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本帖原创 选自 ChaseDream大数据公众号 微信号：cd_bigdata


文：Dominic



专业背景：本科金融专业，在多段PE与数据分析实习的经历过后，明确了数据方向的职业规划。
优秀战绩：申请季中BA & MFE混申，并获得了哥大/康奈尔/南加大/帝国理工等Offer
录取学校：
   BA类：IC MSBA; Columbia MSBA; USC MSBA; UT Austin MSBA; UC Davis MSBA; NTU MSBA
   MFE类：Columbia MAFN; Cornell M.Eng (FE concentration)
业余生活：善于在各个DDL间穿插王者上分时间，以及做出各类好看不好吃的菜，最近沉迷于研究如何在上班期间合法摸鱼。

关于标准化考试
个人成绩
GPA: 3.9+/4.0
托福: 105+
GRE: 330+

我是先考GRE再考托福，这样一个顺序我感觉还是蛮不错的，因为考完GRE以后基本不需要再针对托福准备阅读/词汇/写作了，备考压力也不会很大。当然，一上来就准备GRE的话会有点难，但我觉得在申请早期加压力好过在后期加压力。

经常会有学弟学妹问我在GRE和GMAT之间如何选择，我觉得可以都去做一套模考试一下分数，看看自己更擅长或者偏好哪一种考试。但如果有项目明确要求/强烈偏好某一种考试的话（比如哥大是要求GRE，英国有些项目明确写了strongly prefer GMAT），就老老实实选那个。

关于如何准备GRE和托福，其实知乎/相关公众号/论坛里的攻略已经非常多了，我就单纯分享一些小心得吧：

• 提前规划好每日具体的训练量，并且严格执行。有时候练了一段时间但成绩没有变，这是非常正常的，提升过程不是平稳上升的，而需要量变引起质变，要相信自己；
• 刷GRE前先检测一下词汇量，不够的话就老老实实背单词，不然直接上真题很打击自信，也有点浪费真题；
• 根据自身特点选择备考材料，并且一定要优先用真题训练；
• 像听力/口语/作文这部分如果成绩不理想，可以考虑找老师针对性提升一下。
  

回复可见
关于推荐信
   看清具体要求
   绝大部分项目都会要求2-3封推荐信，有些项目会规定几封来自教授，几封来自业界老板，建议申请时看清楚项目要求并提前规划对应的推荐者。

   提前联系教授
   教授们一般时间比较紧张，所以整个申请季只会帮少部分学生写推荐信，如果联系晚了很可能错失良机。建议大家在大三结束时就可以着手联系教授，这个时候同学们刚上完某位教授的课，或者刚结束一段实习，因而教授/老板对同学们的印象相对较深，写出来的推荐信则会更为详实也更有说服力。

   多找几位教授
   我申请的时候，有一位教授，因为太忙，所以在提交了几个项目之后拒绝继续帮我交推荐信，无奈之下我只能临时再找其他教授。这样不仅有失礼貌而且有错过DDL的风险，因此大家可以根据自己申请的项目数量多请一两位教授帮忙递交推荐信。

   给教授预留充足时间
   有些项目要求推荐信在每一轮申请截止前递交完毕，有些项目则要求不能迟于DDL两周左右，建议大家收集好每个项目具体的要求，并提前告知教授对应的时间。如果教授迟迟没有递交的话，也可以礼貌地发邮件询问。但教授们的日程繁忙，不可能时时刻刻盯着邮箱，经常邮件催促也显得不够礼貌，因此建议大家给教授预留2-3周的时间递交推荐信。
关于个人陈述
个人陈述基本是申研标配了，我认为一开始无需着急动笔，而是先仔细挖掘回想自己的各项经历，然后和申研方向相结合，思考如何灵活地把各段经历串联起来，并把自己motivation一步一步增强，并且最后落在这个具体项目的经历讲成一个生动的故事。

并且，个人建议即便是同一个方向的项目也不要使用同一篇PS，或者仅仅是简单换一下why school的部分就交上去。不同项目有不同的录取偏好，因此写文书的时候就可能需要不同的逻辑线或者不同的内容。

此外，现在很多BA项目也开始要求申请者写一些新的题目，比如说“介绍一种你完全通过自学获得的技能”，所以我其实整个申请季写了非常多不同的文书 ，在这上面花的时间也比我预期的要久，建议大家可以尽早开始打磨自己的文书。

关于面试
申请BA基本每个项目都会发Kira面试。相对来说Kira面试的准备过程会比较固定，主要是去各大论坛收集面经，自己整理好题目以后提前准备好回答并且卡着时间练习。这个过程相对比较枯燥，毕竟就一直是自己对着电脑敲字，而且不像真人面试那样有及时的反馈，并且有的时候会遇到某一个项目的题库非常大完全无法准备穷尽的情况，所以当时我也是处于一种半放弃的状态，就每个项目收集完题目以后选择性的做几道题就去面了。

不过我强烈建议大家还是尽量准备充分，这对提升面试表现很有帮助，而且Kira面试基本就是behavior questions + why school/BA + relevant experience + (数学统计问题)，前面的项目准备充分的话，后期的项目准备起来就会轻松很多。

很多同学觉得Kira面试可以利用电脑分屏功能，一边看视频题目，一边放提前写好的面经/稿子。这样对回答内容的完整度确实有一定帮助，但其实如果大家去试一下就会发现，眼睛一直盯着屏幕而非摄像头，是非常明显的（尤其是眼球左右扫动读稿的话）。既然大家都提前准备了对应的回答，其实可以多熟悉熟悉内容，面试时直接脱稿回答，这样也会显得自然一些。

真人面试的准备过程其实也类似，有条件的话可以找人帮忙mock interview。个人感觉真人面试会更简单一些，因为单个问题回答不太限时，而且一般面试官也比较和蔼，面试前大家闲聊一下就不会让人很紧张。

总结
建议大家尽可能提早规划，因为大学其实试错成本很低的，提前试错，找到自己想要的方向，这样对之后的选课/实习/标化/申请来说都有很大帮助。

同时，很多专业在申请的时候都会对课程和相关实习有所要求，这需要一个比较长的准备过程，如果太晚确定方向，则会非常影响自己课业/实习的时间规划。

最后，早些去看自己心仪项目的prerequisite requirement，明确哪些课是必修的，哪些课是作用不大的。我当时就是因为没有在选课上研究目标项目的具体要求，而是纯粹凭借自己的感觉选，所以很多数学课、编程课都没修，却又修了一堆“我以为有用实际没用”的课，这样不仅浪费了我的时间和精力，更导致了申请的时候，很多项目申请受限。


好啦
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