Z同学

学员背景情况

????GPA：3.8+

????GRE：320+

????TOEFL：95+

????陆本

录取院校

University of Chicago

Master of Science in Statistics

University of Michigan--Ann Arbor

Masters program in Applied Statistics

Cornell University

Master of Professional Studies (MPS) in Applied statistics

New York University

Master of Science in Financial Engineering

Johns Hopkins University

Master of Science in Applied Mathematics & Statistics

University of Southern California

Master of Science in Financial Engineering

01

语言成绩成了难题

认真备考，终于达标

初识再来人时，我已经是一等奖学金获得者，申请时GPA提高到了3.87，年级排名也提高到前3%，已经具备了申请顶尖项目的竞争力。

申请过程中，最艰难的地方是在于托福和GRE的备考，CD老师全程监管了我托福GRE的备考安排，让我心里有数。签约时我还没有GRE成绩，CD老师知道我的情况以后立即给我制定了语言提升规划，紧急冲刺，考出了321分的成绩。

由于需要兼顾课业和实习，GRE成绩没有再刷，但是成绩已经足够申请我的目标项目了。托福是我的短板，签约时托福才90分，口语水平一直徘徊在20-21分左右。CD老师定期给我发送托福机经，备考指南，20余次备考资料帮助我提升托福成绩，最后也成功提升到托福97分。

其间，由于英语成绩差我也一度产生了比较抑郁的情绪，此时CD老师及时联系了我的家长，给与鼓励，同时定起高频率密度的发送相关考试复习材料，最终让我的语言成绩提升，顺利迎接申请季。

十分感谢再来人的老师，不仅在学习上给予我帮助，在我精神压力大时也给了我无微不至的关怀。

02
决定混申方向
凭借学术与实习背景拿下offer

我在前期签约之时没有确定好具体的方向，事实上，统计学，商业分析，金融，金融工程我都考虑，签约时距离申请还有一年的时间，时间还非常充足。

最终我选择了同时申请统计学硕士和金融工程专业。

在做完德勤的入门实习之后，我听取CD老师和职业导师的指导做了方正证券的实习，这两段实习最终完成了我申请的软性背景的搭建。选择学校也是非常重要的一环，由于我成绩背景相对较好，也比较清楚自己的实力（自卖自夸），和导师和CD老师沟通后，明确了自己的定位。

并没有盲目追逐难度极高的“彩票”项目，比如 MIT和普林斯顿的金融，其中的冲刺只有耶鲁、芝加哥两个相对好申请的统计学顶尖项目。

事实上我最后也选择入读了芝加哥的统计学项目，这样的好处是可以节省申请季的精力，避免更多的焦虑情绪（收到拒信的挫败感影响后续申请和节省申请费）。

同时，我也非常关注学分学费学制等关于学习成本的问题。这些问题导师和CD也在我选择时给了我详细的解答。如哥大的学费比芝加哥大学贵出20%以上，而且芝加哥大学会有小奖，综合考虑之后，我决定不申请哥大的项目，把主申名单缩减到从耶鲁到南加州大学的前三十名学校中。

托福成绩一直是我的短板，一直影响我的申请进度，我一共考了五次托福成绩，成绩虽然稳步提升，但是口语一直是短板，在20-21分左右徘徊。

但最终在再来人老师的帮助下，我还是拿到了芝大统计学，JHU统计，纽大金工，康奈尔应用统计等Top项目。

从以往案例来看，芝加哥大学和纽大，和康奈尔的研究生院极少收取托福成绩低于100的学生，尤其是芝加哥的研究生院，统一要求托福不低于104，而芝加哥的统计学项目是少数托福成绩有所降低的项目，最低要求90分即可申请，我凭借较好的学术和实习背景，综合实力还是打动了委员会，最终也入读了这个项目。

另外康奈尔大学也在网申中明确学生填写托福成绩，对于总分低于100口语单项低于23分的学生，康奈尔大学网申会显示成绩可能会被严卡而刷掉，而我依旧拿到了康奈尔的offer。

如此可见，对于综合背景较好的陆本学生，托福分数可以适当放低，尤其是理科申请者。同时，申请策略也要注重选择不严卡托福分数的项目为佳，这样才可以最大确保录取。

03

导师助力梳理履历

软性背景陈述更加坚实！

我的本科是统计学，校内科研内容其实和量化金融背景还是有较大的差距，我校内做的两段科研“三维简单曲面中不可压缩流的半拉格朗日方案” 和“非参数估计器的基本概念和特征分析” 看起来和我未来主申的金融工程并无很强的关联性，只适合继续申请学术类专业。

但是其实并不然，签约之后通过和职业导师和学术导师沟通，我已经有了很好的量化数理背景，掌握了SPSS，R，Python等语言，申请金融工程的前期课程已经具备，缺乏的就是相关内容的科研了。还有上述的证券所实习，也极大助力了我的申请。

这也就是我能拿到Quantnet排名前五的纽大金工项目的重要原因。我的校内的统计学科研占了较少的篇幅介绍，这里的作用只需要介绍给学校自己有很好的数理背景和熟练的编程建模工具使用能力即可，不能喧宾夺主。

作为跨专业申请，需要着重将内容放在量化实习上，尤其是方正证券金融工程部门的实习内容，学术导师帮我理清了实习中的亮点，将这些亮点提取放入文书中，让我的软性背景陈述得更加坚实。不论是对人生目标的理解，还是短期生活的规划。

在反反复复思考的过程中，大家收集信息的能力一定会得到锻炼，而对自己未来职业的规划也会随之清晰起来。转专业说容易也容易，说难也难，如果你还在迷茫彷徨，可以尽早咨询再来人，尽早了解准备。