今天的KIT主角Z同学前不久申博成功，斩获专业排名第三的芝加哥大学统计学Offer，和同样是专排第三的华盛顿大学生物统计学Offer。
相比于硕士申请，博士对于学生的背景要求、录取难度更高，招生人数更少。博士录取者一般都会收到奖学金，教授对于学生也是挑之又挑。以华盛顿大学的生物统计为例，它一年全球只录20个人，申请难度可见一斑。
身处一所科研资源不多的美国Top30文理学院，Z同学是如何摸索学术兴趣，为自己争取到更多的研究机会的？她又是如何在不断试错和反思中成长，逐步确立自己未来的发展方向的？希望她的思考过程，能给对科研、读博感兴趣的你一点启发。
PhD录取档案
GPA：
4.0

标化：GRE 336
本科专业：主修数学，辅修CS
申请专业：
统计学/生物统计学

录取学校：芝大的统计学Offer、华大和明大的生物统计学Offer
科研经历：一共四个项目，两个校内，两个校外。其中三个是生物统计学，一个是应用数学（第二问会详细介绍）
01
为什么想申统计/生物统计的PhD？
我个人是先有读PhD的想法，才开始找科研项目的。
我一开始进大学报的是数学专业。大一大二上了几节数学课后，发现比起纯数，自己更想做能带来实际影响的东西，于是大二结束确定想走统计方向。大三高阶统计课上，做期末项目的时候接触到了公共卫生（Public Health），感觉是适合自己发展的方向，于是把生物统计也囊括了进来。
生物统计是统计下的一个分支，用各种统计方法研究分析生物、医学上的数据，为生命科学的重要问题提供解决思路。
生物统计如果不读博，能学到的东西比较少，外加上我个人想多学点东西，所以自然而然就把「读博」这一块放进我的规划里了。
当然也有现实层面的考量。毕竟生物统计不管什么方向的就业都更偏好PhD，尤其在公共卫生相关的职业上更有优势，比如药厂、癌症研究中心等等。
大二大三属于摸索自己兴趣的阶段。我尝试了几个意向领域的项目，数学、统计和生物统计的科研都有涉及。我感觉现在生物统计博士申请，录数学、统计背景的学生比较多，虽然这几年有逐渐变卷的趋势，但肯定没纯数、CS竞争那么激烈。
02
做了哪些科研项目？
我本科阶段一共找了四个科研项目，校内校外的都有。校内的实习一般是找上过课的教授要到的，校外的机会则需要靠我自己去申请。
这可能是读文理学院的一个优点之一吧。如果你一门课的成绩不错，跟教授关系又好，那你还是很容易能拿到科研机会的。
大U整体的科研项目多、研究方向更多样化，但竞争更激烈。假如你在文理学院，有意向读博，我建议你大一大二在本校找些小规模的项目，大三大四再去外校找一些更前沿的大项目。
大二夏天，我和本校的教授做了一个生存分析方向的项目，后来大四毕业论文也是继续这个方向的研究。它是一个更偏生物统计、研究方法论的项目，我主要跟其他的研究合作者（Collaborator）分析发病到死亡时间的数据的局限性。
大三下学期，我给外校的教授发邮件寻求科研机会。其中密歇根州立大学的教授刚好缺人，需要人做一个单细胞RNA序列（Single-Cell RNA-Sequencing）的分析研究。我之前上过计算生物学（Computational Biology）的课程，辅修专业又是CS，也有生物统计相关的科研经历，跟这个职位比较匹配，就被录了。
这个项目是远程的，不需要我去实验室用仪器的计算分析得出结果，而是运用电子设备进行实验，业内称之为“Dry Lab”。它主要做单细胞RNA序列的分析研究，是这几年比较火的一个方向。我没有刻意去找热门方向的研究，算运气好撞上了风口吧。
大三暑假，我先是做了一个短期的应用数学的项目。当时上的拓扑课教授手里正好有一个相关的项目，我就打了一个月的工，写了一段时间的代码。
后来我在明尼苏达大学双城分校官网，申请到了一个影响白血病生存时间的基因因素研究，这个也是要写代码的。写码是生物统计的核心技能之一，读博多少要求学生会一点代码，因为做研究用得到。
这个项目我从大三下学期做到现在，可能会持续到这个学期结束。它也是Dry Lab，不需要去实验室的研究。生物统计的研究基本上都不需要我做实验，用电脑软件分析公共卫生的数据即可。
03
你从科研中学到了什么？
虽然本科的研究规模比较小，但我能体验到做研究的全过程，像是怎样推动进度啊，实验结果不理想时，如何改进方法之类的，这些不是光上课就能学到的。没做过研究的人是不会认识到这些问题的。
我做实验会有一些设想，但实际操作下来效果不怎么好，然后我会根据试验结果，以及数据本身的一些特征来调整方法。研究就是这样反反复复，不停地试错，然后不断地调整。虽然出结果会有成就感，但整个过程还是比较劳神费力的。
这个时候也可以判断一下自己适不适合读博。在我看来，什么人适合读博，没有一个明确的标准，但大体上需要能静得下心来做事情的人，因为搞科研没办法在短期出成果。
