Stanford数学博士, Berkeley统计博士申请之总结(世毕盟学员)

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实习为零的我,Stanford CS offer申请总结!

实习为零的我，Stanford CS offer申请总结！【声明】本文由世毕盟学员完成，经作者同意，由世毕盟教育（微信公众号：gguconsulting）排版发布。

学生背景大一在南京大学电子科学与工程学院，大二转学到UIUC读computer scienceGPA: 3.8 (南大)；3.98(UIUC)TOEFL: 112, R30+L29+S24+W29(这个成绩是大四寒假考出来的然后补交到很想去的几所学校；有些学校只交了之前的103这个成绩)GRE: 157+170, AW4.0科研：在南大做过一个寒假（可以忽略）；UIUC2个实验室一共呆了一年；Stanford 暑研实习：无Publication: 顶会发表2篇（一篇二作，一篇四作），一篇顶会在投申请结果UPenn Computer & Information SciencePh.D., Stanford Computer Science Master整体规划想不想出国这个大家真的越早考虑越好啊（最好大一就开始考虑）。

出不出国，读什么专业，申硕士还是申博士，越早想清楚就越容易给自己的大学四年做计划，有一个目标就有了努力的方向，可以少走弯路。

回顾我的4年本科我一开始还是走了一些弯路的，好在后半程目标很明确也走得很坚决。

大一在南大读EE, 大二转到UIUC读CS，换了专业导致我的课程进度落后同学们一大截，并且大一根本也没怎么想过以后该干嘛,大一暑假也荒废过去了，大二才开始思考和摸索，于是不知不觉已经落后了（回过头来想真的可以做得更好）。

但是从大二暑假开始一直到申请，由于逐渐对自己的兴趣、能力有了清晰的认识，建立了比较明确的目标，虽然过程中改变想法的次数太多了，但是整体上做的事都是围绕着做科研、申博士这条路在走。

在不同section展开来说之前，如果你看这篇文章只能记住一句话，请记住这个：对于博士和研究型硕士申请，推荐信>publication>科研经历>>实习经历>GPA>>托福>GRE。

从上交出发,到Stanford PhD,我的2018申请总结!(世毕盟学员)

我的背景↓↓↓✦GPA: 研88, 本84✦T: 104(22)✦G:V153, Q170, AW3.5✦科研: transactions文章, A类会议文章, 其他文章✦推荐信:导师、暑研导师、系主任。

强推。

Offer: Stanford CEE PhD、Cornell ECE PhD、UW Seattle EE PhD前言刚上研究生时，我决定毕业后出国，由于我做事习惯先开个头，就报名了当时刚进入上海的世毕盟。

世毕盟不管何时报名，都可以一直咨询到申请季结束，这点给了习惯拖延的我漫长的准备时间（一个曾经把学车给拖过期的我）。

在此需要感谢我的咨询师与mentor，咨询师定期的督促基本是我开始行动的标志，mentor的指导则总是恰到好处的及时与强力。

得益于许多朋友的帮助，我能顺利走过申请季，因此也想将我申请中遇到的一些事、一些问题写出来分享，希望能有只言片语帮助到大家。

一、作为硕士生申请PhD国内的硕士研究生基本都是以科研为导向培养的，所以研究生同学如果想要申请，对自己的科研方向、目标教授等应该是更加明确了的。

同时，研究生也会有更多的老师、同学可以去咨询本领域的研究、申请、甚至教职的情况，尤其是方向较小的同学。

此外，研究生同学一般都已有过一些研究经历，发表过一些论文，这些都是申请中可以直接利用的优势。

另外可能的一些劣势：本科成绩的欠缺——这可以通过科研强项弥补；暑期出国导师不放人——这需要与导师沟通，可以考虑将海外的研究内容与大论文想办法结合；教授们对研究生的材料期待更高——是的，但如果研究足够匹配，可以化劣势为优势。

总的来说，我认为研究生申请PhD会比本科生要更容易一些，尽管部分老师确实更倾向于招科研习惯还未固化的本科生。

二、充分利用国际会议机会积极投稿参加国际学术会议，不管从积累圈内人脉还是为申请准备的角度都是十分值得的。

国际会议的日程一般都能提前从会议官网上查询，这基本保证了我们可以在确定的时间和地点见到想见的教授。

新鲜出炉：2017斯坦福统计学博士申请总结(世毕盟学员)

