首先做一个自我介绍，笔者是北京某985大学Management Science专业本科生，三维大概情况：GPA3.5+，托福105+，GRE325+。大概从大二开始陆陆续续尝试靠托福和GRE，为出国做准备。因为准备得比较早，所以科研和实习都刷得比较多，其中申请的时候用到了一段机器学习相关的实习和三段数据分析实习，企业包括外企和互联网；数据相关的科研两段，主要是靠课后找导师和比较牛的任课教授抱大腿，帮着做一些研究助理来获取经验。最后申请到的项目有CMU的BIDA、哥大MSOR、USC的ADS等。
1）留美
同绝大多数申请人一样，在决定留学的时候，我非常迷茫，也不知道清楚要去哪个国家开始新的学习，毕竟有那么多的国家可以选择，比如美国，英国，加拿大，新加坡等，所以一开始我并不知道我想去哪个国家，我也不是很清楚哪个国家适合我？最终呢，我决定留学美国，这其中有很多我自己的考量。首先呢，我考虑到了我的本科院校和家庭背景，因为我的本科院校和专业的排名都不错，所以在研究生留学这一阶段下，我申请的主旋律就是去申请名校当中比较知名的专业，考虑到这个情况的时候，其实我是比较偏向于申请美国和新加坡。与此同时，由于很多985 211的学生也会去申请新加坡，导致新加坡申请门槛较高，对于我来说，性价比不是很高，所以说我选择放弃申请新加坡转战申请美国。当然了，申请美国还有其他考量，我的本科学习主要围绕商科和相关的数据处理计数，因此我认为我的学术背景非常适合申请美国的信息管理以及数据相关的专业，比如说BA或统计等，而且众所周知，美国聚集了一批世界顶尖知名的院校，也有很多的热门专业。让我选择留学美国的最后一个原因是因为其的签证制度，美国的STEM专业研究生在毕业之后能够留下来工作的概率还是要比较高的，而且相对应的签证政策也是比较友好的，因此美国将作为我下一个人生阶段的舞台。
2）选校
首先分享一下我的选校经验。Data相关的项目主要有BA、DS和、统计、MIS等几类专业。本科期间因为我接触了几门data相关的课程，申请最近比较火的data专业背景相对比较match，当时也觉得做分析比较有意思，所以就一直瞄准这几个方向在准备。当然，不同的项目对学生的背景会有不同的偏好。比如招陆本很少的项目，如MIT BA、UCLA的BA、康奈尔运筹等陆本的小伙伴可以对白交申请费的风险有一定的预期；典型三维控项目比如USC BA，可能对像我一样GPA不是很拔尖的选手不那么友好。
并且，不同的项目对学生的发展方向有不同的导向，通过课程设置和申请要求可以看出这个项目是技术向还是商业向。比如BA里面的UCSD会比较看重技术背景，面试的时候会有marketing size的问题；USC一些开在工学院底下的data项目也会比较偏tech，还有大部分的DS项目以及CMU的MISM都是不需要真人面试但需要有一些编程背景的。而一些开在商学院下面的项目都会很看重big name实习背景和soft skills，比如Emory的BA和Duke的MQM都会在申请过程中要求写大量storytelling的文书，还有超级走心超级长的真人一对一面试，如果不是很喜欢social的朋友可以考虑避开这些需要面试的项目。因为我从大一开始成绩就没有很顶尖，也没啥海外背景，所以申请几个藤校的项目以及那些三维控的项目风险就会比较大，再加上对跑模型写代码更感兴趣一些，所以投的大部分是技术向的项目。具体哪个项目更偏好什么样的学生最直接的获知渠道是在读的师兄师姐，所以读者如果有感兴趣的项目建议找在读学生聊一聊来了解。
结合已经谈到的内容来看，我们可以得到一个简单的结论——不同项目拥有不同的候选人偏好。因此在我们选校以及选定项目的时候，如果能够尽可能地去多了解一下该校或者该项目的录取偏好，然后再去规划我们自己的申请路径就会变得事半功倍。举个例子，如果你的目标是学到一些非常顶尖的技术，那么可以不去太在乎院校排名。并且知道这类院校与项目期望什么样子的申请人，你是否能够满足这样的需求。但同时，作为一个没有参加过留学申请的大多数人来讲，我们对于目标院校可能不是很了解，对于目标项目想要什么人也不是很了解，因此在这个时候，大家就是可以多找一些该校的学生们去聊一下，在学长学姐那里了解到你想去的项目更期待怎么样的人，你就能够大概明白如何规划自己的申请路径了。
3）科研和实习
在选好目标专业和学校之后可以从大二开始着手准备科研和实习。在我看来，刷实习是性价比最高的背景提升，因为实习不仅能用来申请，还能用来找工作，而且还能赚钱（手动狗头，所以趁早开始去卷大厂和大外企的实习基本上稳赚不赔。当然，找实习要想对申请有帮助一定要做方向对口的业务，如果只是为了拿到big name公司的经历而做一个比较打杂的实习那就没啥用了（我当时为了刷简历就踩过不少坑），所以在找实习的过程中一定要擦亮眼睛避开雷。
