生物医学信息硕士-就读体验
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Part.1 录取概述
“背景软硬结合”
首先自我介绍一下，我本科就读于美国的加州大学洛杉矶分校（UCLA），统计学与认知心理学双专业，GPA是3.96，Major GPA可能会稍微再高一点，我的GRE最后是拿到了335的分数，verbal考到了165，数学部分拿到了满分。
在申请之前我自己本身有两段较相关的实习经历，其中一段是在国内的大厂（滴滴）做产品经理实习生，另外一段是在德勤的咨询部门做商业分析师。
除此之外，我还有两段在校内进行的科研经历，第一个是有关于生物方向癌症数据研究，这算是一个DS项目，另一个则是有关于cognitive science认知科学相关的搭建，它是关于认知科学的实验的这样一个科研经历。我本次主要的申请方向是分成两个部分，第一个就是更偏向于纯统计的数据科学项目，第二种会比较垂直一些，像生物统计类&生物信息类的这样项目。
在数据科学以及BA的项目中，我拿到了斯坦福大学、牛津大学、哥大、宾大布朗以及芝加哥的录取，这些项目大多都是数据科学或更偏纯统计的项目。
除此之外，我还申请了跟生物垂直相关的一些DS项目，或者生物统计相关的项目，最后获得了哈佛大学的生物医药信息学 （biomedical informatics）offer，耶鲁大学及哥大的 生物统计（biostatistics）offer。在最后在众多的录取院校中，我最终还是选择了哈佛的生物医药信息学。Part.2 申请节奏与项目选择
“申请Timeline”
接下来给大家分享一下我的申请timeline
进入到8月时，我就开始准备GRE，并抽空去联系导师去帮我撰写推荐信，因为我本身已经是美高加美本的背景了，所以托福我是直接waive掉了，但对于有托福要求的同学，在8月份就一定要提前开始准备了。
到了9月份，整个9月份基本上就是不停的在打磨文书及简历，根据每一个具体的program去进行更针对化的调整。
然后从10月开始，我所有的申请材料就基本准备就绪了，在申请deadline之前提交这些申请材料就行，要注意有些项目它可能会分成两轮，early round和second round，建议大家在准备好了的情况下还是要尽量去早一点申请去冲 early round，因为它的结果相对来说也会出来的比较早，会让你申请会变得容错更高一些。
DS项目面试环节并不是特别的常见，需要面试的program只有MIT的商分项目，以及我录取的哈佛生物医药信息项目，除此之外大部分DS项目都是不需要面试的。“学校与项目选择”
首先提供我的选校思路：选专业→选国家→选学校。
在选择专业时你需要考虑“想要学什么专业，未来想从事什么职业，以及你的background是否与这个专业匹配”。在明确了意向后，下一步就要考虑选择留学国家，比如美国、英国、加拿大还是澳洲？各个国家都有各自的优缺点，像英国的话，它的program普遍来说更短一些，澳洲则相对来说申请没有那么繁琐，不需要准备那么多的材料....
确定国家后就该考虑选什么学校，大多数人最关注的肯定就是学校的综合排名及专业排名，如果是美国的话大部分时候会参考US news，其他国家的我们可以看QS排名，然后学校的课程设置、class sites、科研机会、求职资源等，以及地理位置、文化氛围等，这些都可以作为考量因素，去帮助我们不停地去梳理想要的项目。Part.3 文书与推荐信
“关于文书”众所周知文书非常重要的一个申请的材料，就是我们的personal statement，招生官更多想要看到你的个人经历以及专业的匹配度。
在文书里你需要叙述一个 “tell story about yourself”的故事，将你过去所做的事情以及对未来的规划串起来，比如说你过去做了哪些实习，做了什么项目，给你带来了什么；你做过什么科研经历，锻炼了你哪些能力，实现了哪些突破等等...
