杜克和UCLA商业分析专业申请经历：梦校之路无捷径
编辑丨赵丹青 王明荃 排版丨王明荃
编者按：今天要给大家分享经历的学长是Gilbert Feng。在2018年的研究生申请中，他被杜克大学、加州大学洛杉矶分校、埃默里大学、维克森林大学、加州大学戴维斯分校共五所学校的商业分析专业(Business Analysis)录取。
从他四月决定申请，一路杀G杀T到实习到准备申请，其中的努力和辛苦可以想见。更值得学习的是他对自己申请之路清晰的认识——自己需要什么，该做什么，以及如何安排时间。
好的申请材料也许不同，好的申请历程却总会有一个共同的主题：坚持不懈。没有人能轻松地实现梦想，只此一条，与君共勉。
如果你想更直观地了解学长的申请经历，或者有各种疑惑想要交流，欢迎本周日加入Gilbert Feng学长的微信讲座了解更多细节，不要错过哦！
时间：4月15日 星期日 晚9:00
位置：引知研究生申请交流群
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Gilbert Feng
中国人民大学经济学、互联网金融双专业
托福111，GPA3.75(WES)
GRE 329 写作4.0
实习经历：亚马逊商业分析；ABC Fintech金融数据分析；Ziding Cousulting商业资讯；线性资本风险投资实习
申请季前的疯狂
GRE、TOFEL、实习、科研、补课同时准备
去年4月份的时候，我决定出国申请商业分析专业研究生。在做过一些了解之后发现申请这个项目最重要的四个方面为：三维、实习、项目经历和课程经历。从4月份到申请季其实只有6个月时间，这四件事情来不及一件一件做，只能被迫同时开始这四个方面的准备。
首先是三维，因为我的GPA基本已成定局，无法再改变了，就决定把GRE和TOFEL（以下简称GT）刷的高一些。在这里稍微提一下，想申请不错的学校，GT最好在325，105以上。如果想申请像MIT这种前20的学校，GT最好在330，110以上。
我报了6月份的GRE和7月份的TOFEL，同时辞去了当时在咨询的实习，去了一家互联网金融公司做金融数据分析的实习。边实习边复习GRE，可以说是很痛苦了，每天上下班坐公交和晚上睡觉的时候都在背单词。一战的结果还不错，158+170，本来欢喜地以为不用再考了，结果写作分数只有3.5。之前听说过有的学校卡写作4.0这个分数线，所以无奈又报了一次7月中旬的GRE，最后二战考了159+170（4.0），还算比较理想，我的GRE也就告一段落。至于TOFEL一战只有104，没有达到自己预想的程度，又报了一次8月底的托福，最后考了111，也算达到了自己的要求吧。总体来说GT都是二战解决问题，还是比较幸运的。
其次是实习，我的前两份实习是风险投资和咨询，跟数据分析扯不上关系，但恰巧做的实习内容都是和大数据领域相关的，所以也算略微有关联吧。在决定出国读BA之后，我立刻辞掉了当时咨询的实习，找了一份互联网金融创业公司做金融数据分析，基本工作内容就是根据公司财报和运营数据去预测下一季度的营收和利润，还有就是一些数据清洗和可视化的工作。因为自己前三份实习都算比较小的公司，我在申请季的时候还是希望有一份大公司的相关实习，这样会更有竞争力。一次偶然的机会进了亚马逊做数据分析实习生，也了解到了BA毕业之后的工作内容，具体内容有机会再分享吧。
项目经历方面，因为我本科是经济学，认识的教授都是从事经济学相关研究的，为了找到与数据分析相关的项目，几乎动用了自己所有的资源，甚至去旁听一门大数据分析的课，通过跟老师频繁的交流破例进入了这位老师的大数据实验室，跟着做了一个数据分析的项目。最后在简历中有3个数据分析相关的项目经历，并且要到了其中两个项目导师的推荐信，也算有很大收获了。
最后是课程经历，BA是一个半理半文的专业，对于编程能力是有一定要求的，必备的课程有SQL, Python(R)和Tableau, 重要性依次降低。我本科没有上过任何编程课程，再选学校的课也来不及了，所以就在Coursera和Datacamp这种公开课平台上学了所有必备的课程，包括SQL, Python, R和Tableau，最后拿了11个证书，这些证书在申请的时候是可以作为补充材料提交上去的，所以我比较建议2019秋季入学的同学有时间的前提下多去Coursera上刷一些这种证书，对申请也会有帮助。
经过疯狂的5个月之后，总算是在申请季之前让自己全部准备好了，总体来说是很幸运了，我也很感激，比如2次就刷出了GT，偶然间有机会进入亚马逊工作，破例进了教授的大数据实验室......接下来迎接我的是更加疯狂的申请季......
