分享人：VH Mentor - UCB统计硕士- UCB生统PhD 很多人纠结是读master还是PhD的问题，从我目前读了两个program的情况来看，如果你今后不想走学术道路，想要直接参加工作的话，不一定要读PhD。 很多人说统计学需要读PhD，但是从周围同学的工作情况来看，top5 master的项目之后的工作去向和top 10-20 PhD项目的工作去向是相当的。你需要考虑的是，未来参加工作的时候，三倒四年的工作经验和一个PhD的学位，到底哪个更有竞争力。当然如果之后想走学术道路的话，读PhD是毫无疑问的。 Master的申请主要看的是硬件条件，因为master的申请者中有出色的科研经历的人并不多，所以最后的比拼还是本科背景、GPA、推荐信等方面。 统计的申请并不仅限于数学系或者统计系，我见过很多经济系、计算机系的同学转专业申请了统计的master，也能拿到很好的offer。对于转专业的来说，需要多修一些数学类，或者统计类专业的课程。 首先GPA对于master的申请是非常重要的，如果来自同一个本科学校，最终的录取结果往往是和GPA正相关的。在申请的时候，看上去来自全国各地的学生都在进行申请工作，但其实你真正的竞争者大部分时候是你同学校的同学。 对于大四的同学来说，你的GPA是没有办法改变的，对于低年级的同学，我建议想尽一切办法去提升你的GPA；对于高年级的同学来说，可以通过一些小方法，如果你的major成绩比较好，就算major的GPA，如果排名比较高，就着重强调排名，在写简历的时候，只写对自己有利的算法。 从托福和GRE来看，很多同学会投入比较多的时间去准备。其实托福和GRE并不是那么重要，每个项目都有其最低要求，一般你只需要超过其最低要求，就可以进入下一轮的筛选。我不建议大家放太多精力在托福和GRE上。 对于统计专业的申请同学来说，还有一个非常重要的考试就是GRE sub，master的申请者一般没有sub成绩，很多的PhD申请者没有sub成绩也能拿到很好的offer。每个学校的要求不同，比如杜克明确说明不需要sub成绩，而芝大就会强烈推荐大家考sub。这不是一个非常必须的条件。如果你是转专业的同学，有一个sub成绩对于申请比较有帮助。 统计的master申请我进行了一个优先级排序：推荐信=GPA=科研经历>实习>简历文书写作=托福/GRE。 从我周围的同学老说，推荐信、GPA和科研经历三项中有一个非常出色的项目，基本上能够增加拿到名校offer的概率。实习的选择上切忌选择和平时专业没有什么关联的项目，我建议大家如果有实习机会，一定要注重与申请专业的相关性，这是比较重要的。简历和文书每个人都会花很多时间在上面，大家都写得非常好的情况下，就没有办法把你突显出来。 选校方面：统计master可以选择的项目并不是很多，大家需要参考同校的学长学姐去了哪些地方，了解他们的详细的信息，了解他们的申请历程，建议大家多多咨询。但是需要注意的是，申请一般分为大年和小年，每一年的情况都不同，因此也不能完全参考学长学姐的案例。 在推荐信方面，其实国内老师的推荐信在申请的时候其实含金量是不算很高的，但是国外很多老师不愿意写推荐信，因此我建议即便没有大牛的推荐信，也要大胆申请。 Master申请和PhD申请有一个不一样的地方在于，PhD你需要避开一些条件比你强的本校申请者，但是master的招生人数更多，你并不需要避开这些更强的竞争者。 本科学校的友好校建议大家一定要申，但是不是友好校，也要放同等的精力对待，因为友好校很可能被你之前的学长学姐的表现所影响。 选校还需要注意的一点是你到底以什么为目标，以就业为目标还是以学术为目标。 以就业为目标的话，地理位置非常重要，尽量选择东部和西部的学校。需要参考以前项目的毕业生的就业去向，这些信息也是非常容易拿到的，学校一般会在官网更新，但是这个信息不太完整，最好还是找到以前的学长学姐进行详细了解。领英也是一个非常好的平台，了解到一些相关信息。有一些学校会在官网上列出来跟industry的合作有哪些，哪些公司会固定在学校招人。 