本科：清华大学数学科学系申请总结主要分为自我定位，GPA, GT, 科研，申请过程几个方面。

因为每一部分的具体介绍和建议，GGU都有很好的材料，所以我主要分享一些个人的经历与体会。

自我定位1. 出国本科毕业出国，我是比较坚决的。

小时候因为不少亲戚出国留学，我耳濡目染对国外充满了想往。

高中毕业许多同学出国攻读本科，和他们的交流使我清晰地感受到国外教育对个人轨迹的深刻影响。

大学选择了数学系，后来转统计，目前这些领域国内外还有不小的差距，让我渴望到国外接受最前沿的训练。

2. 方向我并非很早就认定统计是真爱。

入大学一年多我一直在考虑转商，比如做金融工程。

后来接触数学，经管方面的课多了，发现自己更适应数学的思维模式，而且对数学问题兴趣更加浓厚。

同时，与一些有实习经历或在金融行业任职过的前辈交流，感觉这条路不是很适合我，所以暂时放弃了转商的想法。

方向没有最好的，适合自己比较重要。

统计有许多二级分支，比如贝叶斯统计，高维统计等。

由于课程设置，我在大三及以前对统计的了解较少，这对我申请暑研造成了一定困扰。

建议有资源的学弟学妹可以多选修一些统计课程，不仅可以为简历加分，而且可以减少申请季的迷茫。

3. 博士or 硕士我比较喜欢探索，而且也希望在统计方面深入地学习了解。

博士毕业后可以选择留在学术界，也可以投身业界，比较多元。

兼以我不太在意年龄，所以选择了博士项目。

申请博士的路上我也曾经动摇过，担心dream school竞争太强烈，考虑再补申硕士项目。

后来在身边人的分析和鼓励下，我放弃了这个想法，一心一意投入到博士申请。

博士和硕士注重点不同，建议不要“双管齐下”。

GPAGPA是不少学校考虑的重要因素之一，但是不比科研和“牛腿”。

学校审核材料时会注重几门专业硬课，不过如果有一两门考得不尽人意也不用灰心（比如我大三上的数值分析考的很不理想，一段时间一直担心会严重影响申请结果）。

除了功利因素，多修一些专业课对学术发展很有帮助。

美国化学博士申请经验总结（世毕盟学员）（范文模版）

美国化学博士申请经验总结（世毕盟学员）（范文模版）第一篇：美国化学博士申请经验总结(世毕盟学员)（范文模版）美国化学博士申请经验总结Offer: Northwestern，TAMU，UMich（Interview）Decision:Northwestern Chemistry PhD, 2016 fall 关于选择对于所有申请者而言，首先要确定自己的选择：是否要转行，决定工作、出国还是保研，若出国，读master还是PhD…诸如此类的问题不胜枚举，对于身在其中的我们而言，做出选择并不容易，选择也因人而异。

我的感悟是遵从本心即可。

其实这些选择没有绝对的优劣，有的只是合适与否。

对于申请者而言，更重要的是尽早做出合理的决定，并发自内心地认同、坚持下去。

我在做出这些选择的过程中也并非一帆风顺，毕竟做出决定用五年时间读化学博士是需要勇气的。

在此期间，世毕盟的龚老师提供了各个专业的详细资料以及申请难度方面的信息。

可以想象，若是没有龚老师的帮助，仅凭我自己的时间和精力，想要搜集这么完整的信息几乎是不可能的。

此外，世毕盟微讲座平台也对了解不同专业的发展有很大帮助。

关于标准化考试标准化考试在整个申请过程中不会成为加分项，然而却可以成为申请中的硬伤，或者在申请过程中耽误很多宝贵时间。

对于英语功底较弱的同学，提前准备好足够的标准化考试成绩可以避免它占用其他申请材料的准备时间。

另外值得一提的是，对于化学专业的申请而言，标准化考试还包括GRE sub考试。

一般会选择在大四时参加sub考试，但是如果大三及海外科研期间时间方便的话，选择这段时间参加考试可以多一次考试机会。

关于选校和套瓷在此我想着重分享我对选校和套瓷的看法。

选校和套瓷是一脉相合成的。

对绝大多数PhD申请者而言，套瓷是申请中最重要（没有之一）的一步，也应当是最费心力（没有之一）的一个过程。

它贯穿整个申请过程，其中的trick很多。

多数所谓“逆袭”的申请者都是凭借套瓷中的优异表现得到对方教授的认可的。

2019 Stanford, Harvard, Princeton…一个从不断探寻到坚定信念的统计博申请总结!

2019 Stanford, Harvard, Princeton…一个从不断探寻到坚定信念的统计博申请总结！【声明】本文由世毕盟学员完成，经作者同意，由世毕盟教（微信公众号：gguconsulting）排版发布。

基本背景：学校：清华大学数学系GPA: 93.9托福：109GRE：165+170+4.5GRE math Sub:99%哈佛暑期科研Offer:Stanford PhD in Statistics,Harvard PhD in Statistics, Princeton ORFE PhD, UChicago PhD in Statistics, UWM PhD in Statistics前言从数学系到统计学的路径看似稀松平常，但我的学习和申请过程并不很高效，许多时间精力都花在探寻属于自己的路上。

回首时会感叹花太多时间在尝试和舍弃，但寻找兴趣、寻找自己喜欢的方向其实是最重要的事。

我的科研经历我大二开始接触各种方向，但到大三才正式决定专注统计方向做比较深入的科研项目。

在此之前，我了解了应用数学、计算数学、金融运筹学等各种方向，接触各方向的科研课题组，甚至也了解了业界实习的信息。

在花了很多时间体验之后，我对做应用问题的理论研究有比较大兴趣，尤其是建立严格的模型和理论后，在真实数据上观测到有趣特征的研究。

统计学从研究的问题到研究方法到结论的产生都很有意思，在现实中也有许许多多的数据问题可以抽象出来。

我从此确定要做统计学研究。

之后，我在校内导师指导下做了第一段时间序列理论相关的科研，在申请时有成形的论文草稿；在寒假，我与西北运筹的AP（当时他在系里招募对机器学习、高维统计、优化等topic感兴趣的学生）合作做图模型的推断相关理论项目，在理论推进得比较满意后又推到哈佛生统的AP合作继续研究，到申请时已经有成形的论文草稿，暑假，我借住在波士顿的机会与哈佛生统的老师面谈科研项目问题，继续增进了交流。

从北大信科,到Berkeley EECS PhD,走心的申请总结!(世毕盟学员)

