由于版上统计 PhD 的文章很少，且小弟的背景十分多元，并不直接和统计相关，
难以掌握落点，爬了一亩三分地，在 18 年后录取统博的文章就变很少了，
且大牛的背景不容易和台湾做比较，所以发文请大家帮忙看落点是否恰当，
也让之后有类似背景的人一个参考
小弟毕业后在业界工作二年多，职位是资料科学家及 AI 算法工程师
熟悉 R 及 Python，也熟悉机器学习、深度学习，各种著名的算法都略知一二
以下是一些背景资讯：
Background
M.S. National Taiwan University, Oceanography (division of Fisheries)
GPA: 4.05 / 4.3
B.A. National Taiwan University, Economics, minor in Mathematics
GPA: 3.83 / 4.3
Exchange student, University of Science and Technology of China, Statistics
Course
数学系的数学课
Advanced calculus I, II (B-, B)
Linear algebra I, II (A-, B-)
Advanced statistical inference I, II (A-, A+)
数学系的课修得有点烂，年轻的时候不懂事，现在真的很后悔...
其他系所的数学课
Calculus I, II (A+, A+)
Statistics I, II (A-, A)
Mathematical statistics (A+)
Publication
1 journal paper, first author (published on Nature Communications)
这篇是我的硕论，内容是研究影响鱼群空间分布的因子，
方法是透过浑沌学中的动态模型去找出时间序列间的因果关系。
这篇虽然发上好的期刊，但是内容比较多和渔业生态学相关
方法上偏向 causal inference，但并不是统计领域的论文
1 conference paper (under review), first author
这篇是我目前工作的研究，内容是 computer vision 中的 few-shot learning，
这篇比较偏 AI、影像处理、机器学习等电机所常见的领域，和统计的研究有差距
所投的 conference 也是 AI 相关
Test scores
TOEFL 96 (R25 / L28 / S20 / W23)
拼分 100 (R27 / L28 / S22 / W23)
GRE 尚未考试
sGRE math 今年 ETS 因为疫情取消了
Recommendation letter
硕班老板、硕班修课教授、统计所教授、合写论文的学姊（助理教授）
School list
梦幻区
Stanford (stat & biostat)
UC-Berkeley (stat & biostat)
Chicago (stat)
Harvard (stat)
CMU (stat)
主申区
UWashington (stat & biostat)
Cornell (stat)
Duke (stat)
Michigan-Ann Arbor (stat)
UPennsylvania (stat)
Columbia (stat & biostat)
Yale (stat & biostat)
UWisconsin-Madison (stat & biostat)
North Carolina-Chapel Hill (stat & biostat)
Purdue (stat)
保底
North Carolina State U (stat)
UC-Los Angeles (stat & biostat)
Pennsylvania State U (stat)
名单尚未定版，会再修正
Summary
总的来说，我觉得这份名单可能有点危险，有点赌一把的感觉
最主要的筹码是 publication，但文章都不是统计领域的文章，无法断定能加多少分
另一方面是相信自己数学系的课修得够多，应该能在一定程度上说明我有能力处理
进阶的数学。但相反地，我的成绩和三围都很普通，而且爬文听说统计很吃背景，
对于不是纯血的我来说可能很吃亏。至于工作经验，感觉并不会特别加分或扣分
另外，以我的背景来说，不确定改投生统会不会比较有优势
因为我的硕论是生态相关，且听说这个领域的人可能会喜欢 diversity 高的人
不过就我所知，这领域比较多的研究是 clinical trial 及 survivial analysis
近几年比较热门的应该是 genetics。虽然字面上是 biostatistics，
但也没有这么 bio 的感觉，似乎只侷限在特定的 bio 议题上
而我自己还是比较喜欢 ecology 的研究
最后想询问套词的部分，爬文结果是说统计领域并不太吃这套
不知道是否要花精力在套词上
以上如有资讯或认知上的错误，恳请不吝纠正或给予意见，感激不尽！