从GPA 3.11到港大热门offer，我的转专业申请路
背景：
本科：华东某高校
本科专业：生物
GPA：3.11/4.0
T：102
申请结果：
Offer：
HKU BA（最终去向）
CUHK BA
CUHK(Shenzhen) BA
有面试未参加：
HKUST BA
BA/DS方向由于其较好的发展前景和对本科专业背景较高的宽容度，吸引了许多不同专业的同学申请。我是在大二的时候决定跨专业申请BA\DS并加入世毕盟的。作为大跨度转专业选手，起初我对自己的申请并没有太大信心，但世毕盟为我精准匹配了与我的背景与申请方向高度符合的mentor（生物医学背景+哥大数据科学硕士）。
第一次meeting时，mentor便很有针对性地讲解了跨专业申请DS\BA方向需要进行哪些背景补充。我认为正是我在较早的时候便进行了正确的规划，才使得自己能在申请时准备充分，并取得了满意的申请结果。接下来，我就来给大家分享一下我在转专业申请中的一些经验体会。
课程：BA对数理及编程的要求相对DS来说较低，但总体来说，内容相差不大。一般来说，微积分、线性代数、概率统计这三门课是基本要求，除此之外建议再修读一些更高阶的数据分析相关课程，比如机器学习、数理统计、随机过程、计量经济学。最好的方法是在学校里选课，但如果学校对选修其他专业的课程有限制，也可以在coursera上面上网课。此外，也可在写文书时，从项目经历以及实习经历中展示自己的数据分析能力。比较幸运的是，我们学校的选课自由度很高，有不少数据分析相关课程出现在我的正式成绩单上，并且分数还行，不仅给招生官展示了我在数据分析方向有浓厚的兴趣，也展示了在数据分析领域不错的学习能力。我认为这是我能转专业申请成功的一大重要因素。
实习：我认为实习最重要的是能够与career goal相符合（PS中所写的职业目标），在PS中，能够结合career goal和实习经历，将其串联起来讲出一个能够打动人的故事。有些同学虽然实习经历多，但每段实习的方向相差较大，自己也不能文书中自圆其说，这样会给招生官一种职业目标不清晰的印象。因为授课型硕士通常时间很短（1年为主），且以就业为导向，所以candidate是否有清晰的career goal也是招生官的一大考虑。对于BA而言，相关度最高且最推荐选择的实习当然是数据分析岗，比如互联网的数分岗、咨询公司的定量分析岗等等，但传统的定性商科实习对BA的申请也有一定帮助，因为可以锻炼到自己的business sense和结构化思考能力，这种能力在business analytics中也非常重要。
文书：由于港校的时间较早，我希望可以尽早写出终版文书，一周之内三次要求我在世毕盟的指导小组进行修改，咨询师和mentor从来不厌其烦、有求必应，非常认真并及时地回应了我的文书修改请求。PS是向招生官表达诚意的好机会，文字功底欠佳的我起初独立撰写初稿，mentor表示写得太干，但在mentor一遍一遍地指导下，增添了许多必要的细节，让文书变得更加丰满，更能打动人。CV与PS不同的一点在于CV是自身经历的客观描述，不能像PS一样带有主观色彩，但这并不表示我们不能将自己的简历写得更加好看。
在世毕盟的申请培训课程里面主讲老师讲到CV就是自己的广告位，并传授了很多实用方法，让我们的简历能够既真实又最大化地展示自己的亮点。
申请时间：港校申请时间相对较早，并且是分轮次录取，一般在10月份就会开启第一轮申请。一般建议在前两轮提交申请，因为前两轮空位还比较多，学校给offer会比较大方，在三四轮之后，所剩的空位越来越少，学校对申请人的要求也会越来越苛刻。所以建议大家尽早将申请资料（语言成绩、文书、学校教务处开具的成绩单等）准备完善，尽量早申请。
港校BA项目：虽然经历了去年的社会运动，但随着社会的逐渐稳定，以及疫情相对受控，香港今年的申请热度依然较高。总体来说，港科大的课程设置最硬核，对学生的数理背景要求也相对更高，港中大和港大的课程设置相对偏商，对学生的数理和编程背景要求较低。港大在入学前还设置有boot camp，为非技术背景的同学补充必要的统计和编程基础。此外，港大和港中大的规模较大，一届规模在100-200人之间，港科大规模较小，一般每届60-70人。从地理位置来看，港大位于香港的核心区域港岛，对于想要在就读期间做实习的同学，从港大到香港的CBD中环金钟非常方便（在经审核后法律允许大陆学生在港进行实习）。每个学校的项目都各有优劣，同学们可以结合自己的职业目标，根据自己的偏好进行选择。
致谢：起初因为自己专业跨度大，背景上也没有亮点，我在申请之前是比较焦虑的，但最终总的来说，我的申请道路是比较顺利的，申请结果是比较圆满的。这背后离不开我的父母老师朋友的帮助与支持。我也要感谢世毕盟的咨询师和mentor，他们是很专业的团队，留学申请是一门技术活，请经验丰富的人帮忙往往能事半功倍。