从北大信科，到Berkeley EECS PhD，走心的申请总结！（世毕盟学员）阿甘他妈说过人生就像一块巧克力你永远不知道下一块是什么味道就像你每递交一份申请也完全不知道小秘教授committee会根据什么标准筛选这种期待offer却又不知道对方招数的设定我们称之为薛定谔的申请一、写在前面这篇申请总结是在最最最可爱靠谱又萌又猛又懵的GGU小姐姐的三番五次的监督下写好的，内容总体靠谱，偶尔歪楼。

主要是写给各位即将面对申请季的想要读博士的计算机系的学弟学妹们，希望你们能少走一些弯路，申到dream school，踏上科研的道路，发表paper无数（单压x1）。

申请季的一切，起自一个决定。

在你开始准备各种繁杂的材料前，我还是希望你能够仔细地想一想自己为什么选择了出国读博而不是工作或者保研。

同样地，那些选择了其他道路的孩子也可以想一想为什么不出国读博？如果你仅仅担心自己条件不够好而放弃，我觉得还是有些可惜。

但是如果你还没想好就决定出国读博，good luck!一旦做出了这个决定之后的申请季可以基本总结为两句话↓↓↓没有勇气，就不能战斗没有套路，就不能战胜勇气我给不了你但是套路还是有一些滴下面就来看看吧~二、自救指南之基本材料篇（按重要程度排序）❶论文Paper，paper，paper，重要的事情说三遍。

没有paper的申请，就像没有培根的手抓饼，就像没有自我要求的人生，就像没有赵本山的春晚。

这样的春晚你还看吗？不看！所以committee基本也不会看…好吧我承认我危言耸听了，但是如果你想申计算机方向的四大（MIT, Stanford, UCB, CMU）的话，没有论文真的基本就是一首凉凉，那么本科生怎么能发出高质量的co-author论文甚至一作论文呢？❷早做打算从开始接触科研，到能够独立地完成一篇高质量的论文，是需要一段时间的，一般几个月到甚至几年不等。

这中间你所接触的人（导师，师兄）的科研习惯和科研水平会对你有非常大的影响。

左手普林,右手斯坦福的申请总结(世毕盟学员)

一、梦定普林就在刚才还在和学长聊着天，曾经的他打破了经管的魔咒，成为经管五年来被普林金融学录取的第一人，如今的我，延续着经管的普林战绩，有些不敢相信自己真的一步步走进了自己心目中的神校。

现在回忆起认识学长的经过，不得不说命运真的是非常有趣。

两年前，我还懵懵懂懂不知道自己喜欢做什么，后来一个偶然的机会认识了学长，那时正值他的申请季，我们在玉树吃了顿午饭，我就像所有迷茫的学弟学妹一样，缠着学长问东问西。

那天我听他讲着自己的故事，讲他为什么想读研，为什么想出国，一般来说我对于外界的信息是有非常苛刻的判断标准的，但是那天却觉得学长说的句句在理，冥冥之中觉得一颗梦想的种子被唤醒了。

吸引我来到GGU的正是学长当年描述的GGU帮助他的点点滴滴。

第一次咨询，我大概讲述了自己的情况，以及我的困惑和迷茫，接待我的小姐姐让人感觉非常专业和亲切，那天我们聊了很久，她耐心地向我介绍了金融方向和金融工程方向留学的意义和工作的前景。

我的大脑飞速运转着，大量的信息让我觉得兴奋又犹疑，毕竟两天前我还在保研、工作、留学的选择中毫无头绪，对自己的职业方向也是一头雾水。

但是那一刻，鬼使神差地，我拿起笔，在学员信息采集表上填上了自己的名字，目标学校：普林斯顿。

二、一步一个脚印现在回想起来，那时的自己也够冲动的，写下了普林斯顿的时候对量化金融还是一无所知，我只是傻傻地相信，多掌握一门技能总没有坏处，能力越强选择越从容，而且未来有更大的舞台在等着我。

我拿着龚老师给我推荐的课程单：数据结构、偏微分方程、人工智能…作为一个把自己定位为商科学生的孩纸，我意识到自己将步入一个全新的世界。

尽管这一路也是风风雨雨，挑战丛生，但是我特别庆幸自己再也没有浪费精力在纠结和犹豫上，就像学长当年说的“如果你有梦想，就请为之风雨兼程。

”因为入门比较晚，我也曾一道编程题做12个小时，也曾因为人工智能短短5行代码却有de不完的bug在研读间难过到大哭。

有没有萌生过放弃的想法呢？其实也有，毕竟完美主义一定要保证成绩的我在金融+数学+计算机的课程量面前也曾感到不堪重负，实习的时候永远都有学不完的新事物：多线程、服务器、解偏微分方程、检验Granger因果性……我也曾问过自己在国内发展有什么不好的，毕业后就工作有什么不好的，但是不得不说那种技术加身的感觉还是挺棒的，哭过痛过之后，一觉醒来发现自己还是喜欢这条路，还是想学更多的东西，还是想走的更远。

我的计算机视觉博士申请总结——BerkeleyCSPhD全奖offer（世毕盟学员）

我的计算机视觉博士申请总结——BerkeleyCSPhD全奖offer（世毕盟学员）第一篇：我的计算机视觉博士申请总结——Berkeley CS PhD全奖offer(世毕盟学员)我的计算机视觉博士申请总结——Berkeley CS PhD全奖offer 清华电子本科毕业，香港中文大学硕士毕业本科GPA: 90.63（top 10%）硕士期间Paper: 2CVPR+1ECCV T: 107（29，24,26,28）G: 157,170,4 录取结果（只申请了博士）： Berkeley, UW, UIUC, Austin, Oxford 选专业我在本科一二年级依然还是坚定的推研党。

