超长22fall文科生科低gpa美研转码申请历程分享总结 | 低gpa选手如何脱颖而出

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harperzhu
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今天来总结一下我22fall的申请历程。因为内容比较多,分几个部分来讲 :

1. 背景
2. 推荐信
3. 上过的课程
4. 拿到的offer/申请分析
5. 申请总结(如果重来,我会做什么?)

对offer感兴趣的小伙伴直接拉到最下面~

1/ 背景
先来讨论一下我的背景:
本科是top 50美本,专业是国际政治+生物化学,辅修统计
GPA: 3.32,cs相关GPA 有3.58
GRE verbal 161, 数学不到160,作文5, 因为数学考得太差了根本没有交(划重点)
实则是和cs八竿子打不着的专业了:)
大四的时候因为喜欢cs,特意多读了一年大学,补了很多cs的基础课。做过一学期software architecture的助教,有大概2-3段在学校cs lab工作的经历,没有实习经历

如果有同学感兴趣的话再开个帖子说说怎么找research (虽然感觉美本的大家都会这个基本技能hahhaaha

2/ 推荐信
推荐信来自于算法课的老师,research的大boss,跟我手把手做过另一个research+教过我2节课的Phd。没有找很厉害的老师,都找的是跟我很熟悉的老师,应该都给我写的很好的推荐信

(插一句题外话:其实我是有些后悔的……一般最好不要找phd写推荐信!我找的老师是刚好phd毕业了然后变成了post doc,但在他的title上我还是写的phd。朋友也是phd,她的博导说如果看到phd写的信感觉不像是一个说话有权威的教授,会感觉是你同学给你写的推荐信。大家最好避免哦!我是因为转cs比较晚+网课跟老师交集少,实在不怎么认识老师才出此下策)

在写推荐信上,我的想法是我要反映出一些我想要展示给学校看的品质。比如说有些学校喜欢innovation, 大多数学校都喜欢persistence,所以我想要在我的文书 + 我的推荐信上相互呼应!但是在国外,学生大多数情况下是看不到老师写什么的,所以无法控制推荐信的内容。我的解决办法是在老师同意了写推荐信之后,给老师发送一个压缩包,里面包括:
你想要突出的品质+具体事例(比如说我觉得我自己非常创新,因为我在这个实验室/这节课上运用了xxx。有时候老师也会想不起来你做了什么的,这样也算是给老师打好了草稿,大家都方便)
文书初稿(不需要写到多完善,但大概要突出的点应该写出来。不同的老师写的特点应该是相互映射但又不重叠的)
成绩单(如果老师要夸你数学好,你成绩单上数学挂科,就会让招生官看出来这个老师对你其实并不了解,那推荐信的可信度就会大打折扣了)
Optional: 你想要申请的program的信息(这个program看重一些什么?记得要去官网上搜出关键词然后记下来,多看看在校学生的profile是怎么样大概就能知道这个学校喜欢什么样的人了!直接Google: ;;alumn profile + 学校名字就可以,或者看linkedin多跟学长学姐聊聊会很有帮助)
有些老师会写一封通用的,有些老师会改学校的名字,记得跟老师沟通好,问清楚这些事情
P.S. 在申请季过程中我也问过一些老师写推荐信,他们给我的回复是跟我不太熟,可能写的比较general,这种的话千万不要去找他们写,写了也没有任何作用。如果老师这边本身不情愿,黑推的可能性会更大一些,容易坑到自己身上lol

我的建议是至少给一个月时间给老师写推荐信,所以要最少提早1个半月开始准备推荐信的人选~
我的话是因为没有实习,不然可能会分配人选是1个上课老师 + 1个做research的老师 + 1个实习老板。这样子可以突出我在上课/research/工作上的不同特点,让admission更全面地了解我~

3/上过的课程

我上过的cs相关课程如下:
总结起来就是微积分 + java入门 + 线性代数 + 概率学 + 数据结构/算法 + 前后端开发
数学/统计相关课程有:
Calculus I-III (GPA 3.0) (大一年少无知没好好学习的结果……)
Matrix Algebra With Applications ( GPA: 2.8)
Applied Linear Algebra and Numerical Analysis (GPA: 4.0) ( 这两门课都是线性代数!我因为第一门翻车了所以就把成绩改成了pass/fail,再上了一门更偏向应用的线性代数课弥补了那个pass的成绩)
Statistical Software And Its Applications ( GPA: 3.9) (是学R的一门课和一些基础statistical machine learning的model)
Elements Of Statistical Methods ( GPA: 3.8) (统计入门!)
Probability I & Probability II (GPA: 4.0&3.9)

