从审材料的角度来分享研究所录取技巧
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从审材料的角度来分享研究所录取技巧

2020-01-05...

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美国留学申请非常复杂,那么在准备材料过程中有哪些需要注意的?如何避免申请中的误区?金吉列留学苏老师今天将给大家详细分享。

从审材料的角度谈谈研究生申请

参与过(且正在参与)北美某 TOP 高校的 CS Master 审材料工作,给大家提供一些建议来避免申请中的误区。不过每个学校流程和偏好都各有不同,不要以偏概全。

首先谈谈申请材料的重要性,一般来说:成绩单(毕业学校) >= 推荐信 > 个人陈述 >= 托福 > 其他经历(如工作) > GRE 。

拿我们学校来说,每份材料会先有 2-3 个人初审,并筛掉其中 2/3 的申请人,只有剩下的 1/3 才会被教授看到。考虑到每个人都很忙,很多时候看的是非常快的,一般不超过五分钟。 3 封推荐信一般不用全部到, 2 封到位以后我们就开始看材料了,对于我们学校而言交申请太早不一定是好事,各有利弊。我的流程一般是: 先看成绩单,来自什么学校,什么专业,成绩如何,相关课程有多少以及得分情况。在这一步我们就大概知道如何打分了(我们是 5 分制度, 1 代表优秀 4 代表淘汰, 5 代表无法决定可能是成绩单看不清等)。 我们一般会要求提供两个 GPA ,一个是 overall GPA 一个是后两年的 GPA 。后两年更重要,但总体太低也挺伤的。 因为大部分学校其实我们都没听说过,所以我们会参考此学校在当地的排名,常用的有 QS 和 Times Higher 。不会拿印度学校跟中国对比,但印度最好 IIT ,中国最好清北,这都是一目了然的。 缺少核心的 CS 课程是个问题,转专业的人至少该上过一些,尤其是大三大四以后应该上过一些。 MOOC 网课略有帮助,但没什么大用,最多是体现对专业的热情。 如果学校出身成绩都不错,有机会进到下一步的话,我们会再看看推荐人是谁。最好是两封学术 + 一封工业界,三封学术也可以,但三封全是工业界就要亮红灯了。推荐信评分如何,此处 5 分代表最好(最优秀的 5% ), 1 分最差,一般只要是 4 分以上都是合理的。 不要认为大牛的推荐信就有帮助,大牛是很喜欢写“黑推”的,就是三句话推荐完事,甚至连 pf 都没有直接用文本输入。工业界很多人不知道怎么评分,经常给出 3 分评价,对申请人来说很伤。所以工业界也尽量选择有博士学位的人,他们知道这是怎么回事。 现在推荐信造假的人太多了,我们会额外看一下格式是否雷同,查一下文件的 metaata 。如果造假太明显可能会进行调查或者直接淘汰。 托福会看一下,别太低就行了,太高也不会加什么分。 GRE 重要性更低,我们学校是 optional 的,所以基本别太低( <320 )就没事,最好能达到 158+168 。 托福雅思其实都可以,我们的标准是托福 93 等于雅思 7 ,单项 22 等于 6.5 ,小分只看写作和口语。 简历会看一下,主要是为了看一下工作经历和发表过的论文。此处得表扬一下三哥三姐,各种水会都参加过,虽然论文质量肯定很低(光看名字就知道),但好歹也算有经历。 个人陈述很多时候会飞速的扫一下。所以记得突出重点,用粗体高亮核心内容。如果我只有 30 秒看一份 SOP ,我只能看到其中加粗的部分。 之后系里面会综合我们初审的评分求平均,决定每个申请的走向。拒绝的每一份材料我们是需要写出原因的,比如成绩太低等。我们学校的预估录取在 5% 左右,所有大部分申请会收到 3 分或者 4 分,少量会得到 2 分,极个别会得到 1 分。平均分达到 1 或者 2 会进入下一流程, 4 会被直接淘汰, 3 可能会备选,但大概率不会有下一步进展了。

除此之外,其他审材料的原则还有: 如果有大牛的强推(注意是强推)或者非常厉害的论文发表( CCF A 或者 B ,尤其是一作),都是很大的加分项,可以很大程度上弥补其他方面的不足。即使我们不知道你的推荐人是谁,但名校的教授一般都是信用保证。 大部分 Master 项目无需套磁, Professional 都是上课而已,最多有个名义导师。 大部分本科生都没有科研经历,也没有论文,这是再正常不过的事情了。申请就业型硕士不需要论文(当然如果有肯定会加分)。 工作经历是加分项,但不知名小公司也没啥用,毕竟完全可以编造。 .

至于 GPA 的评估问题,我们有不同国家和地区的标准,比如香港用 First Class/Secon Class ,印度用的是 10 分制。系里面提供了两套中国内地的评分标准,系统 1 中 85-100 是 A , 76-84 是 B ;系统 2 中 90-100 才是 A , 80-90 是 B 。具体情况下一般会灵活处理,但很少会重新算一遍 GPA 除非怀疑有猫腻。不过单纯的高成绩也没有用,毕竟北大 85 依然比某不知名的学校 90 要强的多。所以我们的评估是「学校第一,成绩第二」。

最后想说一句,每个人的 PS 都写想做机器学习,偶尔看到一个想做 software engineering , HCI , system 的人都让人眼前一亮。写机器学习却没有相关经历不仅不会给你加分,还会让人觉得你缺乏思考,人云亦云。

所以说到底,申请这个事情,多一些真诚,少一点套路,多申点学校减少随机性,剩下的交给老天就好了 ~

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