申请季的战略布局
选校、网申、文书、面试
因为我在9月底把成绩都考了出来，也有了足够的实习和项目经历，所以申请季开始的时候时间比较充裕并且可以一心一意地申请。
在我看来申请学校很像作战时的战略布局，选校的梯度和申请的轮次都很关键（比如如何选校、选哪个轮次更好）。我当时收集了所有BA项目的信息，并且去每个项目的网站上仔细分析了项目的优势与劣势，结合它以往录取的难度，最后选了12所学校，分为三个梯度：第一个梯度是保底校，第二个梯度是跟自己水平相当的学校，第三个梯度是冲刺校，也就是抱着买彩票的心态去申的学校。
在选校之后，我开始选择申请的轮次。大部分的BA项目都是有好几轮可以选择的，我把12所学校分成了三批申请，第一批是10月底，第二批是11月底，第三批是12月底和1月初，尽量都在每个学校的前两轮申请，因为到后来坑位越来越少，录取的条件也会越来越高，但这并不是鼓励大家无条件地尽早申请，原则是在自己完全准备好的时候，选择更早的轮次申请。
我自认为在申请季保持了比较好的节奏，基本是在每所学校申请截止日期前一个月寄送成绩，半个月前写好文书的初稿，5天前完成文书的终稿并填好网申，最后几天check网申信息并提前2天提交。
这个问题是大家比较关心的话题，因为有太多人被中介坑过，所以我想多说几句，顺便安利一下帮助我申请的引知InGenius Prep。
找不找中介或是咨询机构其实完全看个人需求，如果你在申请季之前自己的背景已经很有竞争力了，并且自己的英语能力也不错，自主能动性还比较强，那其实完全可以自己申请。如果你决定找机构，那一定要看它们能不能做一些你自己无法做的事情。比如你申请季的时候时间很紧张，又要考GT又要实习，可能就没有时间做搜索项目信息、给学校发邮件这样的细碎的事。再比如你的英语写作和创作能力太差了，可能就需要找一个特别好的文书老师帮忙写文书。
楼主在找中介的过程中发现，大多数都很水，10个里面有一个好的就不错了，如果要找，首先要找一个好的中介或咨询机构，评价的标准就是看能不能给你真正需要的东西。其次是找一个好的文书老师，因为抛开三维、实习、各种经历来看，最重要的部分就属文书了，文书也是我们能够控制的东西，所以好的文书老师是很重要的。
我当时选择引知的原因就是引知会为我配一个毕业生导师和一个前招生官帮助我申请，两个人可以从不同的角度给我的选校、文书包括职业规划提供很好的建议。在这里真的特别感谢师兄Nick和前斯坦福的招生官Joanne！Nick不仅在文书思路上给了我很大的帮助，还经常跟我聊职业发展规划方面的事情，这对我的帮助是没有办法量化的，我们也成为了很好的朋友。
而Joanne也是同样的风格，她在选校的时候会告诉我follow your heart（听从你的心），不要因为一所学校名气大或者大家都喜欢就去申请，最重要的是自己喜不喜欢，能不能帮我实现我的职业目标。我印象最深刻的一次聊天就是，她跟我分享她申请的经历，当时她的第一封offer是哈佛大学，但是她很不开心，因为她想去斯坦福读书，之后也收到了斯坦福大学的录取。
我签约引知的时候没有想过让引知帮我做很多事情，因为大部分事情我自己都可以完成，但是最重要的几环——选校、文书和职业规划，我希望能够听到在数据分析行业里工作多年还有前招生官的看法，这是我所缺少的也是我从引知这里收获的宝贵的财富。
最后我想说的是，再好的咨询机构也只能做到锦上添花，不能雪中送炭，申请路上99%还是要靠我们自己。祝大家申请顺利，申请只是人生中一个很小的转折点，无论朝着哪个方向走都可以让自己的价值绽放。
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