有一个老师回复了，但是他人很好，我也表示愿意到他组里一起搞研究，他帮忙推荐了下，最后也录了这个很喜欢的项目。这中间整体利弊得失还是需要大家自己权衡下。 感觉复旦在泛CS的申请上connection和reputation还是较弱的，这其实是需要我们大家的共同努力的。上一届有很厉害的学长学姐，这一届去同一学校的同学也蛮多是我的很好的朋友，感觉FDU的申请也会变得越来越好的，大家的能力都还是很强的。大家有什么问题也可以邮件来沟通。 最后的最后想说的是，健康的心态和身体对于做科研是第一重要的。