因此你要体现的更多的是你目前具备的知识水平，以及你掌握的核心技能，比如你的 programming skills、数学能力等，另外需要在文书中写上你的职业规划，以及你准备如何去实现你的职业规划，这个program为什么能够帮助实现你的职业规划？
文书可以采用的比较常见的结构，我本人采用的结构大概就是从过去引申到现在，再引申到未来，这样一个按时间顺序叙事的这样一个过程，我先讲我对生物的热情是从哪个阶段开始发现的，然后描述我的学习经历，比如说上了哪些课，做了哪些实习、科研，在这些过程中不断的提升自身能力，让我确认了自己对生物领域的passion。“关于推荐信”
推荐在美国的申请中也是非常重要的一环，DS项目普遍需要2封学术推荐信加1封实习的推荐信，找推荐人要注重以下三点：
①推荐人对你的了解程度
②推荐人与申请项目的相关度
③推荐人的title和他的知名度
要注意推荐信的内容需要跟你的其他的申请材料匹配，推荐人描述的你的特质与经历需要跟你文书及CV中呈现的内容是差不多的，如果出入很大的话可能引起一些问号。
推荐信的一定要越早准备越好！因为有些教授可能他会很忙，所以一定要提前他沟通，我身边有很多朋友其实有过这种情况，可能老师已经口头promise过会给你写推荐信，但到时候可能正好有别的事情耽搁了，就没有办法再帮你提交推荐信，建议大家最好最好多找一位推荐人，以备不时之需。Part.4 GRE备考建议
最后讲一下GRE备考这一块内容，GRE对DS的很多项目还是比较重要的。一般来说GRE是需要1~3个月时间去备考的。
第一步就是要打好词汇基础，GRE的填空和阅读中有非常多从来没有见过的高难度的词汇，所以建议大家尽早开始准备词汇，毕竟3000词汇的工作量还是很大的，然后在准备好词汇后，第二步就可以去练习填空、阅读跟数学，数学的话主要就是刷题，像我的话《张巍GRE数学难题170题》开始做，然后我大概也就完成了这一个材料，数学就已经拿到了满分，数学基础比我薄弱的同学可以先从刷《600题》或者看《GRE数学宝典》开始，过一遍所有的知识点，最后再做难题。
写作这一块我也没有花太多时间准备，我看了一些范文，学习了一下大致模板，了解了它的大概套路，然后准备了一些需要的素材，仅此而已。重中之重还是填空跟阅读这一块，在你的词汇打好基础之后，你需要反复去刷大量的题，我当时把填空1700跟阅读的380都已经差不多做完了，事实证明这些题最后在考场中触碰到的概率还是蛮大的。
最后建议大家GRE备考还是要尽早开始，因为词汇会发花费掉你非常多的时间，以及有时候可能这样一个并不能一次两次就能顺利出分，像我本人也是考了三次才考到了一个比较理想比较满意的成绩，所以说建议大家一定要留出空余量，如果不满意的话也可以选择多考两次。Part.5 问答环节
Q：你在UCLA本科拿到了3.9+GPA，接近于满分，可以给大家分享一下秘诀吗？
因为我上的课程大部分都是理科的课程，它的评分标准往往是基于你的作业、考试和Project，不太需要你去完成额外的东西，想要拿到高绩点就要在偏数学的课程拿到好成绩，掌握他的数学知识，然后通过不停的刷题去提升自己。
所以硬说有秘诀的话，就是努力学习，多去office找老师沟通，课堂知识点一定要第一时间掌握清楚，这样子考试时无论题型怎么变，你都能拿到比较理想的成绩。Q：之前的2段科研和2段实习都是怎么找到的？
UCLA是一个公立大校，不会有什么资源都喂到你嘴边，更多时候需要你主动去寻找机会，在大二的暑假，我联系了很多教授去寻找科研机会，最后我在我们学校医学院下面的一个实验室，联系到了一位老师，他愿意带我去做这样一个research PRO projec，就这样我得到了我第一个科研机会。
第二个科研经历是我们学校课程设置，每一个认知科学毕业的学生都需要去完成这样一个research的经历，所以我当时找了cognitive science department内部的一个项目。
关于实习，当时采取海投的策略，当时我本来是想找BA或者DS实习的，但是非常卷很难找到，所以我最后就选择了去互联网大厂做pm，但是同时其实也能学到很多，比如说互联网大产的DS团队具体是做什么的。
第二段实习德勤是我在他们的官网上投递的，去年9月份到12月份做的日常实习，那时大家都在上学，找到实习的难度会低一些。
