主讲人 Zain
指南者留学特邀作者
本科背景：A类985 统计学
录取院校：芝加哥大学 统计学硕士
大家好，我是Zain，现在硕士就读于芝加哥大学统计学。今天想跟大家分享一下我的申请季心路历程。
个人情况
申请背景
统计学 A 类 985 本科
GPA：3.79/89.23
总排名：17/66
雅思：7.5 阅读 9，听力 7.5，写作 6，口语 6.5。
GRE：324 V154，Q170，A3.0。
没有正规的科研经历/RA，写在文书里的都是课程大作业和刚刚开题的毕设
申请情况
哥大统计：AD
杜克统计：AD
芝加哥大学统计：Offer 小奖
华盛顿大学统计：AD
UIUC 统计：AD
UCSD 统计：AD
Rice 统计：AD
LSE 统计：AD
UMich 统计：AD
UNC 统计：Rej
西北大学统计：Rej
CMU 统计：Rej
IC 统计：Rej
Cornell 统计：Rej
NUS 统计：AD
UCLA Meng ds：Rej
NYU ds：Rej
UCSD ds：Rej
Rice ds：Rej
UMich ds：Rej
NUS dsml：没消息（拒）
杜克 fintech：AD
NUS Ph.D.(IESP)：没消息（拒）
语言准备
我在 2022 上半年预感到自己可能会选择出国留学，于是决定去考一个雅思，大概花了一个半月准备。我认为如果考生的英语基础还不错，最多两个月的非脱产准备和最多一个月的脱产准备是比较合适的，战线太长会使人疲倦。
对统计专业而言，语言一般过线就行，雅思考到 7.5 对于大部分美国项目都够用了。对于突击准备的同学而言，这个分数可以靠阅读听力拉起来，而阅读听力和四六级一样主打的就是一个刷题，和国内英语考试在做题技巧方面其实非常像。当然，如果考生的口语写作基础较弱，就很有必要把更多精力放在口语和写作上，因为这两项是雅思的难点，不是刷题就能提高熟练度的。
对统计专业的很多项目而言，GRE 都是不要求/可交可不交的状态，我认为高分 GRE 对申请也没有太大的帮助，325 左右就够用了。备考 GRE 的核心是背单词，我差不多连着背了一个月。大一大二的同学可以考虑先考 GRE再考托福雅思，因为 GRE 有效期五年，且考完 GRE 你的词汇量和快速阅读能力会维持在一个比较高的水平。
选校与决定
有一句玩笑话很有道理：“申请统计很简单，照着专排往下申请就行”。一方面统计项目确实不像其他更热门的专业一样琳琅满目，另一方面统计项目的难度/质量确实和统计系的水平强相关。只要想好了自己的目的，参考这些项目的评价与介绍来选校并不是难事。
由于是临时申请，准备仓促，我能依靠的材料就是一张统计专业的成绩单，所以我选择了主申统计硕士。由于对 CS 也有兴趣，便申请了一些 DS 项目，但全部被拒了。所以，统计出身的同学如果想申请金工、DS 的硕士并从事相关工作，一定要早做准备。完成 GRE 之后，除了准备网申，我还完成了毕业设计的开题并将其加到了自己的申请材料里。这段补充也许起到了作用，也许没有，但申请季能做的就是尽人事，听天命。
我个人并没有太强的留美工作意向，对继续深造有一定的兴趣，所以在录取的项目里选择了芝加哥大学。一方面这个项目的设置和氛围都对申请博士有不错的加成，另一方面如果项目我改变想法不再深造，芝大的声誉在回国找工作时也很有帮助。
芝大统计offer：每个被录取的同学都有25%的奖学金
但如果一开始就坚定工作，这个项目便不太适合，一者芝大统计重数理基础与理论，课程难，作业多，每学期仅有一门的选修课也少有和工作技能相关的选择；二者项目本身找工作的氛围偏弱。坚定工作的同学可以考虑其他更合适的项目，如 CMU 氛围浓厚、UW 地理位置优越、哥大康奈尔金字招牌，等等。
项目介绍
快速查找项目官网的方法：google ” 感兴趣的学校 + 专业名”，比如”UW stat”。