在本科三年级的时候，一次偶然的机会，我在随机过程课程上因为一个大作业而喜欢上了机器学习的研究，于是一发不可收拾地走上了cv/ml的道路。

在很多因素影响下，我在大三毅然投奔了出国党。

在进入港中文后，我便开始了我至今三年半的计算机视觉研究工作。

在那时，我便定下了申请的目标，在做好科研的同时为之不懈奋斗。

英语考试相信如果你已经有若干篇论文的发表（并且你已经可以开始自己脱稿写论文），而且已经在conference上能自信介绍自己工作或者已经能和国外的professor meeting的话，那托福和GRE的写作应该自然不在话下。

因为前往香港读硕同样需要托福成绩，我在本科的时候已经有100+的托福。

对我来说最难的应该还是GRE的verbal。

我直接去裸考的后果就是verbal拿下了145这样惨烈的分数（听龚老师说全部都选B可以拿143分？）。

通过闭关16天的自我准备时间，我verbal后来达到了157分。

我认为英语考试这个环节最大的成功不是取得了高分，而是在尽可能短的时间内取得过线的分数。

我GRE verbal并没有背过3000或者任何词汇，填空题大多数靠蒙(-_-#)，主要靠阅读拉分。

我记得我157那次考试头一个verbal模块阅读拿了9分，填空只有5分。

Berkeley数学博士2017 FALL申请总结(世毕盟留学)

Berkeley数学博士2017 FALL申请总结（世毕盟学员）【基本信息】本科院校：清华大学数学科学系13级GRE：V 156 + Q 170 + AW 3.5TOEFL：109 = 30R + 30L + 22S + 27WGRE sub：910(99%)Apply：PhD MathematicsOffer：UC Berkeley (accepted), Oxford, Northwestern, Johns Hopkins, UCSD, UW【前言】申请前自己的心态很平和，能去到一个top20的学校攻读博士，只须保持努力，学校排名也不至于影响自己的学术生涯。

当然最终的结果是很幸运的，也离不开老师的尽心帮助和GGU的全程护航。

【决定出国】对出国攻读数学phd下定决心还是很容易的，一方面国内数学与世界一流存在不小差距，数学系的老师们乐于鼓励大家出国攻读博士；另一方面数学系往届学长申请战绩比较理想，也给了我们申请时的信心。

然而数学phd项目对专业课成绩以及丘赛结果还是很看重的，因此从大一起重视每门数学课的学习，保持用功的习惯十分必要，也算是我的一点教训。

【GPA】对基础数学方向的申请者，因为大多没有科研成果，GPA的作用不容忽视，当然仅限于数学课的成绩。

以填网申时的经验，绝大多数学校会要求填写major GPA，部分学校（如ucb，uw）甚至会要求列出全部advanced courses的成绩、老师、教材和学习内容。

我在申请前曾经担心过自己大一高代等基础课成绩不高，可能成为劣势，但申请时给人的感受是大二大三的课程会更被重视，尤其是与申请方向关系紧密的课程，例如数学分析：PDE，实分析，泛函分析；学几何：代数拓扑、黎曼几何、微分拓扑……总之对于申请纯数博士，专业课GPA比其他项目可能更占分量，而且学好专业课对准备丘赛也至关重要。

【丘赛与研讨课】大多数基础数学方向的同学在本科阶段，重心都在知识积累和锻炼基本功，参与科研乃至发paper都非常罕见。

世毕盟留学申请经验分享：北大物院学姐横扫申请总结(MIT2, Harvard, Stanford, Berkeley...)

北大物院学姐横扫申请总结(MIT*2, Harvard, Stanford, Berkeley...)一直都想写些什么东西来回忆刚刚过去的申请季，如果说申请季以 415 为结束标志的话，拖延症的我终于在申请季结束两星期后的五一前夕开始动笔了。

为什么要出国？这个问题大概每个人都有自己的思考和答案，也没有对错之分。

不管以后做不做学术科研，至少现在还是很想去试试看的，而美国的科研条件机会更多，也想换个环境锻炼自己，所以也不知道什么时候开始就想着要出国了。

而为什么申 PhD 呢，做科研当然 PhD 最合适了，再说本身也不排斥读书所以申请时申的全是 PhD 项目。

至于以后想干什么，也许 PhD 本身就是个reconsider 的机会。

所以在决定出国申 PhD 这件事上我其实并没有太多的纠结。

尽管貌似一进大学就隐约想着以后出国，但是真正开始准备应该是从大三开始。

大一大二时老老实实上课，大一借未名物理学子班曾辗转过两个生物物理课题组听组会，但当时几乎什么也听不懂，再加之专业课程本来就繁多，所以不知何时我就中断了与那两个课题组的联系。

大二下的时候试着考过一次 T，考的没过百。

大三上，我非主流地申请了去瑞典交换一学期，那是个纯粹的交换项目并非科研项目，去了瑞典后发现欧洲的生活实在是太清闲了，而当时主流同学应该在申本科生科研、刷 GPA 或者考 T 考 G，我想着以后还想出国呢却什么都还没准备，有些着急。

