斯坦福统计学博士申请总结
-
前言
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。
自我定位
- 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。
- 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。
- 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dreamschool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”。
GPA
GPA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。比如我大三开始科研时线性规划都不太会，在组里比较吃力。随着学的东西增多，科研项目中会产生一些新想法。小伙伴们可以充分挖掘身边的资源，比如其他学校的课程，网络资源（coursera）等。
GT
英语对于申请统计博士的大部分项目不太重要。
- GRE
建议提早，集中准备。如果大四上一边申请一边考英语会比较紧张。比如我是大二暑假复习的GRE，大三开学考。将近两个月的时间，我除了上小学期跑步基本都在背单词刷题库。除了投入时间与经历，一些小方法可以提高效率。比如GRE单词对我是个难题，我在过了几遍3000之后把不会的词列了一张excel表格，每过一遍mark不会的单词，然后按不会次数逆序排序。One thing，GRE有一点靠运气，不同考试加试科目不同，verbal的三空题数目和verbal难度也不一样。
- TOEFL
关于托福大三上借着GRE的老本，攻了一下口语，年底考了TOEFL。虽然当时考完自我感觉不好，但是成绩还可以。所以学弟学妹们要对自己有信心啊。
- GRE Sub
Sub math达到95%即可，不难。Submath每年的难度不太一样，可是评分标准与percentage计算却变化不大。建议大三开始考，万一遇到较难题目，大四还有一次机会补救。
科研
- 找科研
申请暑期科研最好是自己感兴趣的方向。但是需要在大三寒假就了解自己的研究兴趣实非易事。如果确定不了“true love”，就选择自己有一定了解且不讨厌的方向。比如我个人对实验设计，生物信息等不太喜欢，所以申请时候避开了这些领域。确定方向后，需要找相关方面的教授，了解他们的研究，再提出申请。
- 申请科研
暑期科研分官方和非官方，统计方向非官方较多。先考虑一下国内老板是否有connections直推，再自主联系。
- 做科研
不同的老板侧重不一样。大部分老板会分配一个题目&博士生带。所做题目之前了解较少是正常的，但仍要加以拣择。在暑研的过程中如果有想法也可以找老板主动提出&单独组织project。比如，我暑研第一个月主要做普林老板assign的topic，后来结合暑研的seminar又和博士学长launch了一个优化的项目。
暑研第一阶段（有能力可以在暑研前完成）主要是学习project的相关知识。当掌握初步知识后，通常会做一些基础性工作，比如推导收敛性，做随机模拟等。暑研只有2-3个月，能发paper那必是极好的，但主要目的是impress老师，拿推荐信。
对于好的暑研，不同的老师标准不一样。一般给大牛老师留下强烈的印象比较难。一则是“见的多了”，二则是大牛老板一般比较忙，可能暑假见面的机会很少。
暑研中，除了科研能力之外，“情商”也很重要。毕竟博士要跟着老板“混”4-5年呐。主动是一个很好的品质，比如和lab members，老板交流，参加报告。我在暑研的时候参加了JSM (Joint Statistical Meetings)。 JSM遇到了一些大牛，对暑研结束的套磁带来了一些方便。
- 结束科研
暑研结束时最好在组里做一个report，给老板上交一个书面报告。“推荐信”嘛，一般老板都懂的，可以在暑研中期或者结束时候提出。因为大部分推荐信都是看不到的，所以在找老板之前最好了解一下往届情况。比如是否会强推，推荐的同学都去了怎样的学校。
关于本科生科研，如果能够做出自己的东西，发paper，固然最好。但是如果没有publication，也很正常。做不出东西也可以impress老板，比如多和老板交流，让他看到进步与潜力。我一开始很care出结果，做的过程有些急躁。后来心态坦然一些后，越发觉得research有趣，做起来也更顺畅。
申请过程
1.选校
统计对申请者的数学，编程能力有一定要求，但与纯数，计算机项目相比低很多。各个学校统计系的研究风格/要求不尽相同。不介意银子的话可以多申一些学校，但是建议对申请学校进行分级：dream，so so，保底，申请过程中可以集中火力“追求”女神校。
- CV & PS
关于申请的CV & PS，我需要感谢很多麻烦过的老师前辈。不同人会从不同的角度审视，提出多元的建议。推荐多找有类似经验的人修改，讨论，打磨出满意的文书。