CS相关课程有:
Computer Programming with java I (GPA: 3.8)
Computer Programming II with java (GPA 3.5) (这两门就是入门的java的课,主要是讲java的语法和编程思维的)
Data structure & Algorithm (GPA :4.0)
Software design and implementation (GPA: 2.7) (这节课就是开发软件的内容,但我翻车了……也是改到pass/fail了,我个人觉得对申请影响还是有的,大家选课要慎重)
Algorithms And Computational Complexity (GPA: 3.6) (算法的延续课,因为我对machine learning比较感兴趣所以上了这节课)
Front-end development & backend development (GPA 4.0) (后端的那节课在我申请的时候还是in progress, 所以对申请应该没有影响)
Database system ( GPA 4.0) (数据库入门!但这节课在我申请的时候还是in progress, 所以对申请应该没有影响)

如果有机会,我还会再上一门operating system。有好几个学校是说我缺了这门课让我补的~
4/拿到的offer/申请分析

总共申请了18个学校,最后有大概5个offer,所以也不算是非常成功。但是大家可以参考我的经验,不要犯一样的错误!

先说AD,再说reject
1. Ad 1point3acres.com Tech MSIS - Health Tech + 奖学金(最终去向)
📖申请时间线: 1/28提交申请,3/11收到面试,3/17提交面试,3/29收到admission letter
项目时长为两年,课程包括三部分:technical(CS/data相关),healthcare (覆盖行业现状/一些health data知识),studio(创业/创新product相关)
学校在纽约的Roosevelt island, 不在康奈尔的Ithaca campus里
项目很小,每年只有14-16个人,最多的时候health tech一个cohort 18个人
大概认识6个中国人拿到了录取?可能会有更多,目测项目asian不少
Cornell Tech有好几个项目,我所知道的有ece, orie, cs, health tech, connective media,law
学校很鼓励所有项目的同学一起认识,因为studio课是要一起做项目的
学生diversity很大,我已经见到非常多跟我自身不一样背景的同学了~校友network感觉蛮强的
目前学校提供的就业数据显示上岸率100%,学长学姐的反馈也是很好拿面试,但是因为人少所以sample size太小了
这里贴一个学校的就业数据网页
tech.cornell.edu

申请分析: 个人感觉录取偏好是海本+背景很diverse + 很愿意为community付出 + 对自己未来目标非常明确并且知道怎么利用cornell tech的资源实现的同学。陆本感觉比较少。
门槛普遍比较高,我身边收到这个项目录取的好几个都有别的很好项目的录取(比如uchicago, yale, cmu…)
但这个项目真的太贵了,我知道身边收到最高奖学金的是50k(2年总共50k!!cornell tech所有奖学金都是2年总共这么多,不是1年这么多第二年renew),但学费目前是一年60k左右,住宿的话nyc也很贵,还有各种大大小小的费用,大家申请前三思哦
附带一个学校的学费详情
tech.cornell.edu

2. Ad 1point3acres.com Brandeis CS for non-majors + 奖学金
📖 申请时间线: 12.27提交申请,2.25收到admission letter
Brandies的地理位置在波士顿,据说在当地名声非常不错,是个转码神项目
录取进去的人每个人都有奖学金
地里关于brandeis的介绍已经很多啦,我就不再赘述了。
我想强调的一点是brandeis的admission staff真的非常非常友好!我真的觉得brandeis是非常人性化的,把你当成一个人来看的,而不是一堆申请材料~
Brandies的cs分为non-major和major的录取,但申请的时候只有一个通道,感觉应该是admission commitee决定你该去non-major还是major的pool?
Non-major比major多三门课的样子,都是基础课(个人印象里似乎是data structure, intro to java,discrete math?为了准确大家还是自己去官网看哦)。录取的群里有很多文科的同学,所以感觉这个项目对文科是很友好的!
申请分析:我个人觉得我的背景应该是可以直接走正常 cs的,但是admission committee 可能觉得我比较适合non-major版本(?)。当初想去的时候还想要argue一下减少这三节课,但最终没有去,所以也不清楚能不能这样做了。门槛感觉不算太高,文科想转码的朋友可以冲!
插一句——其实我听说brandeis是可以打电话问出offer的,小蜜真的人超级好,喜欢的同学不要错过!