于是就打算在那个学校尽快找个组进去积攒下实验室经历。

瑞典的老师都非常 nice，联系了一个老师后，第二周就开始在他的组里独立做实验了，而且是导师本人直接指导。

瑞典那里科研也非常清闲，我所在的课题组一般大家都早上 9 点来，然后下午 4 点实验室基本就没人了。

所以，我闲暇时间开始准备 G。

现在回想看来，其实瑞典这段非主流经历对我的申请还是非常好的，瑞典老师的推荐信非常给力，那段科研经历也得以在个人陈述中浓妆淡抹，之后还因此发了篇二作（尽管申请前的状态仍只是submitted），另外那次瑞典考 G 的成绩一次就达标了，回国后也没再花任何时间在上面。

横扫Stanford--MIT--Berkeley--CMU-计算机四大之PhD之申请总结(世毕盟学员)

横扫Stanford, MIT, Berkeley, CMU计算机四大之PhD之申请总结GPA: 3.98TOEFL 109(24)GRE 155/170/4.0Offer: Stanford EECS PhD(with SGF), MIT EECS PhD, UC Berkeley EECS PhD, CMU CBD PhD, CMU MCDS, Cornell CB PhD, UCLA Bioinfo PhD, UIUC CS PhD.背景简述我的GPA前三年必修限选和总GPA都是年级第一，有两段海外科研经历，这是申请背景中比较强的部分。

但是在到申请截止的时候，还没有和申请方向相关的论文发表，这点比较吃亏。

研究经历是PhD申请最主要的因素，我总共有四段比较完整的科研经历，两段在自己的本科学校，还有两段分别在佐治亚理工学院和斯坦福大学。

决定出国在保送进入大学之后，我就萌生了出国读书的念头。

在本科学习的过程中，逐渐发现科研是一件有挑战性的事情，也非常有趣，从中能获得成就感，于是打定主意出国读PhD。

但与此同时，我也了解PhD申请难度比较大，比硕士大很多，而且对申请者的背景有全方位的考量，包括成绩、科研经历、发表文章等。

通常来说，读PhD是为了接受严格的科研训练，为之后的研究生涯(教职/企业研发岗位)打下基础，所以才会在筛选申请者方面比较严格。

因此，我在比较早（大一大二）的时候就开始做准备。

背景提升我大约是大二签约的世毕盟留学（GGU），不过真正的关于出国的准备实际要更早一些。

关于背景各个因素的重要性，坊间流传的一个申请重要性的排序是推荐信> Papers(publications) > GPA > G/T。

这个重要性的排序挺对的，因为推荐信确实会在申请中起到决定性的因素。

我暑假跟我的老板交流的时候，曾经问到过这个问题，他说有些学生"look good on paper”，在纸（申请材料）上看起来不错，各个方面的成绩都很高，但是来了实验室之后表现却不尽如人意。

Stanford数学博士, Berkeley统计博士申请之总结

Stanford数学博士, Berkeley统计博士申请之总结英本，Mathematics and statisticsGPA: 88Rank: 3/171 in 2nd year, 7/146 in 3rd yearTOEFL: 免考GRE: 157+166+3.0Offer: Chicago Math PhD, Stanford Math PhD, NYU Courant PhD, Berkeley Statistics PhD, Columbia Statistics PhDTechnical Details先说一些不太重要的technical details 吧～g/t 我在english speaking institute 上的大学,所以不需要.这个就不多说啦～我gre 写作只有 3 quant 也只有166,事实证明这些都不会成为拦截的啦～gre subject 我当时很幸运全场多事分析基本没有代数,所以分数还不错没有复习太长时间也不好给建议什么的。

我有一个同学在十一月之前都没有考subject 最后才决定申请的美国～当时他问过很多好的学校,比如havardmitprinceton 都说没有也没关系（当然这货年年年级第一）,他最后拿到了王子敦的math phd。

我成绩属于比较好，但又不是最顶尖的那种，一直是年级前五，不过偏课明显（就是喜欢的都是high a，其他的就一般了，喜欢的课各种好好学～一般来说结果不会太差）。

申请结果是nyu-courant columbiaUchicago Stanford math phd 和bekeley statistics phd决定申请美国数学PHD简略的说说自己为什么申请美国的数学phd吧～我在读本科之前其实是想做quant的高中的时候看了，inside jobs觉得主角特别帅气，想像他一样，之后本科第一年参加了很多金融机构的活动，却觉得了无生趣，但是分析概率和线性代数却越读越有意思，于是就爱上了数学^_^。

顶尖统计项目介绍(世毕盟留学)

