想去UCB读研需要做什么准备?
跟你们分享一些关于UCB MIMS项目的相关信息,希望看完能给你带来帮助和参考,做出更适合自己的选择。
一、项目介绍
MIMS项目,其实更适合具备全职经验的申请者,每年录取的应届生比例比较少,我这届录取的同学差不多有49个人,其中只有5个是应届毕业生,其他都是具备工作经验的申请者。如果你是应届毕业生的话,个人感觉你可以了解一下UCB IEOR项目,IEOR和MIMS这两个项目还是有点像的,而且IEOR项目对应届毕业生会更加友好一些。
MIMS项目每年招收的应届中国学生的数量是有限制的,录取的大部分同学都是美本出身(比如说NYU、Cornell以及UCB此类的Top大学),陆本应届生的话差不多录取的都是清北复交这种大学的同学(我本身是个例外…)我个人感觉这个项目的招生官还是很喜欢清北的学生的,跟我同届的有一个毕业于清华EE专业,上届的同学有一个是清华的建筑专业。
二、录取要求
伯克利要求申请者提交的材料还是有些多的,包括PS、SOP、Resume/CV、推荐信等等。准备文书上应该要耗费一定的时间和精力,我并不建议一纸文书走天下,建议在申请之前全面地了解一下MIMS项目的招生官的录取倾向,然后结合自己的过往经历和学习背景,有针对性地进行文书的撰写,个人感觉你可以从你为什么对这个领域感兴趣,你为什么认为自己适合这个项目,你为了这个项目付出了哪些努力,你的未来规划是什么等等方面进行撰写。同时写文书绝对不要怕麻烦,修改十多遍绝对是正常操作,一份出色的文书,甚至有时候可以在一定程度上帮助你拿到offer。
推荐信的话,我个人是建议准备3封,且在推荐人的选择上,最好是professional,如果你在简历中提到你具备好几段实习经历,但推荐信你却根本没有找实习公司的老板或者上级写的话,那么招生官很可能会认为你在实习中表现得并不是特别好。
对工作经验方面,项目是有要求的——2年及以上工作经验,如果你没有经验的话,是需要在Essay中阐述role、impact、success以及leadership等相关的内容的;如果你有一些独特的学习经历和背景的话,还是有一定申请优势的。
其实从录取要求上就可以看出来,这个项目是偏就业导向型的,招生官倾向于具备丰富实务经验的申请者。如果已经具备一定的工作经验,那么可以直接申请,问题不是很大。但如果你是应届毕业生,每年录取的应届毕业生的名额都是有限的,所以是优中取优,建议在本科期间一定要多多实习,积累实务经验。除此之外,就是三维了,GT考试还是早点准备会好一点,不要跟我一样一直拖,拖到最后开始紧张了。GPA也是比较重要的,不过也有些同学在大一大二的的时候比较放飞自我,到了大三才想起来要留学,但GPA往往到了大三之后,刷分的幅度并不是特别大,倒不如把时间花在做项目上,一方面可以积累一定的项目经验,另外一方面也可以给带项目的老师留下不错的印象,方便后续要推荐信。个人感觉如果有机会的话,还可以多发表一些paper。
二、为什么要选择MIMS
为什么要选择申请MIMS项目这个问题,在申请中还是很重要的,你只有全面而系统地了解这个项目,才能知道自己适不适合,对自己的未来发展有没有帮助。我之前为什么决定申请MIMS,主要是因为以下的几个原因:
1、选课灵活度高
MIMS项目的选课灵活度还是很高的,主要你可以达到毕业的条件,完成学院要求的必修课程,修满48个学分即可,选什么课程都是ok的,我认识的几个同学对CS的课程十分感兴趣,完全把这个项目读成了半个CS项目。选课的范围比较广,硕士、本科以及博士的课程都是可以选择的,如果是转码的选手想要学习一些本科期间没有学过的基础核心知识,你可以选择本科的课程;如果是后续读博深造,你也可以选择一些博士的research group meeting。
而且也没有限制只能选择本学院的课程,其他学院,比如说EECS、建筑等等学院的课程都是可以选择的。超高的选课灵活度,保证了每个同学都可以根据自己的需求和自身背景,去选择最适合自己level和未来规划的课程。
2、学生实力很强
刚刚我已经说了,这个项目录取的同学大部分都是学霸级别的选手。虽然每天和学霸一起学习,会有很大的压力,但不得不说学习到的东西还是很多的。
我最好的一个朋友从georgetown毕业,之前工作的公司是世界银行;我认识的另外一个印度籍的朋友,自己建立了印度版的Coursera,他的machine learning学得很好,还在平台上自己讲machine learning的相关课程。不得不说,这个项目真的是卧虎藏龙,大家都有自己的目标,并为之努力。经常和优秀的人在一起,会被潜意识感染的,你会在不知不觉中也变得优秀。
3、项目学制
MIMS项目的学制有2年,一方面学习压力和学习强度会小一点,另外一方面这个项目有summer internship。还有充足的时间让你刷题和找实习,积累丰富的实务经验,便于毕业后找工作。
三、课程设置
课程设置应该是很多同学都比较关注的一个方面,我是data science方向的项目,所以这里仅针对data science方向的课程简单谈一下。
1、Foundations of data science
这门课程属于STATS以及CS本科项目的同学必修的核心课程之一,属于data science入门级别的课程。授课内容比较基础,基本上是围绕着pandas、coding、stats、data science以及matplotlib等等内容展开的,还会涉及一些machine learning的基础内容。个人感觉知识的覆盖面还是很全面的,而且实用性都很高。我本科期间学过stats,感觉后续上课的时候并不是特别难,还是很推荐各位去选的。
2、CS61A——Structure and Interpretation of Computer Programs(本科课程)
这门课程我是真的很喜欢,强推大家去选,这门课程应该是我上过的最棒的Python课程了。如果你是Python零基础或者基础很差的选手,完全可以把这门课当成入门级的Python课程,当然如果你本身是CS科班出身的话,那么可以自动忽略我的话。伯克利的CS教学水平在全美都是数一数二的,而且这门课程的口碑是出了名的好,很多名企的HR都知道这门课的,其他学校也会借鉴。
教学内容上,差不多90%的内容都会运用Python,剩下的10%会运用到SQL的相关指导,software engineering的基础知识讲得很细,比如如说data abstraction、tree以及recursion等等,很容易理解。课程load还是很重的,差不多每周要花20个小时左右。
而且在一个学期之内是需要完成4个project的,第一个project是围绕一个掷骰子的游戏;第二个是创建一个可视化餐厅评级使用的机器学习和Yelp学术数据集;第三个是运用Python写一个植物大战僵尸简化版;第四个是运用Python以及Scheme写一个interpreter。
其实我感觉在选校和选项目的时候,一定要根据自己的自身情况去进行选择,因为留学本来就是一个双向的选择,你符合学校和项目的录取要求,项目也可以对你的未来发展有所帮助。不管是什么学校,都有它的优势和特色。虽然结果很重要,但是过程更重要。留学这个过程,给你提供了一个展示自己的平台,你可以在准备的过程中,进行深入地自我认识和探索。抛开所有申请结果,尽心尽力走完准备的过程,才是最珍贵的回忆。
希望大家都能够把握好这个机会,向他人展示自己,遇到困难不要憋在心里,可以向周围的父母、老师和朋友寻求一定的帮助,坦然面对申请季的一切困难。一定要记住,好事多磨,一切都是最好的安排。最后祝福大家都可以在申请季拿到女神校的offer。