如果你读master想作为读PhD的跳板的话，传统的跳板项目有芝加哥和杜克，这两个学校的项目会有很多学生从master项目转向PhD项目。需要注意的是，如果以PhD为目标，学校非常重要的，有PhD项目的学校，即便是master，也可以选择选择PhD的课程，同时也可以跟着做research，表现得好的话，还可以增加教授给你写推荐信的可能性。 一些申请中的陷阱： 有很多学校有多个统计相关的项目，需要注意权衡选择。比如斯坦福的MS in statistics和MS in statistics data science，这两个项目不能同时申请。还有杜克大学的 MSEM（MS statistical and economic modeling）和MSS（master’s in statistical science），这两个项目可以同时申请。 还有很多国内读本科的同学会忽略一年制的项目，很多同学会认为自己没有在美国生活过，不确定能否在一年内有所获得。但其实很多项目是非常灵活可以延期的。 不要在几乎不招人的项目上浪费时间和申请费。 斯坦福无论是对于就业还是学术都是最好的项目，首先地理位置非常好，大牛导师也非常多，就业情况也是所有学校里面最好的。这个项目是5-6个quarter，也是可以延期的，很多美国的项目毕业时间都是非常灵活的。 伯克利项目是一年制的，可以延期，选课非常自由。 芝加哥项目对大陆学生很友好，每年都会招非常多的大陆学生，项目时长是两年的，课程非常学术，比起本科生的课程都是相对更难的。会有很多人继续读本校的PhD，或者其他学校的PhD。 华盛顿的master项目不是特别大，是一年半的项目。但是华盛顿的地理位置相对来说不是特别优越，招的学生也不是特别多，如果有申请到这个学校的学长学姐，可以多多联系了解一下。 统计M.A. 课程设置偏应用而不偏理论，非常注重编程，包括R和Python。理论课程的设置都是在面试的时候可以问到的东西。 项目时长为一年，绝大部分的同学在这一年里都可以找到工作，同时项目具有灵活性，可以延期。 毕业去向跟其他master项目的毕业去向大概方向是类似的，包括以下方向：（1）科技公司做data scientist，比如Uber、Facebook这样的大型科技公司；（2）其他公司的data部门，虽然不是tech有关的行业，但是也设置data science部门，来分析他们的数据。（3）银行和四大，一般可投的岗位是风险分析 伯克利的申请，建议只有条件还不错都可以试一试。从它的招生标准来看，并不是只看重GPA成绩，而是更加关注综合发展潜力。它的地理位置是非常好的，地处硅谷，有非常多的工作机会，面试机会也是非常多的。 统计PhD 比较看中你的科研经历和推荐信，如果想要申请统计PhD的话，可以跟认识的学长学姐进行咨询和了解，可以获得更多的信息。 生统PhD UCB的生统PhD和其他学校的不同点在于，要申请生统的PhD，必须要读UCB生统的master项目。每年大概会找十几个人，很大一部分都是有交流经历的。 大四学生如何准备 推荐信方面：第一个方向是联系之前做过research或者上过课并且拿到比较好的成绩的外国教授获得推荐信；第二个方向可以找到海外归国或者有国外合作的国内教授；第三个方向找到有过沟通交流的教授。 文书简历写作方面：对于自身过去经历的挖掘是非常重要的，每个人都有自己的闪光点；此外文书是一个逻辑清楚的故事，而不是简历的加长版，要将过去的经历串联成一个完成的故事线。 大三学生如何准备 大三可以准备的方向是非常多的，建议大家如果有出国交换的机会的话，尽量多多争取，这些机会可以是学校合作性的交流，也可以是暑期交流项目。很多学校都有暑期交流的项目，可以自己联系学校的导师，跟他们进行交流，可以自己申请，不需要通过学校的环节。 科研项目的选择如果有能力的话，建议大家不要一味选择本科生的课程，可以多选一些研究生的课程，证明你有这样的科研能力，此外如果表现优异的话，可以试试获得导师的推荐信，争取到更多的科研机会。
