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由数据科学“入坑”CS,宽度优先搜索让我用算法做申请
  • 伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校 Master of Engineering in Electrical and Computer Engineering
  • 密歇根大学安娜堡分校 Master of Science in Data Science
  • 莱斯大学 Master of Computer Science
  • 康奈尔大学 Master of Engineering in Financial Engineering
  • 卡内基 · 梅隆大学 MISM- Business Intelligence & Data Analytics (BIDA)
  • 加州大学伯克利分校 Master of Engineering in Electrical Engineering and Computer Science
H同学
申请背景: 浙江大学
基本成绩: TOEFL:100+ GPA:3.8+ GRE:325+ 

01申请季中的心路历程和选择

到大三上之前我都是想做Quant的。大二暑假做了第一份量化实习,我发现我对金融市场不是很感兴趣,反倒是量化交易中一些搭framework、爬数据的纯搬砖差事更吸引我。与此同时,打开知乎随处可见的金融工程夕阳产业\国内量化私募劝退贴、一亩三分地上的转码热潮,这些让我觉得Quant就业前景堪忧,于是之后我和Quant的关系变得暧昧。但此时我依然没有考虑过转码。一是因为成绩单上coding课空空如也,这背景申Computer Science全聚德预定。二是转申CS要放弃之前的积累,有点可惜。临时起意,不如走个中庸之道吧,遂决定试试Data Science。


照着Data Science的要求,我在大三下梭哈了一把,在一边实习的情况下,补了一些之前不敢选的编程课。与此同时,SRTP(本科生科研训练计划)中在做的一些NLP(Natural Language Processing)的项目也很吸引我,机器学习+一定的编程落地实现,当时对Data Science比较有感觉,随着课程结构完善起来,科研实习经历丰富起来,对自己申请Data Science的期望也越来越高。到大四申请季之前,又补充了一段对口的算法工程师的实习。自信觉得申请Data Science应该很有把握,选校一览,大H(Harvard)大S(Stanford)加入直播间。


然后就是申请季正式到来,因为之前Quant的部分有一些积累,并且做的很多Machine Learning算法类的经历其实应该也很好的结合到我想做一个搞Machine Learning的quant的文书里(其实基本只有PhD才能做),因此申请季开始前我想好了混申Data Science和Financial Engineering的路线。
结合我的背景和再来人Upenn Data Science的mentor聊了一下,瞬间心凉凉。在mentor的劝说(退)下,大H大S基本就是送钱充值信仰的存在,原本想主申的Upenn过去三年的bar也水涨船高,基本只要各个系的1、2、3名,以及像Upenn这样已经很厉害的Data Science项目,最后竟然也有60%-70%的人都转码了, Data Science小硕就业是真滴难。

恰巧我的mentor也转码了,几次brainstorm都给我灌输了CS大法好的真理。那个时候我开始动摇,重新翻开论坛上Data Science就业热帖发现大致的方向上,做搞ML的数据科学家对PHD的偏好十分明显,做Machine Learning Engineer对开发能力的要求和码农没什么区别,做Data Analytics觉得自己的tech背景不容易发挥,并且竞争也很激烈。总而言之那时候认识到DS就业有点尴尬。看了一圈,果然还是CS大法好。

于是我开始重新构思了申请季的计划,把一些对转码友好的项目做为“保底”。对于Data Science和金融工程(MFE)的项目,结合对自己实力的重新评估,tier2(申请难度)以下的项目留美会比较困难,于是只申请tier2及以上的Data Science和MFE项目。预想如果Data Science、MFE双双全聚德,那就cs大法好了。

同期Guandata算法组搬砖让我对Data Science也产生了厌倦。组内的Data pipeline这样纯coding的搬砖活虽然也挺无聊,但相比于原地踏步的调参学习好像会更有成就感一些。同时间srtp跟着的导师的实验室长期搬砖搬出了一篇一座,突然觉得有篇paper在手只申请转码项目当保底有点亏,于是选校list上的cs项目++,mfe\ds项目--。到了19年的12月份,不知不觉就从DS\MFE混申过渡到了CS主申,cs大法好。

来年2月份收到Rice的Master of Computer Science的录取结束失学的时候,其实已经基本决定转码了。当时因为DS FE申请结果比较惨淡,恰巧3月9日UIUC-Master of Engineering in Electrical and Computer Engineering的录取和3月10号CMU的 Master of Science in Computational Finance的拒信一齐来了,那一天起正式决定入了CS的坑。之后Berkery的Master of Engineering in Electrical Engineering and Computer Science录取是个意外之喜,但大方向上并没有什么值得纠结的地方了。
以上写了一堆流水账,总结一下。我的经历比较非主流。如果你已经度过了试错阶段确定了自己想做什么的话,我的经历没有参考价值,建议深度优先搜索。但如果你也和我一样对什么工作都够不起持久性热爱,毫无学术理想看着paper就脑阔疼,已经完成广度优先搜索后排除其余选项,并且看着代码不排斥甚至觉得有点有趣的话,就业型cs项目性价比依然很高,留美相对别的专业会容易挺多。

02再来人给我的帮助

申请季前因为是决定混申金工和数据科学,签约再来人已经是大四的10月底了。当时第一个UPenn的项目deadline就在11月15日,所以真的是很焦虑很赶。再来人给我配了2个mentor。两个mentor的工作效率都很高,从brainstorm到文书的几次返改,申请的两个专业的文书和CV和初版焕然一新。我的Data Science的mentor尤其给力,大大小小的疑惑都会很及时、耐心的给反馈。我的客户经理也很好很负责任,在被拒到怀疑人生的2月中一直给我鼓励,平时的进展催促以及大大小小的琐碎事也会及时跟进。

和一般意义上只负责送学生申请辅导出去上学的机构不同,再来人的mentor一直在从职业发展、人生规划的角度帮我去思考度量申请方向与方式,而不是一味为了名气或省心单纯刷名校项目。也正是在我和Data Science mentor的几次meeting上,让我重新认识了DS\CS留美的就业前景。之后mentor给了我很多的就业建议和选校建议,在他的影响下,我成功的放弃了大部分的DS项目申请,转而加入转码大军,选择了对自己未来目标更为适合的道路。

感谢再来人及各位导师一路来对我的帮助,希望所有即将申请的同学都能拥有好的结果!

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