顶尖统计项目介绍1. Statistics--Stanford主要特点：最难申Stanford和UCB作为统计界公认的泰山北斗，其实力远远凌驾于其他所有学校。

其PhD 项目的申请难度相当大，至于Stanford的MS项目要比其PhD项目好申很多（当然只是相对而言，每年能申上这个项目的也能算的上是牛人了）。

此项目在MS里算是非常优秀的项目，毕业生就业情况特别好。

而且这个项目也可以作为申PhD的一个好跳板，不过转本校PhD，按照官网上的说法，是极其困难的。

PS: 申请大S需要sub成绩，想去送申请费的童鞋还记得要考一个sub啊，不要错过当年度sub的报名时间。

2. Statistics--UCB主要特点：难申同Stanford，系里大牛云集比如Peter Bartlett，Martin Wainwright和Bin Yu。

想申这家的PhD也是难于登天，他们家听说只青睐PKU的学生，非PKU的大陆毕业生鲜有人去。

今年据我所知，没有招大陆生，给港大的一个大神发了offer。

如果你对这个项目感兴趣的话，一定要好好了解下最新消息，比如今年有没有可能招大陆生。

UCB还有另外一个项目IEOR，难度相对统计来说较低，如果申请IEOR成功过录再等过去之后找统计系的老师co-advise也许是一条可行之路。

3. Statistics--Upenn主要特点：难申统计PhD项目设在沃顿商学院下，每年在大陆招的人不多，一般会给PKU。

今年THU 也有人拿到了，申请难度也极大。

UPenn统计系老师不少，其中不乏大神教授：比如Lawrence Brown，Tony Cai和Larry Shepp等。

其中Tony Cai的placement对有志于找教职的同学应该极具吸引力，到目前为止，他带过的学生都找到了不错的教职。

他家的统计系在各个方向都做的挺不错，theory、methodology和application三块都有不错的教授，并且由于在商学院下，各方面条件也很好。

世毕盟战绩：收获【Stanford CS】博士offer

祝贺世毕盟学员收获【Stanford CS】博士offer2017-02-04世毕盟教育今日捷报祝贺世毕盟学员收获Stanford计算机博士全奖offer同时也创造了清华自动化系近年来计算机方向最好申请结果作为计算机超级大国的美国，一直在计算机的众多方向引领着世界。

而在美国最顶尖的计算机牛校中，Stanford, MIT, UC Berkeley, CMU一直以来被誉为计算机四大名校，其中地处硅谷的斯坦福大学又被誉为最难进的计算机博士项目。

Stanford University斯坦福大学(Stanford University), 简称斯坦福(Stanford), 是世界著名私立研究型大学。

学术方面，斯坦福大学与旧金山北湾的加州大学伯克利分校共同构成了美国西部的学术中心。

据相关机构统计，截止至2016年，共有60位诺贝尔奖得主（其中校友13人），位列世界第八。

此外，截止至2016年4月，共有20位斯坦福校友或教授获得图灵奖（计算机界最高奖），位列世界第二；另有7位斯坦福教授获得过菲尔兹奖（数学界最高奖），位列世界第九。

2016-17年，斯坦福大学在ARWU世界大学学术排名和QS世界大学排名中均位列世界第二，在泰晤士高等教育世界大学排名中位列世界第三，在usnews世界大学排名中位列世界第三。

<世毕盟留学>来自麻省理工学院、斯坦福大学、芝加哥大学、哈佛大学、清华大学、北京大学的学子共同创建, 定位于美英名校申请的留学咨询机构和个人发展的平台。

<成功案例>2017 Fall部分申请结果：Princeton 23例，Harvard 44例，MIT 48例，Stanford 45例，Caltech 13例，Berkeley 42例，CMU 50+例....。

Cornell统计学博士offer申请总结(世毕盟学员)

Cornell统计学博士offer申请总结背景：Nanyang Technological University, SingaporeOverall GPA：4.99/5.0 Rank: 1/100托福成绩（或者雅思）: 111/26GRE成绩: Verbal 159, Quantitative 170, Analytical Writing 4.0本科专业：B.S, Mathematical Science – Statistics最终去向：Cornell University-- PhD in Statistics就拿这篇文章给自己的申请做个总结吧，虽然当时每一分担心，紧张，忧虑现在看来都不值得一提，可是正是这些真真切切的感情让我觉得一次申请让我成长了许多，收获了很多，当然也是大学生活中不可或缺的珍贵回忆。