除了熟悉流程，做科研还能培养软技能（Soft Skills），比如要积极主动（Proactive）一点，多思考一些事情，积极向老师沟通。不论是提出问题，还是反馈成果，这些都是提升你能力的机会。
再比如，写邮件联系教授寻求科研机会的时候，我学会了突出重点——如果我很适合这个岗位，怎样说服老板录用我？这要求我对自己的技能点，对项目要求的岗位有足够清晰的了解。
04
做科研对申请有什么帮助？
做完科研，申请更像是一件水到渠成的事情。
我首先拥有四段完整参与项目的经历，履历这一块不缺素材填充。
其次，我在期刊上发表了两篇文章。一个是大二夏天跟别人合作完成的，在BMC（BioMed Central）上发了一篇文章。另一篇帮别人审核了一下数据，同样是作为合作者，在Cell Metabolism上投了一篇文章，目前还在审核阶段。
影响指数更高的期刊，肯定能给申请加更多的分，但即便不是什么名气响的期刊，有总比没有好。
第三，我所有的推荐信要么找本校的教授要，要么找校外科研项目的老板要。
找教授要推荐信，平日里你上课要多发言，Office Hour多沟通，但沟通和提问最好是自己思考过后的发言。要文理学院的推荐信也是比大U容易得多，你课上表现好，教授一般都不会拒绝你。
找老板要推荐信，结合我之前所说的——做科研不积极，推荐信有问题。认真做研究的同学应该都能要得到推荐信，如果你的老板跟你关系很好，认可你的能力，TA自然而然会在信里多说好话。
05
三士渡给了你哪些支持？
三士渡在选校、套辞、文书和面试这四个方面提供了帮助。
选校
我差不多大三下学期暑假开始申请，规划导师结合专业排名和我校往届的学生走向，从冲刺、适中、保底三个梯度，帮我制定了一套选校策略。
套磁
理工科博士申请除了正常的硕士流程一般会涉及套磁，帮助学生提前了解学校的招生名额，寻找与自己将来博士学习方向一致的教授通过套磁介绍自己的情况、与教授的匹配度，以增加录取的概率。导师帮我筛选了方向一致的教授进行邮件套磁。
文书
文书主要写我之前的科研经历，以及为什么想读这个专业？三士渡改文书很专业，在思路上帮我把关，突出了我做项目时的个人思考，让我的申请形象更贴合博士生院校想找的学生。
文书导师对博士的申请话术也很熟悉，能更加精准地拿捏学校的口味，而我是第一次写这种东西，来自第三方的专业视角能发现我看不到的东西。
面试
博士申请一般会对意向学生发放面试，有的学校会有两轮面试（行为面和技术面），从学生的简历、科研背景和学习方向进行了解。
我一共拿到了华盛顿大学、约翰霍普金斯大学和范德堡大学三个学校的生物统计方向的面试。
JHU最短，面了一场半小时的面试；华盛顿大学面两场，一场在20-30分钟；范德堡大学的最长，先是跟博士项目主管聊20分钟，接着学校组织了一个活动，要求所有申请者跟不同教授聊一个下午。
规划导师在我拿到面试后，先是在流程和问题上给了我详细的指导，然后找了一位哈佛在读博士给我进行一对一的模拟面试，跟我顺过一些基本的问题该怎么说？如何在回答中快速梳理重点？如何在面试中表现得更加自信？在说话语气、口语习惯上有哪些需要注意的点？
实际面试问到的问题都比较中规中矩，没什么技术面的问题，主要还是问我为什么想学这个专业？为什么想读博之类的？
面完后我很快拿到了华大的统计生物学的Offer，统计生物专业排名第三的学校。范德堡给了我WL，因为它们每年卡死只招4个人，比较看重学生会不会去那个项目。JHU和华大一年大概录20个人，每年会有一半人最终接下Offer。
06
决定接哪个Offer？未来发展方向？
我目前手上有芝加哥大学的统计和华盛顿大学的生物统计两个Offer，目前还没决定，最后应该会接生物统计的Offer。
选校这一块，学校声誉、地理位置和教授研究方向都会结合考虑。我个人还是倾向于去城里上大学，毕竟读博需要人耐得住寂寞，去太村的学校不太能撑得住。
未来我偏向于去业界和研究机构工作，虽然不排斥教书，但总感觉自己不太适合。参考我同专业的学长学姐毕业后的发展方向，有人读完博去大学教书的，也有去科技大厂搬砖的，还有去药厂、研究机构工作的，总之生物统计出来的人，就业范围还是很广泛的。
生物统计转行进科技公司也不是很难，主要看你从事的研究有没有科技公司需要的技能点。有些生物统计的研究涉及深度学习，那你转行去做人工智能相关的工作也不是不可以对吧。
回顾我的博士申请，我能给到大家的建议就是：一定要注重平时的学术积累，申请起到的更多是锦上添花的作用。如果你没有一个比较扎实的履历，就算再优秀的导师团队也很难妙手回春，帮你申请到理想的学校。
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