从加拿大本科到美国康奈尔大学研究生,我来告诉你本硕申请有何不同

Yvonne Liu 2020-06-10   139

学员背景

  • 本科学校:

    英属哥伦比亚大学

  • 本科专业:

    统计学

  • 成绩:

    GPA:3.9/4.0、IELTS:7.5

大家好,我是Yvonne。本科毕业于位于加拿大温哥华的University of British Columbia (英属哥伦比亚大学),并获得统计学理科学士学位。研究生毕业于美国Cornell University(康奈尔大学),并获得应用统计学硕士学位。现就职于加拿大温哥华一家国际公司做商务分析工作。我出国六年,有丰富的留学,申请经验。曾就职于世界五百强公司从事数据分析工作,有着丰富的工作经验。希望通过这篇攻略帮助到更多的同学,给大家提供一点申请时的经验,小技巧。


本科申请:

本科:我是在国内完成了大学一年级(国内985,211高校)的课程然后决定转学来加拿大留学,所以我在申请时准备了IELTS成绩和大学一年级课程成绩。备战雅思一共考了两次,第一次6.5第二次7.5。最终用7.5的成绩来申请学校。准备语言考试的时候,要给自己留充分的时间。多练习,但是不要频繁考试。可以在准备好了以后去考第一次,如果考试没有达到自己的预期,再针对复习强加练习,然后再考一次。这样既不会对考试放松警惕,同时也能保证考试的质量。我的本科一年级成绩平均分在九十分左右。所学的课程包括高等数学,线性代数,基础统计学和一些辅修课程。在选择修什么课程的时候,可以参考一下国外心仪大学的课程表,然后选择相同的课程。同时也要参考课程大纲,保证学习的内容都是大致相同的,这样才能把学分转到国外大学。准备好英语成绩和部分基础课成绩就可以开始申请流程了。根据每个大学的要求,通常会要求申请者提供一份申请文书,以及回答一些问题。


申请文书一定要表明这所大学吸引你的原因,从各方面表现这所大学的各种资源适合你自身的兴趣和发展。同时还要展现出自身的优点,吸引学校。比如,参加过什么活动并获得了奖项,又比如参加了什么活动并贡献了什么力量,或者有着优异的成绩和很特别的想法。总的来说,对于本科申请来说,不需要申请者有特别深的专业造诣,毕竟都是才高中毕业还没有学习特别多的专业知识。但是需要表现出自己有很强的学习能力而且对想申请的专业有很大的热情。如果学习成绩不是特别突出,可以从社交活动来弥补。在填写学校的问答题时,要注意逻辑清晰,可以把想表达的论点用bullet point的形式写出来,这样招生官能一目了然,同时也觉得你说话很有逻辑性,条理清楚。


研究生申请:


相比于本科申请,研究生的申请就会更有针对性,专业性。所需要做的research就会更多,比如查看每所大学的专业情况,了解导师的科研项目,然后结合自身的情况来权衡。我申请研究生的时候准备了GRE成绩,本科成绩。GRE我在家准备了一个月,最后拿到325一次通过。一般美国前50的学校都需要GRE 320分以上才算有了敲门砖,所以给自己设定好目标然后多加练习。我的本科GPA是A。在申请的时候会特别注明General GPA 和 _Major GPA,因为招生官可能会更在意你的专业课成绩而不是其他无关紧要的成绩。可以在申请文书中特别说明你最喜欢的课程或者成绩最好的课程,这样能突出你的研究特长。因为我是准备春季入学,所以能申请的学校比较少,但最终还是拿到了Chicago University,Cornell University,Toronto University,University of British Columbia的offer。文书的准备相比较于本科的来说,就需要更多地讲述自己曾经做过的projects,internships,怎么apply学到的知识到工作中和projects中,通过projects或者internships 获得了什么。然后阐明自己在研究生学习中的focus或者想做的研究的topics。


毕业之后:

我在本科期间完成了在两家公司一共完成了一年的实习。然后根据我做过很多statistical analysis 的projects,所以我很清晰地了解我自己想从事的行业:数据分析或者商业分析。快要毕业的时候就积极地找工作投简历。找工作也不是就一头扎进网站和job lists 不停地投简历,也要学会networking。比如我会参见学校各种workshop,career fair 和面试官介绍自己,了解他们心中ideal new hire 所需要的qualifications。如果有机会和一些公司做projects 也要和公司里的员工keep in touch。总之找工作不是考试,大家拼的不仅仅是技术,还有社交能力。



最后,希望我这篇短短的攻略能够给大家梳理一下思路。希望每位同学都能拿到梦想的offer。

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