1.自我介绍
大家好，我是导师Eden。目前就读于NUS 金融工程硕士项目，本科来自北京交通大学和罗切斯特理工学院合办的信息管理与信息系统专业。
2.跨专业申请留学的难点
难点1：本科没有相关的基础的话，会被学校认为即使录取了也没有能力完成学业，因而一般不会录取。因为一旦硕士被录取，除了一些真的水的专业会从一些基础课程开始教，或者这个专业本身就不在意专业背景，其他的大部分专业直接默认你有基础，从硕士的难度开始教。这时候你会发现，短短的几个月时间（硕士时间很紧张的，从开学就可以展望毕业了，所以不要妄想你通宵熬夜就可以弥补基础，尤其是偏量化数学的专业），你根本无法弥补这四年的基础，从而也赶不上其他同学。
难点2：在本科期间难以跨专业找到实习。比如一位学机械工科的学生想转到量化算法数学的领域，但是本科他们又不学足够的编程，那么这时候除非在保证专业课成绩的基础上自己拓展，然后在算法面试的时候脱颖而出，否则找到相关的实习比较困难。但如果一位学生想转到泛商科，那么相关的实习如咨询、行业研究所要求的能力并不是这么高，并且几乎都是进公司才知道要干什么，就可以较为容易地找到相关的实习。但也要注意，商科属于竞争激烈的赛道，转专业要注意。
难点3：在文书中如何体现你的规划和你转专业的理由。在申请时，文书中一般要体现出你对申请专业的热情和热爱，你是从什么时候开始想和准备申请该专业的，比如很多学生会从本科写起，通过XX实习和XX校内课程的学习发现了XX行业痛点，所以未来在职业中希望成为XXX，帮助解决这些问题。但是，转专业的各位就需要好好编一个“真实”的故事，阐明为什么选择转专业，这比非转专业申请的学生那种“连贯的理由”更难编。
3.大学期间如何刷高GPA
态度：战战兢兢 如履薄冰！！！
首先，提高GPA不是从考试或者作业已经开始的时候才开始注意的。要从老师的教学大纲发出来的时候就开始准备：分析这门课分数的构成，为每一门课创立专门的文档，并且用一个WORD文档整理出这门课的分数构成，自己的目标分数，标红老师的重点要求和DDL，最后总结出一段话说明这门课得分的关键。比如说有些老师会声明上课回答问题或者问问题可以加分，那么上课之前就应该预习好，提前准备好一些自己觉得老师要问到的问题的回答和要问的问题。比如还有的课是以考试为主，那就要看看每次考试的分数占比，别在占比大的领域出现差错。总之，提前预设好一切要注意的点、要未雨绸缪的材料。
其次，如果是线下上课的话建议抢第一排正中间，老师眼皮子底下的位置，在本科的时候只要线下上课，第一排中间几乎就是我的专属座位。不允许隔夜占座我就早上6点半第一个冲进教学楼占座，然后一直坐在那里自习到早八上课。这样的好处是我从来不会因为迟到或者睡过头直接没去上课而被扣分，甚至有一次我由于长时间通宵熬夜身体不适没去上课，直到上课了才给老师发的微信，老师也表示理解和关心。
如果你上的是中外合作的本科或者海本，恭喜你，你大概率将会获得很喜欢通过邮件和office hour回答学生问题的教授。充分“利用”教授，将是你提高GPA的捷径。我本科期间每天都会给教授疯狂发邮件，有office hour 基本就会抢着预约，询问课程的问题，或者明确ASSIGNMENT的要求，或者让老师给一些ASSIGNMENT的建议，相当于我做assignment的全程都有教授在辅导，并且这也意味着在打分之前教授就已经见过和理解我的作业初稿了，不会出现理解错误等情况。甚至由于我问的问题过多，有一个教授直接在课上问我还有其他问题吗【捂脸】
4.跨专业留学大学期间如何准备？（应该侧重哪些方面去准备）
其实说实话，这个问题很难用我的自身经历去回答。金融工程是到最后硕士申请的时候才被安排报的专业，所以属于事发突然，我的简历里面也没有金融的内容。但由于信管本身就是泛商科+一部分计算机的复合专业，再加上我本身在本科期间关于数据分析、咨询、行业研究等的经历都很丰富，这才让我的专业选择可以更加宽广，走商科还是走偏量化的都可以，专业本身无法限制我。所以，跨专业的第一个选择是什么方面都做，让自己的选择更多。
同时，通过观察我身边其他转专业的同学的经历，如果本身很确定自己未来想转入什么专业，可以选择辅修第二专业，也可以选择去相关的实习岗位积累经验（PS：比如金融的实习也会招一些其他专业的学生，所以各位转专业人不要灰心，都有机会）。
再者就是要让学校看到你有一定的专业基础，比如金工要求数学，那么如果你是偏文的专业的学生，可以自己在coursera上学习相关的数学课程，拿到证书，来弥补本科没有学要求的专业课的缺陷。
5.跨专业申请留学如何选校和选专业
头等大事就是搞清楚学校的某专业对学生背景的限制。要注意不同学校的相似专业对学生的背景要求都不一样，要做到细致地查询。比如NUS的金工对本科背景没有限制，但偏好量化专业的，于是我身边就有了一堆本科学数学、量化金融等专业的同学。但很多其他专业对背景是有限制的，比如数据科学经常规定要来自计算机、数据科学或者其他工程领域量化专业背景的学生，那么一些商科生就被拒之门外了。
多专业混申。不要为了转专业就认死理，只申请不同学校的一个专业。我有一个同学一直想学DS，也做了许多准备，但是由于信管偏商科，并且他只申了不同学校的DS，所以最后结果并不是太好，但起码也进入到了自己喜欢的领域，他自己高兴就好。所以这就像是一个天平，有得必有失，如果认死理只申自己最想去的那个专业，最后可能会失去自己想去的学校。并且，现在学校开专业开得很杂，很多专业名称不一样但是内容类似，所以要看到专业课程的实质，而不是专业的名称。
