[前言]
2024申请季也要开始了，在这里分享个人2023申请的经验，希望能帮助到也是转领域的朋
友参考。虽然现在转 CS 的心得分享很多，但我相信每个人的背景/状况百百种，当初申
请的时候我对于自己的定位很不明确，因此采取海投策略，top10~50总共投了11间，最后
也很幸运有录取到最想去的学校，以下我会就每个申请材料/步骤分享自己的看法以及心
路历程
[选校策略]
Dream School*3: Gatech, CMU, UIUC
Target School*4: Rice, NYU Tandon, TAMU, NEU
Safety School*4: ASU, NCSU, VT, SBU
我的选校大多也是参考前辈们的心得文选出来的，当时很不确定自己的落点，因此投了很
多保底，事后觉得应该换些 UCSD 等加州学校，不过这个名单是我自己上了任何一间都会
想去的，因此也没太后悔
[录取结果]
Admission
1. NEU MSCS (4/17)
2. Gatech MSCS (4/7) - Decision
3. CMU MSE-SS (3/11)
4. VT MEng (2/15)
5. NCSU MCS (2/3)
6. ASU MSCS (12/8/2022)
Rejection
1. TAMU (5/20)
2. SBU MSCS (4/11) 转录 CE (6/13)
3. UIUC MCS (3/21)
4. Rice MCS (3/10)
5. NYU Tandon MSCS (1/26)
大部分被拒的都是冲刺区的学校，当时连续接了几个 rejection 之后本来以为后面都不
会上了，结果惊喜才在后头XD 很多学校像是 Rice、NYU Tandon、UIUC 等都是去年或前
年扩招的 program，结果似乎今年被投爆加上缩招拒了很多人，因此每年申请的状况可能
会很不一样，这也是自己没办法控制的外在因素，结论我觉得喜欢的梦校还是多投一点吧
，往年的数据可以当作参考就好
[准备时程]
11/2022 ~ 3/2023
准备 GRE(3月底考完)， 一月开始在 UoPeople 补学分
4/2023 ~ 5/2023
准备托福(5月底考完)， 持续补学分
6/2023 ~ 11/2023
补学分至11月，9月开始注册学校系统、邀请推荐人、写 SOP
12/2023
持续修改 SOP 并送出申请，12/19完成所有申请
[工作经验]
0.67 YOE 商业银行 Machine Learning Engineer / 储备干部
1.25 YOE 半导体制造公司 Data Engineer
[相关课程成绩]
1. UoPeople:
Programming 1, 2 A
Databases 1 A
Discrete mathematics A
Operating Systems 1 A
Computer Systems A
2. NYCU(Data Science and Engineering):
Machine Learning A+
Deep Learning A-
Algorithms B
3. NTHU(Double major: Economics + Quantitative Finance):
Linear Algebra A-
Introduction to Programming A+
Introduction to Information A+
Data Structures A-
4. PKU(exchange student):
Set Theory and Graph Theory D
Database Systems C
Operating Systems C
Mathematical Logic F
由于重考、交换、念研究所、补学分的缘故( buff 叠满 XD)，我的成绩单多达6张(填申
请系统的时候很崩溃，一度想只交有学位的成绩单，但为了避免可能的麻烦还是老实全部
上传)。之前大部分课程都是与 CS 不相关的课程，加上交换的时候修课大爆炸 QQ，因此
准备申请的一年决定上网课补学分
会选择 UoPeople 是参考前辈的经验分享 (#1TfUdGCP)，以及考虑工作、时间弹性、金钱
因素而做的决定；补学分的管道有很多，各有优缺点，大家依照自身情况选择就好。值得
一提的是我申请的学校里面，唯独 Gatech 的系统是直接拒收 UoPeople 的成绩单(因为
不是regionally accredited)，但最后依然是录取了，所以我也不是很清楚补学分对我申
请的帮助如何...不过我认为申请时还是尽量把短板补齐，毕竟这是还能自己掌控的部分
[SoP]
许多学校的 Webinar/Workshop 听下来，我觉得SoP是最重要的文件了，#1Y-MYVYQ 以及
https://reurl.cc/y78l0M 这两篇是我反复看过最多次的心得，最后我的架构也与他们很
类似；
另外大家应该都会先写好一个学校的 SoP ，再用这份去客制化，我自己是首先完成 CMU
MSE-SS 的 SoP，因为它的要求最明确，可以很快让你了解 SoP 应该要写什么内容，篇幅
也最长，写完之后再依其他学校的字数要求斟酌删减。这边附上这个 Program 的连结，
最下面有录影可以参考: https://mse.isri.cmu.edu/applicants/mse-ap/index.html
我自己的架构大致如下：
1. 开始当 machine learning engineer 之后对 AI 服务的系统设计产生兴趣，并且间单说
明想借由这个 program 来达成设计亿级用户服务的目标
2. 简述这份工作上碰到与系统方面相关的问题/难点，接着因为这些问题而对系统设计兴趣
而转职成 data engineer，最后补充这个 program 的哪些课程可以帮助我解决前面碰到
的问题
3. 简述转职后在工作上遇到的挑战并且说明做了哪些尝试解决，同样最后提到这个
program 的哪些课程能如何帮助我在这个方面有所成长
4. 强调自己的个人特质与跨领域的经验很适合这个 program，会写这个部分是因为看了这支
影片 https://reurl.cc/mDKjeW，我觉得值得转领域的朋友们参考
5. 最后一段依照学校客制化，除了前面提到想修的课程之外，我可能还会提到这个学校/系
所/学程/教授的哪一个部分我特别喜欢，这需要花满多时间去看学校的网站，但同时也能
更了解自己是否适合这个 program，写出来的内容也不会流于只对学校空泛的称赞
[推荐信]
研究专题教授(一个医学领域、一个管理领域) *2
同事 *1
关于推荐信我想提的是，虽然很多心得不建议找同事当推荐人，但考量到我申请的学校很
多，因此我不想麻烦不够熟的教授/主管(我申请时才入职半年左右)；同事与我共事时间
不长，但我们在做专案的互动已经比绝大部分我认识的教授多很多，因此我最后还是决定
找同事当推荐人。这边也很感谢这三位二话不说就答应我的推荐人，10间学校( ASU 不需
要推荐信)的三封信一个月内就全数上传完毕 XD 我觉得找推荐人的首要考量还是以熟悉
你的程度为主，并且最好能够每个人都能展现你的不同面向。
[CV]
这部分我基本上把工作的履历稍微修改就上传了，修改的部分主要是排版将研究以及修课
放在工作经验前面，模板我是在 overleaf 上找的: https://reurl.cc/M8Qovp
[GRE/TOEFL]
GRE: 322 (V155/Q167)
TOEFL: 106
我觉得这两个考试准备的原则就是，以最小努力达到及格程度就好，当初订的目标是
G320/T100，TOEFL 学校都会有硬门槛目标比较明确， GRE 的话一般认为320就够用，也
是有低于这分数录取的人，我认为依照自己情况评估就好。
[其他感言]
首先是非常感谢申请过程中大力帮助我的各位朋友与老师们，留学从准备到完成会牵涉到
很多层面，真的不是一个人就可以搞定一切的，因此我也希望透过分享可以帮助更多人，
如果对你有参考价值的话，那我就很开心了：）