申请条件
本科专业：数学
申请时的GPA: 3.83
托福：109
GRE：V159, Q170
申请背景
三个科研项目 + UC Berkeley summer school + PKU summer school
申请结果
一共申请了7所学校，拿到了umich,yale,cornell,columbia的AD,uchicago和uwashington的waitinglist,harvard的拒信
申请时间表
4月-5月 冲分考GRE
9月中旬 冲托福
9月-10月 查找学校资料，写申请文书，联系推荐信导师
10月-12月 修改各种文书，虽然从小英语不错，但是写文书还是改了很多遍
12初-1月中旬 提交申请
关于大学的经历
我本科学的是应用数学，很理论，数学基础还不错，但是也选了所有统计的必修课和一些选修课。个人感觉数学和统计学其实是完全不同的思维，只是统计对代数要求会很高。
自己在本科时候还take了心理系的课，了解了处理social data的基本方法。也因为课程和project,对R, Matlab, SAS都比较熟悉。
关于专业的选择
曾经在数学和统计学之间纠结很久。我很喜欢数学那种简洁朴素的美感，可是数学对抽象思维的要求较高，让我觉得我在数学上比较难有成就感。而统计以数学为基础，解决实际生活中的data问题，很实用也很有趣。更何况人工智能和大数据的时代，都是以统计学为基础。
选校过程
因为申请master,知道美国找工作有target school, 所以主要在综排靠前的学校里选择，而且很多藤校比较看重“硬线”，比如GRE,GPA,TOEFL，所以还相对容易申请。
申请tips
1. 语言成绩尽量早做准备，建议大三下GRE和托福就要拿到满意成绩了。我大四上的9月才拿到比较满意的托福成绩感觉已经压力很大了。个人感觉GRE和托福集中准备效率更高，每天晨读单词对我来说意义不大。托福就是把TPO计时刷一遍，这是最有意义的模拟题，比市面上一切其他资料都有用，我只刷了前20套，然后考了109分。我当时觉得自己听力比较薄弱，所以曾经试过加速听练习TPO，还为了阅读背过专项词汇。
GRE考前15天冲刺要你命3000，但是考试中还是有从来没见过的词一点办法都没有，所以感觉GRE阅读的结构其实更应该练习和注意。考试的时候我AW其实都没敲完所以只考了3.5，但是不想再刷分了。AW既然有题库不刷白不刷，但是不能只写提纲，一定要至少练10篇，最好用台式机打字。。。要不然速度真的跟不上。
2.申请文书要尽早开始，我一直以为自己英文写作能力还可以，所以到10月才开始写.cv和PS改了十几稿，ps每个学校要求的还有些不一样，直到12月才搞定。Ps写作前期素材整理其实就很耗时，加上措辞和用英文写作的思路去写，和一点点增删，找文书机构／靠谱的同学师兄师姐／学校的writing center一遍遍改。但是比起ps，我个人觉得CV更重要一些，因为毕竟是高度概括嘛，CV写得好之后找工作的时候也可以省很多事情。我记得我们director说过一次，如果你ps上说你想master之后申请phd, 却在CV上每个暑假都有internship，是很难让人相信的。所以ps,CV之间最好互为补充。
申请其实是一次很好的了解自己和发现自己的机会。这个过程很漫长，从准备gre,toefl，保证专业课成绩，同时寻找科研和实习机会，每一个对于刚刚适应大学生活的人都是一份挑战，但是和人生中大多数成就一样，都不可能是一簇而就，申请需要我们一点点不懈的努力，当然最后的结果也和同一年申请者的整体水平有关，有时候也要一点运气的加持。
在写cv和ps的过程中，也是对自己大学生活一次很好的总结和概括，细细思考自己即将要选择的路，自己真正的兴趣在哪里，自己曾经为自己的梦想做过怎样的努力，以及我要怎么样展示我自己。这之间会有很多灵感枯竭和沮丧的时刻，但是拿到了心仪的offer之后你会感谢当初那个没有放弃的自己的。毕竟行到水穷处，就会坐看云起时。
耶鲁大学斯特林图书馆前的秋天，和同学们用粉笔写的，"You 're loved"
教学楼前的春天
落日余晖下的教学楼
雪中的斯特林图书馆