3. Ad@ Rochester DS + 30% 学费减免
📖 申请时间线: 1.15号提交申请,3.11收到admission letter
专门研究过Rochester的DS的curriculum,感觉跟其他比较传统的ds的curriculum差不多,但学费比较便宜,所以性价比蛮高的!
听学长学姐说这个项目是比较学术导向的,career fair比较一般~而且rochester的暴雪天气对我这个南方人来说有点难以接受了,所以最后没有选择去了
据说内部可以尝试转到cs,但我是同时申请了rochester的ds和cs项目然后直接被cs拒绝了😭我这种情况应该就不能转。如果有曲线救国想要进rochester ds转cs的朋友慎重考虑~
就职情况的话可以看这个网页:sas.rochester.edu
申请分析:感觉bar应该是不高不低的一个水平,转码的朋友们如果修过比较多stat的课可以冲一下。据说是录取的很多人都有奖学金的,而且消费水平不高,是个适合学习的地方了!如果能接受雪天的朋友真的不要犹豫,rochester的性价比真的挺好的

4. Ad@ Syracuse CS + 奖学金
📖 申请时间线: 1.27号提交申请,2.10收到offer
收到的第一个offer!雪城的效率真的超级高

申请分析:雪城是地里蛮多人的保底了。在了解这个项目的时候曾经有人跟我说过这个项目很难拿面试,特别是男生:)听说career fair很一般 + 学习气氛不浓,所以其实收到的人很少真的去这个项目的。但也有人跟我说这个学校的某些课程非常不错,老师也好,所以大家如果决定申请可以再深入了解一下!

5. Ad@ Pitt Information Science
📖 申请时间线: 1.14号提交申请,1.19收到开始review的email, 1.20收到信息说缺成绩单,3.12收到改专业的邮件,4.8收到offer
其实我原本申请的是pitt的cs…但是像地里很多小伙伴说的一样,这是一个很小的项目,学术氛围比较浓厚,可能不太适合转码选手~我感觉pitt的申请体验还蛮好的,因为它到每一步都会对你做出提醒(eg. 开始review,缺材料..etc).
3.12号的时候收到的邮件大概意思就是说我已经被cs的人看过了,但觉得不合适,现在给我一个机会转 Information Science;或者Telecommunications (重点:邮件里强调无论转和不转,cs都进不了了)。如果选择转专业就填一个表格,大概内容包括基本信息+想转的专业,不需要多余的文书,整个过程大概2分钟内搞定:) 如果喜欢pitt的info的同学可以冲一把!

申请分析:感觉pitt的申请的bar还是有点高,普通转专业的同学可能比较难以一冲进去:)

4. Ad@ WPI C
📖 申请时间线: 1.24号提交申请,2.15收到offer
WPI的效率也是很高的呀,申请完之后很快就拿到了~
申请分析:WPI的机器人项目其实是非常好的,有喜欢机器人想要在这方面深造的朋友不要错过~wpi似乎现在还不是一个大众保底?我感觉bar并没有很高,大家都可以冲一把!我在申请的时候了解到的信息其实是wpi还蛮好找工作的,在波士顿区域也小有名气。

6. STATUS UNKNOWN 1point3acres.com ADS
📖 申请时间线: 1.15号提交申请,截止到写稿子的这天5/12,都没有收到信息……
我只想问usc到底要养鱼养到什么时候😭
言归正传,这个项目是非常popular的项目,网上的介绍也有很多了,我就不多说了。是非常正统的ds项目,大多数人出路都非常不错:) 就是我知道一批同学都是到五月份还在等usc的消息,但usc其实放榜是蛮早的,大家可以去查一下地里的数据(link: offer.1point3acres.com) 。我个人是觉得这样一直不停放榜但一直拿不到录取是很搞人心态的,尤其是如果拿usc当梦校的朋友们。并且我之前意识到usc是要求交offical transcript但我交了unofficial 尝试email补交的时候,usc那边是自动回复之后就再也没有回复的。申请感受稍微有些些差了:( 我之前申请这个项目是因为其实我蛮喜欢这个项目的课程分布的,因为cover了很多machine learning和algorithm的内容。
申请分析:虽然这个感觉usc对转专业的人可能要求还是蛮高的,但据说很多ads的同学出来工作的title都是sde而不是data scentist, 如果有想做data的同学可能会有更适合的项目?

REJECT的项目:
1. NEU-ALIGN
📖 申请时间线: 12.14号提交申请,2.11收到拒信
申请分析:想要申align的同学们真的要提早交申请呀!今年的申请很多在11/15前提交都录取了,反之在那之后申请很多都是收了拒信的。我感觉我本身软件/硬件上都没有什么太大的问题,可能今后align的录取都会变成玄学吧~不过align据说prefer有很diverse的故事的/博士背景的来转码的,大家可以自己去了解一下是不是真的

2. UCSD - MSCS
📖 申请时间线: 12.16号提交申请,3.29收到拒信
申请分析:感觉ucsd今年的bar与往年差不多,都是大多数情况录取的是科班学生,极少数情况下录取的是转码的学生:) ucsd感觉是更偏向于研究向?我记得在application里要填写最想跟的导师,这种情况下就能说明研究生的research是蛮重要的