统计硕士不算是硕士项目里好找工作的，至少不如 CS、DS 和金工金数好找。但对统计本科来说，申请统计硕士不算转专业，比较容易申到好项目。
芝大统计的课程设置：必修课偏理论，需要完成硕士论文
美国
Tier0: Stanford
不知道有谁录取了。
Tier1: UCB Yale
GPA 3.8+ 甚至 3.9+ 可能是必要的标准。这俩项目不是研究导向，有录取实力的同学也可以同时考虑直博或者其他 DS/金工/OR 等项目。
Tier2: UChicago UWashington Duke
特点是学术和就业都可以兼顾，既可以作为跳板申请更好的博士，也有足够的声誉（UChi，Duke）、地理位置（UW）支撑就业。普通学校出身的有实力的同学有很大机会录取，建议 GPA 3.7+ 配合其他体现学术能力的证明，语言过线。
Tier3: CMU Cornell UMich Columbia UCLA UIUC UPenn 等等
较容易录取，GPA 3.5+ 3.6+ 也有机会，一般广撒网都可以保住底。其中 CMU 和 Cornell 要更难。UCLA 的MAS 是就业项目，录取更容易；MS 项目是学术导向，难度和内容都对标 Tier2。
Tier3 后面的学校如 JHU、UCSD 等比较尴尬，项目质量几乎和 Tier3 持平，但录取难度未必（如 UNC，招生太少），统计学本科的同学要相信，只要努力做了充分的准备，上面列出的项目至少有一个会录取你。
英国
Oxford: 有希望录取但很难，23fall 我知道的录取都是海本/中外合办。
IC: 陆本很难录取，英本好像也有硬性的分数要求。
LSE: 对陆本相对友好。
UCL: 招生较多，录取相对容易。
其他
ETH: 很难很难录取，ETH 的 DS 会比统计更简单一些。学术导向，最高可以读三年。
EFPL: 很难很难录取，今年全球好像就招了 10 个人。
NUS: 招生较多，录取相对容易。但是我的申请出结果很晚很晚（四月后），所以倒霉的情况下起不到保底作用。
申请解惑
首先建议大家 google 美国学校博士生/老师可能会发布的申请季协助老师审核材料的帖子，增加对学校录取标准的了解：同一专业的录取逻辑基本相同，但不同学校对背景细节会有偏好的差异。
GPA
重中之重，统计专业的硕士录取基本就是由三项决定：本科学校层次 + 专业匹配度 + GPA。
其中本科学校的层次大家已经不能改变了，所以最需要大家努力的就是把每一门课的成绩考好，GPA 提上去。
专业匹配度：课程/科研/实习
课程/科研/实习都是提升专业匹配度，向招生老师证明你的学术水平的机会，也就是我们常说的软背景。
对于统计本科申请统计专业而言，大家可以通过选研究生课、找学院老师做科研和找暑研的方式来提升自己的学术背景。
对于数学本科申请统计专业而言，高年级选统计课一定是加分项，但也不是必须的，选择偏好数理基础/理论的项目会让你更受青睐（比如芝大）。
如果申请统计学博士，选高级的数学课，如实变函数、测度论、凸优化等也是非常有用的。
科研还是实习？
这更多取决于以后的计划是继续读博还是直接工作，当然，如果你还没有想好这个问题，我的建议是都去尝试，找到自己喜欢的道路！
CV
可以参考统计学博士/教授的 CV 来写。我认为 CV 在某种程度上比 SOP 还重要，因为老师不一定会细看你的SOP，但 CV 一眼就可以扫完。如何让老师一眼觉得你很专业/很学术是有技巧的：
（1）在描述经历时注重内容而非头衔，美国老师们不认识国内的竞赛或来自中国的某某公司，但他们看到你的模型、策略和方法论就能判断你的水平，请务必一眼让老师看出你真的做了自己的东西。
（2）如果你有代码，可以放在自己的 github 里并贴在 CV 中。写得初级也没关系，申请季要抓住一切机会表现自己。
（3）时刻表现出你对科研或工作的热情。
以上就是我的分享~祝大家都能在申请季收获满满。