关于读书的想法最开始萌发读书的想法是在大二去ucb暑期交换，很喜欢旧金山的天气以及这边读书的氛围。

回来之后就有毕业了想去美国读研究生的念头。

从另一方面来讲，觉得数学统计这个专业本科毕业做的东西也比较局限，可能更多的是比较机械化的数据分析。

一次在市场调研公司的实习也让自己证实了这个想法，于是就决定毕业了再去读研究生或者博士，多学一点technical skill。

关于G&T确定了读书的想法之后第一件事是准备G&T，相对于ps啊cv啊推荐信啊而言，G，T，GPA是唯一在自己可控的硬性条件了。

我是在大三下学期考了第一次G，当时只是背完了再要你命3k就去考试了，时间也比较紧，所以考了155,170,3 并不是很理想的分数。

后来跟学长学姐聊天，大家一致觉得writing 3分还是很短板，而且如果想申好学校，G还是越高越好。

于是又准备了两个月，再要你命3k反复背，最后突击刷了几天题目，writing研究了几篇6分作文，找了找共性，自己又去考了一次，终于考到了能用的4分。

总之GRE这个东西感觉还是比较有套路的，单词背熟之后，更多的是控制在一定时间之内刷题，给自己营造考试的氛围，多总结错题。

数学博士申请个人工作总结

数学博士申请个人工作总结时光荏苒，转眼间，我的数学博士申请工作已接近尾声。

回首这一路走来的历程，我深感成果的来之不易，这也让我更加珍惜这段时光。

在此，我对我的博士申请工作进行简要总结，以期为今后的学术生涯和成长奠定基础。

一、明确目标，规划申请进程在数学博士申请之初，我明确了自己的目标：争取进入国内外知名高校深造，成为一名优秀的数学研究人员。

为了实现这一目标，我详细规划了申请进程，从挑选合适的研究方向、寻找潜在导师，到准备申请材料、参加面试，每一个环节都制定了详细的时间表和计划。

二、扎实基础，提高学术能力在申请过程中，我意识到扎实的基础知识和丰富的学术经历对于成功申请至关重要。

因此，我努力提高自己的学术能力，积极参加各类学术活动，如研讨会、讲座和课题研究等。

此外，我还通过阅读大量文献，掌握了国内外数学研究的前沿动态，为我的博士研究奠定了基础。

三、精心准备申请材料，展现个人实力在准备申请材料的过程中，我认真撰写了自己的个人陈述、研究计划和推荐信。

我以真诚的态度，如实展现了我的学术背景、研究兴趣和未来目标。

同时，我还积极与潜在导师沟通，了解他们的研究方向和课题，以便更好地突出自己的优势和与导师的契合度。

四、积极参加面试，展示自身魅力面试是申请过程中至关重要的一环。

为了在面试中脱颖而出，我提前了解了面试官的研究方向，准备了一系列与面试话题相关的问题和解答。

在面试过程中，我积极展示自己的学术能力和个人魅力，诚恳地表达了自己的学术追求和未来规划。

五、总结经验，不断成长在数学博士申请过程中，我积累了丰富的经验，也深知自己的不足。

我认识到，申请博士不仅是一场学术实力的较量，更是一次个人品质和能力的全面考验。

通过这次申请，我更加坚定了自己的学术信念，明确了自己的研究方向和目标。

总之，我的数学博士申请工作取得了圆满的成果，这离不开我坚定的目标、扎实的基础、精心的准备和不懈的努力。

在未来的学术生涯中，我将继续努力，不断提高自己的学术能力，为实现自己的科研目标而努力拼搏。

世界那么大我想去看看——漫谈phd申请

世界那么大，我想去看看——漫谈PhD申请（世毕盟学员）学校：中科大Offer: Stanford MSE PhD, UC Berkeley MSE PhD, Columbia Chemistry PhD序言世界那么大，我想去看看。

小时候一直向往着远方，向往大海。

即便没有那番惊涛骇浪，也好歹品味一点汹涌彭湃。

可能我最初的动力在这吧。

可是一段时间事后，发现出国并非自己想象的那么美好，并非是所谓的“赢取白富美,走上人生巅峰”。

后来经历了许多挫折，想了很多，终于明白其实最重要的是实现自己的理想和价值，出国与否并非重要。

此刻的我以为出国并非是什么目的，是提升自己的手腕算了。

人生中可以选择的路很多，机缘也很多，需要自己理性分析并挑选出最适合自己的那些方式。

出国也是如此，很多人总感觉申请有许多捷径可以走，可是在这里我不能不冲击一下，机缘和条件是自己争取来的，并无那么多捷径。

舞台上耀眼的明星背后是数年来默默的汗水；宏伟的建筑下是多少人的同心并力。

虽然不想写一篇鸡汤文，可是仍是先强调一下“no pains, no gains”。

所以奉劝列位读者，无论什么选择，必然要有为了它去尽力奋斗的毅力和勇气。

那么就申请而言，该如何做呢？若是你是一个导师，你会招什么样的学生？回答了这个问题，各个申请元素就会出现。

我整个申请流程也是依照这个思想来定的。

固然每一个人都有一套自己的想法，那么不妨依照自己的想法来认真实施。

申请元素一、学习年级越高，就越容易发现其实学习是最easy,省心的事情，因为这大体上是最公平的,只要付出，都会有回报。

固然我这里所说的学习并非是指绩点高低，而是说扎扎实实学习到对自己有帮忙的课程和技术，不要因为某门课太难就放弃，也没必要花费太多时间在一些不重要的内容上，毕竟每人精力有限。