Data方向的实习在国内比较典型的是互联网的数据分析岗，还有少部分的数据科学岗。这和国内的数据方向岗位现状是对应的：要么偏业务导向，要么偏技术导向。如果想往业务领域深耕的话，建议从数据分析实习考试。大部分数据分析实习都要求有一定的分析经验和业务知识，所以第一份实习可能比较难找到很大的厂，可以请师兄师姐帮忙内推一下会比较稳，或者努力练一练SQL，去找偏SQL Monkey的岗位。这种岗位主要就是帮业务跑数，一般不需要问很多业务解决思路，只是笔试过了就可以进；进去之后再多向自己的mentor请教业务知识也可以学到很多。在积累一段时间的经验之后可以选择自己感兴趣的业务方向找一个分析比重更大的实习，具体工作跑数更多还是分析更多可以在面试过程中和面试官聊一聊，表达自己的需求
相对数据分析而言，数据科学岗会比较偏技术一些，会要求会一些模型和算法知识，如果不是计算机或者统计科班出身的话，大二大三的学生难度比较大（DS岗位已经被很多海外大厂归来的大佬卷满了）。对于和我一样技术功底不是很硬但又有一些代码经验的转专业选手来说，可以选择进入一个比较好进的组，观察一段时间之后打听一下岗位空缺情况，再转岗到数据科学部门下面的组，会比较容易一些；或者如果不想通过实习的方式充实简历，也可以找做模型课题的老师申请助研，跟着大牛老师干活写代码是很能提升技术水平的。如果能够完整跟下来一个项目，从数据的提取到模型建立，会收获很大。
既然提到了实习，那么这里我想多罗嗦两句，给找实习的大家几个tips。第一，相信自己。如果你对自己的能力有信心，那么勇敢地投递大厂实习，而不要畏手畏脚，只敢找一些不知名的企业试水，这样有可能会耽误你自己的发展，俗话说池浅王八多。试想一下，如果大厂招实习生需要有经验的学生，有经验的学生需要大厂实习来证明自己有经验，那这不就是一个闭环嘛！所以还是有很多大厂愿意给你机会的！第二，心态平和。我认识一些朋友在投递完简历后一直没有后文，就觉得是不是自己的问题，是不是自己不够好，或者没有大厂经验。但是你要清楚，能够得到一份实习很多时候也是要看运气，而这份运气很可能就是投递的人不多，岗位没有招满，HR没有漏掉你的邮件，岗位需求一直都在，面试官当天心情好。第三，如果你是转专业的选手要事先做准备。很多小伙伴希望找到数据类型的实习，可是自己的学业中并没有任何数据相关的课程，那么是否还有机会呢？答案是有机会。一般来说实习不会对你的技能有过分苛求，但是基本的操作是需要你自己先了解的。对于公司来讲，如果你了解一些基本概念，首先会比较容易带你上手，其次也证明你对待这个机会比较认真，毕竟招人不易，成本也是挺高的。第四，面试官角度。在我上一份实习中，我担任过某厂的一面面试官，所以针对面试究竟面试什么会有一丢丢的发言权。其实道理很简单，在面实习生的时候，其实会比较关注几个方面，分别为基础技能掌握，沟通能力，逻辑能力，时效性。那么怎么理解呢？因为是实习，所以不会对你的技能有过分的要求，只要掌握能够处理日常工作就好了；而沟通能力和逻辑能力更体现在一起协作时你的解决方法；时效性就是看你最快能什么时候入职？能不能长期稳定地实习。
4）网申阶段
到了网申阶段，最需要花时间和精力的也就是文书了。在积累了足够的实习经验和科研成果之后需要有一个完整的故事来把这些事情的逻辑串起来，而且要避免简单复述简历。写ps最需要强调的两个方面一是对专业和项目的兴趣，二是自己本身有能够qualified的能力。
通常串起来整个故事的一个比较简单逻辑就是：先讲述对data领域感兴趣的初衷和启发点，然后串一下自己的实习经历，讲述自己如何一步步通过职业探索来确定自己的职业目标和学到的东西，并且与此同时展现自己解决问题的能力；最后讲一下在实践过程中意识到自己的不足之处，并指出这个项目如何能够帮助自己实现职业发展目标，表达对申请这个项目的希望。这个故事线能够比较方便地串起所有的信息点，其中主要详写的就是职业探索和解决问题能力那一part，如果是申请技术向的项目，可以多罗列一下自己在分析的时候用到的技术，如清洗数据的方法和用到的机器学习模型等；而申请商业向的项目可以多讲讲关于团队合作的故事，比如自己如何促进team的顺畅合作，如何与其他人沟通来完成项目的创新，这些故事都是展现自己能力和潜力的点，在平时实习的时候就可以多积累一些，不管是找工作面试还是申请面试都可以用到。
每年申请人千千万，拥有相同类似背景的人也是数不胜数，更不用提一些热门专业了。那么院校招生的筛选机制是什么呢？随机抽盲盒么？当然不是。在其他软硬背景相似的情况下，能够让你更容易获得录取的变量就是文书了。很多情况下，文书的要求可以在项目网站找到，而这些要求就给了你文书的大概框架，剩下的就是填充内容了。问题来了，填充什么内容才能出彩呢？这个问题非常重要，因为就算经历再精彩，如果文书当中体现不出来的话，很可能机会就如手中流沙一般消逝了。针对这一点，我还是同样的建议，咨询学长学姐。了解项目招生的期望，并且在文书当中表达出来。当决定好填充内容的主题后，我们再来细抠语义，语言的用法上的问题。
总结一下就是，整个申请过程都可以看成是职业规划的一个步骤，明确职业发展方向之后可以沿着比较明确的思路来规划自己的经历和丰富简历。
