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大家好，斯坦派KOL会不定期轮流进行名校答疑，我会帮忙搬运大家的问题给各位KOL，或者有想直接和mentor沟通，了解项目详细信息可进群交流，文末附上微信号，加微信进群哦~ 姓名：Ada 院校项目：Stanford-MSE 辅导特长：选校，文书brainstorm，文书修改，resume修改 自我介绍：本科UIUC，数学和经济学双专业，3.99+330+4。2022fall申请ba/ds/金数，收到了Stanford MS&E，Upenn DS，Columbia MSBA，Columbia MAFN，USC BA，UCB Analytics等11个项目的offer。
申请经验和时间线 1. 申请的硬性指标
由于高中吃了GPA低的亏，本科期间我非常在意和重视GPA，同时深知高GPA是一个“天龙人”项目的敲门砖。另一个敲门砖就是GRE了。我的主要备考策略是先看网课，然后自己每天定量刷题，每天坚持背单词。建议不要将备考GRE的时间线拉的过长，不然容易忘记早期背过的单词。没有动力的小伙伴们可以先报名一场两三个月后的考试，以此来push自己开始复习。同时建议大家GRE备考早做准备，最好可以在大四开学前拿到满意的成绩，这样就不用在大四上的申请季一边磨文书一边备考GRE了。
2. 出彩的软背景才是让招生官一眼看中你的关键
我本科的每一个暑假都在不同的公司实习，在决定未来做business analytics或者data science之后，我找的实习岗位就开始聚焦于data相关的技术岗位，并且尽力找全球知名的大公司，给自己的文书和简历积累素材。此外，我在本科期间跟着两位教授做了statistical analysis相关的research，同时拿到了他们的强推。但是根据我的观察，我发现身边的中国同学大部分对保持高GPA是有意识的，但是不知道如何与教授建立足够深的connection，导致要不到足够多的推荐信或者推荐信内容通常平平无奇，质量不高。我和教授建立联系的主要方式就是通过做research和去office hour问问题，刷存在感。
3. 怎么写出夺人眼球的文书 招生官希望从文书里看到的信息包括我们对该专业的热情来源，未来的职业规划，以及相关的academic background和professional experience。
1） 开始正式动笔之前，应该先搭好一个文书的整体逻辑框架，包括段落之间的联系，同时选好每个段落描述的经历，想清楚其内部逻辑
2） 经历之间有主次详略之分，同时考虑清楚每个经历能体现出你什么优点，比如合作能力，解决问题的能力，快速自学的能力等等。不要直白地列举你的优点，而是要用事例反应你的优点
3） 文书主语应该以I为主，招生官并不关心你的家人，你崇拜的科学家，或者你的实习project team干了什么。招生官最在意的是看到你本人的经历，成长，以及潜力。
4） 交文书之前一定记得proofreading。
4. 怎么准备面试
大部分项目的机面是有题库的，网上可以找到许多面经。此外，可以准备好一些高频率的常规问题，例如如何解决工作中的摩擦和矛盾，领导力的经历，做过最有意思的项目，上过的最喜欢的一节课等等。此外，也可以利用好学校的就业资源，在正式面试前约一个mock interview体验一下。
5. 研究生申请结果
我一个申请了15个项目，录取了其中的11个，包括Stanford Management Science and Engineering, UPenn Data Science,Columbia MSBA, Columbia MAFN, UCB Analytics ($15k), USC MSBA, UChicago MScA,JHU Financial Mathematics ($7340), JHU BARM ($39k), WUSTL MSBA, USC Analytics。最终我选择了Stanford MS&E就读。
Stanford MS&E的就读体验
1. 就读体验
大部分同学选择5到6个quarter毕业，也就是一年半到两年。毕业要求是一共45学分，相当于15节课左右，包括3节core和4到5节track中的选修课。剩下的课程可以在MS&E和其他相关专业，比如CS, STAT, ECON, MATH中选择。因此，我们的选课非常flexible，除了专业课也可以explore别的自己感兴趣的领域，比如这学期我抢到了羽毛球课，每周去打两次羽毛球真的非常快乐。另一个让在Stanford读书非常flexible的原因是有许多课都有直播和recording，视频画质和声音特别清晰。因此如果遇到比上课更重要的事情，比如参加面试或者有急事不能去上课也不用担心会落下内容。
专业课和选修课基本涵盖了所有必要的数据相关工作的technical skills，包括概率论，optimization，stochastic process，machine learning等等。同时，很多课程都包括final project，可以锻炼我们data processing，visualization，analysis和model building，evaluation的能力。
整体来说，教授们都很友善，非常鼓励我们问问题并且乐于解答我们的任何问题。上课我最常听到的就是教授说This is a really good question. TA们也都非常helpful，每次做final project都会被分配到一位TA，可以实时与他们更新project的进展，在他们的帮助和建议下解决实际操作领域的问题。
2. 学生背景和职业发展服务
MS&E每一届学生大约有120人左右，包括60位Coterm（Stanford的本科学生），近两年录取率为6%-8%。每届大约有20位中国学生，大部分来自美本和海本，只要少部分来自陆本。
职业发展方面，大部分同学都打算找暑假实习，并且在毕业后留在美国工作一段时间。开学以来，学校，工院以及一些专业已经举办了多场大大小小的career fair。我们项目也有专门负责职业发展的advisor和职业发展相关的email list。学院会经常邀请行业大佬们举办一些宣讲会，接下里也会筹办internship panel邀请学长学姐分享找实习的经历或犯过的错误。除了社会上的一些工作机会，advisor还会给我们转发校内research机会的相关信息。
最后，24fall申请群已建，附上进群二维码，欢迎各位24fall申请者入群交流！
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发表于 2023-5-16 11:05:38
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发表于 2023-5-16 18:47:36