二、科研对于自己所属的化学与材料的范围申请者来讲，科研是超级重要的。

其实，那么如何提高自己在这些方面的能力呢？我给出的最大建议就是早涉足、接触这些领域。

申请美国数学博士全额奖学金地经验总结材料

申请美国数学博士全额奖学金的经验总结连续两年申请了美国的数学博士，终于拿到了几个博士全奖的offer，接下来我会陆续整理一些以前看到的申请经验类资料，造福后人。

这是第一篇：Zhang, Qi (NYU)先结合我的申请经历简单谈谈。

那是大二寒假的一次中学同学聚会。

在聊天中我惊奇地发现居然以前的同学有那么多人都在准备GRE 等出国相关的事情。

当时的感觉就是这世界太疯狂了，以前怎么没觉察出来啊？自己那时候想法不多，生活也很平淡。

转念一想，与其闲着不干正事，到不如花点时间背下单词，就算以后不出国也是有好处的（汗，说白了也就是跟风）。

其实个人当时是很反感学英语的，大概很多理工科学生看到英文都会有一种抵触情绪。

尤其是看到那本著名的红宝上每页只有一两个认识的单词时不由得就产生一种抵触情绪。

不过怎么说呢，看多了也就麻木了，一切逆来顺受。

花了一学期的时间，把单词过了两三遍。

（我记忆力太差，尤其是背单词、诗词这类。

估计大多数人都用不了这么长时间）后来就是做些题，大三的上学期把GRE 考掉了，进而大三下学期考了TOEFL。

补充一下，GRE 和TOEFL 相对于之后的琐碎的申请过程来讲真的不难，况且分数也没必要考得特别高。

相信有决心走这条路的各位只要花些功夫一定不成问题。

大四的上学期很累。

申请中总能遇到一些意向不到的问题，比如材料寄出了便杳无音讯，ETS 迟迟没有把TEOFL 成绩送到学校，等等。

那段日子经常要赶时间，一学期下来挺累的。

最重要的工作我想大概就是在这个阶段完成的了。

由于GPA 之类的硬指标已经定下来了，能准备的就是选学校、写文书（PS 等），和学校联系，等等。

而这几项无一不是至关重要。

如果有时间的话建议一定要在这上面多花些心思，成败的关键很可能就在于此了。

顺便说一句，写PS 的时候一味地狂吹意义不大，因为总有更能吹的：）可以写一些研究兴趣方面的内容，最好结合申请学校的特点。

比如一个学校的代数很强，如果在PS 里面写的都是自己如何喜欢分析，估计对方看了兴趣不大。

美国统计学PHD申请经验总结【4】

美国统计学PHD申请经验总结【4】• 关于选校随便侃侃学校吧，除了UofT我都没什么研究，纯当娱乐。

Stanford Berkeley, 这两个学校就是乐透区, unpredictable.Chicago, 牛校，毕业生大多当faculty，UofT有三个老师都是Chicago毕业的，申请难度应该也不小。

CMU，系很小，而且对大陆学生很不友好，我的第一封拒信就是他家的，最后招的没一个中国人，不推荐申请。

UW-Madison，牛校，友好学校，但是没啥钱，给的钱是Stanford一半，排名第一的可以以50%的概率拿它保底。

UofT stat master，该系在之前是没有收南大学生的传统的，但是去年有学姐去了，加拿大学校都是有奖的master，所以很爽的。

多伦多是个好地方，多大是个好学校，多大的统计也很牛，作为phd的跳板也好，作为在加拿大找工作的跳板也好，都是很不错的选择。

缺点是中国人很多，招的国际学生很少，每年1，2个吧，竞争很激烈，希望排名比较好的同学考虑申请，进一步打响南大在UofT的名声。

UNC biostat小米除了自动回复从来没有回过我信，网申系统也不给力，听说不爱招国际学生，我到现在材料还是incomplete，对这个学校很失望。

Umich biostat，很有钱，今年发了好多，我知道了我们系就三个了，UofT的同学至少也有两个，学校实力应该还是不错的，但是发这么多让我怀疑是不是有点水。

UIUC，很早给我发了pre-offer问我愿不愿意去，后来被我withdraw了，这个系实力一般，而且faculty里中国人太多了我不是很喜欢。

可以拿来保底吧。

Purdue小米很nice,每封email都特热情，但是我对这个学校没啥了解。

• 结语说了我的一些体会和建议，只是给大家一个借鉴，并不是让大家来照搬，我当年也是摸着石头过河自己走出来的一条路，其中也遇到很多人给我很大帮助。

杨澜曾经说过一句话，“年轻的时候，当你一开始得到太容易了，你觉得那是我努力的结果，只有回头了，当你更成熟了以后，你发现实际上是很多人托着你的。

数学博士申请本人自述范文

数学博士申请本人自述范文尊敬的招生委员会：您好！我叫[你的名字]，今天怀着无比激动又有点小紧张的心情，来向您讲述我与数学的那些事儿，就像分享一个藏在心底很久的宝藏故事一样。

我对数学的热爱，那可是从很小的时候就开始萌芽了。

小时候，别的小朋友在玩泥巴、过家家的时候，我就对那些数字和图形特别着迷。

我记得有一次，我在看日历，就突然发现每个月的天数好像有规律，然后就像个小侦探一样，自己琢磨出了大月小月的规律。

当时那种发现新大陆的感觉，就像吃到了超级美味的冰淇淋，整个人都兴奋得不行。

这可能就是我和数学最初的浪漫邂逅吧。

随着年龄的增长，我对数学的喜爱就像火箭一样直线上升。

在中学的时候，我就特别喜欢挑战那些难题。

每次攻克一道难题，就感觉自己像是打败了一个超级大怪兽，特别有成就感。

比如说，做几何证明题的时候，我就把那些线条和角度当成是迷宫里的路，而我要做的就是找到那条正确的出口。

有时候为了一道题，我能坐在书桌前好几个小时，茶不思饭不想的，就像着了魔一样。

但当我终于找到答案的时候，那种喜悦简直无法用言语形容，感觉自己都能飞起来了。

到了大学，我就像掉进了数学的海洋，尽情地遨游。

我接触到了各种各样高深的数学课程，像抽象代数、拓扑学这些听起来就很“高大上”的学科。

一开始，确实被它们的难度吓了一跳，感觉就像是在黑暗中摸索一样。

但是，我这个人就是有点不服输的劲儿。

我就想，别人能学会，我为啥不行呢？于是，我就开启了疯狂学习模式。

每天除了上课，就是泡在图书馆里，看各种数学书籍和论文。

我发现，这些看似抽象的数学知识，其实背后都有着非常美妙的逻辑和结构。

就像拓扑学里的那些奇怪的形状，虽然看起来很怪异，但当你深入了解之后，就会发现它们就像是一个个神秘的宇宙，充满了无限的可能。

在大学期间，我还积极参加了数学建模竞赛。

这可真是一段又刺激又有趣的经历。

我们要把实际生活中的问题转化成数学模型，然后用数学知识去解决它。

就像我们有一次做一个关于城市交通流量优化的项目，我们要考虑到道路的宽窄、车流量的高峰低谷、行人的影响等等各种复杂的因素。