放弃保研，神仙颜值学姐，拿到US,IC,港科大热门录取

基本背景：

上海交通大学

自动化专业

GPA：85.58/100

GRE：155 170 4.0

雅思：7

录取结果：

香港科技大学-大数据技术

新加坡国立大学-数据科学与机器学习

新加坡国立大学-计算机

帝国理工-应用机器学习

关于选择

并不像许多早早就确定了志愿的同学，我在大三下还在保研与出国读研中纠结。一方面觉得自己并没有做科研的天分，另一方面又有几分忌惮“水硕”的名头。在和家人朋友仔细探讨了职业规划后，我在大三下的六月份加入了世毕盟。由于是转专业申请，我一开始申请项目的选择太过宽泛，觉得机器人、数据科学、计算机、人工智能等等都是可以尝试的方向。然而在时间较为紧迫、准备不太充分的情况下，想要面面俱到是比较困难的。经过对个人兴趣与优势的剖析，最后将范围收窄到了数据科学。初步的择校想法是新港英，并将重点放在新加坡国立大学的项目上。

实习与科研

实习与科研是我比较欠缺的地方。在申请时我只有一段时间不长的it相关实习，并没有有成果的科研经历。积累的大多数项目经历都是cv算法相关的（然而我并不打算直接申请AI），我对这些经历进行了部分修剪以适应项目的目标素质。建议学弟学妹在大一到大三时还是多积累一些实习科研经历~世毕盟在这方面也有非常好的指导。

语言准备

在我的申请中，需要达到雅思6.5，GRE320+3.5的分数。我总体的语言准备比较仓促，雅思花了近一个月的时间，GRE花了一个半月的时间，速战速决的结果也不错。个人认为雅思考试中写作与口语部分较为困难，因此需要在阅读听力取得较高的分数作为保底。听读二部分的诀窍主要是找对技巧并刷题，而说与写则需要培养一定的语感并且积累许多写作/口语词句素材才能够拿到高分。GRE的重点在于词汇，突击准备也难以process这么巨大的信息量，而战线拖得太长又容易遗忘与倦怠，个人认为准备时间在1.5~2.5个月比较好。

材料准备

在许多材料的准备中，我认为最重要的是CV。首先通过CV能够向项目言简意赅地表明申请者的qualifications，CV也可以作为素材库扩写后续的PS以及推荐信。在写CV之前，需要仔细筛选出能体现优势的经历，数量不在多而在精。在对每一段经历描述的时候应该有一个清晰的逻辑：先写项目的动机以及遇到了哪些挑战，再写自己是如何解决上述问题的，最后交代自己的实验结果如何，有无与别人不一样的优势或创新点。（这一部分也是我在mentor的指导下思考、修改最多的~）

申请过程

在6月与世毕盟签约后便与导师们进行了会议，确定了接下来的申请时间线。计划在10月之前考出语言成绩，10月准备好文书，之后便开始投递。在考试周以及为期一个月的实习结束后，我花了一个月准备雅思的考试并在八月顺利拿到成绩。接下来在准备GRE考试的过程中同步进行选校选专业以及各种文书的准备工作。受到疫情影响，我选择了GRE家考，最后在十月份拿到了成绩。与此同时，也完成了各类文书的初稿。在导师们的指导下反复进行文书的修改并最终定稿，在十月底到十一月完成了大多数项目的投递。

我的申请顺序是港->新英，因为港校项目往往开的比较早而且是rolling，所以早申占有比较大的优势。到了round2、3，哪怕你的背景非常好，也可能因为没有足够的坑位而将你拒之门外。而新英许多项目是在申请结束后统一审理，申请时间早晚并不是非常关键的因素。关于项目的选择需要尽可能收集它完整的信息，具体到项目附带的实习/研究project如何展开以及不同track的选课差异等等。了解到真正详细的信息才能帮助我们更好地选择~其实在我申请的过程中，有些重要信息都是拿到offer和朋友讨论时才后知后觉。在接offer的时候，由于港校往往是最早一批放出并且留位费比较高昂，个人建议是先不急于交港校保底项目的留位费~还有NUS的mcomp以及NTU的一些项目由于出结果的时间太晚（5、6月）也不适合作为保底项目。同时接offer时也不要学生思维地根据项目bar高低盲目选择，要结合自身情况选择最利于自己长远发展的项目。

关于世毕盟

非常感谢世毕盟对我一路申请的帮助~在早期咨询的时候，就有专门的老师非常热心地为我答疑解惑。常常进行大篇幅地聊天或者打几十分钟的语音通话为我讲解申请的利弊与流程，哪怕我当时更多地倾向在本校读研。签约之后会有两位非常优秀的导师对我进行全程辅导，从选校选专业到各种语言考试、文书的准备以及申请都给予了很详细的建议。