接下来是地里很popular的项目,介绍也有很多,我就不赘述了
3. Columbia - MSCS
1.16号提交申请,4.12收到拒信
4. Rice - MSCS
1.29号提交申请,3.24收到拒信
5. Brown - MSCS
2.1号提交申请,3.19收到拒信
6. Rochester MSCS
1.31号提交申请,3.30收到拒信
7. Berkeley - IEOR-DS
1.6号提交申请,4.27收到拒信
8. Brown - DS
2.1号提交申请,3.19收到拒信
我觉得brown还是蛮好的,今年很多学校都是慢慢的出,让人等着其实很心急,brown是指定日期全出了,这样大家也不会说觉得太焦虑。虽然brown不要我但我还是brown的舔狗(不是
*p.s. 如果没有说明的情况下,如果同时申请brown的cs和ds,只需要交一份gre,会同时反映到两个系统里
但因为我本身gre考得不好,但brown ds是必须要求gre,同时cs是可以不要gre的,所以我当时只能在上传了gre之后发信息给小蜜让她把我的cs里的gre隐藏掉(这个操作是可行的!),虽然最后也没有什么用哈哈哈
9. University of Michigan - CS
2.1号提交申请,4.12收到拒信
申请分析:其实umich的cs项目是非常学术导向的,我基本上好像没有看到收过转码的学生…所以大家以后还是慎重申请吧
10. University of Michigan - DS
1.15号提交申请,3.24收到拒信
11. Georgetown University - Data science and analytics
1.6号提交申请,3.11收到拒信

5/ 申请总结

申请季最后悔的事情就是没有提早申请😭如果有条件的同学最好在8-9月就把想去的学校选好!然后开始写文书,很多很好的学校都有round 1 和round 2, round 1好拿奖学金 + 容易录取!但我因为准备得太晚,很多学校的round 1都错过了,只好在round 2 和很多大佬竞争。

关于GRE: 我感觉真的要早一点考gre,我自己是因为8月才开始准备gre结果一直翻车,没来得及刷出分数:( 但如果真的刷不出来的小伙伴也不要灰心!我曾经就这个问题请教过我的老师,他说其实GRE是更多给不是美本的学生,因为招生委员会很难衡量非美本学生的成绩的竞争水平,所以喜欢拿GRE来大概衡量学生的素质。如果是美本学生的话,招生委员会看成绩单就能大概了解水平了,所以GRE并不是必须项。我个人并没有去求证过这个说法,所以大家见仁见智了:) 但我比较认同的是如果数学没上165就不要交比较好,verbal的话我问过cs的admission office说其实没有那么重要,一般v 150以上,写作3.5以上都没问题的

很多项目其实我都是看地里的推荐选出来的,但到头来想,我当初没有更深入的去了解这些项目,单纯想去碰碰运气。
我后悔的是我没有去各个学校官网上直接看项目,然后横向对比有哪些可能适合我的项目。拿我的最终去向来说,cornell tech的health tech其实是个比较小的项目,但我觉得真的非常适合我的背景。这个项目是我自己在cornell tech官网探索的时候找到的。所以我真的很推荐大家多自己探索一下官网或者跟小蜜聊一下你的背景,让小蜜推荐一下~
我申请的时候去过很多学校的线上为了applicant准备的Q&A,里面其实能得到一些在网上找不到的信息。比如brown的ds老师说基本上他们的学生的gre都是v 155以上,q165以上,变相说明了brown的ds项目其实是比较看gre的
我选的这些项目很多都是重research一些,就业导向的会少一些(我个人会更喜欢就业导向的项目),我个人的profile其实也是匹配不上的,最后结果自然也是差强人意了。要多跟学长学姐聊聊呀,如果自己都觉得跟这个项目不匹配就真的不要申请了。这里引用我一个朋友的话,学校的招生委员会真的有办法能看出来这个项目跟你是不是互相合适的,他们可能比你更了解你更适合的环境(?)。有个地里的学长/学姐说的一句话我一直很认同:在写why school的时候,在了解学校的时候知道了很多信息,到真的进入学校的时候,仿佛如鱼得水。如果你真的深入了解后,觉得你可以在这个环境里如鱼得水的生活,可能就是一个indication,这个学校可能真的很适合你,那就不要犹豫的冲!

如果有同学想看文书的话请移步这个帖子: instant.1point3acres.cn

我其实也有写personal history essay(就是写diversity的),如果有很多同学想看就下次再开一个帖子~
写了这么多求收藏+米呀,如果有不对的地方希望大家可以体谅+指出!
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