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<section> <section> <section> <section> <section> <h4 style="text-align: center;"><strong>學員背景</strong></h4> </section> </section> </section> </section> <section> <section> <section> <section> <h4 style="text-align: center;">C學長</h4> <h4 style="text-align: center;"><span style="color: #1890ff;"><a style="color: #1890ff;" href="http://www.7b1b.cn/achievement_23" target="_blank" rel="noopener">北京航空航天大學</a></span>&nbsp;金融工程專業(yè)</h4> <h4 style="text-align: center;">GPA 3.0&nbsp;雅思6.5</h4> <p>&nbsp;</p> <h4 style="text-align: center;">錄取結果</h4> <h4 style="text-align: center;">新加坡國立大學&nbsp;定量金融專業(yè)</h4> </section> </section> </section> </section> </section> <p>&nbsp;</p> <p>大一我的專業(yè)是北航的中法工程師，但是由于不適應法語教學，于是轉系到了經管學院。</p> <p>&nbsp;</p> <p>我的總GPA 3.0，只算轉系后的成績的話GPA 3.47，可以很明顯的看出來，我的GPA是個劣勢。</p> <p>&nbsp;</p> <p>這首先是因為我轉系前的成績太差了，其次轉系后專業(yè)相差太大，我用了很長時間去補課，又在這個期間參加了一些社團學生會，在如此精力分散之下，導致成績并不很理想。</p> <p>&nbsp;</p> <p>我在大三下學期下定決心準備留學，最后拿到三個offer，分別是<strong>NUS的QuantitativeFinance和Statistics，以及</strong><strong>CUHK</strong><strong>的Fintech。</strong></p> <p>&nbsp;</p> <p>我想重點講一下GPA不高如何去彌補，以及如何參加競賽、如何找實習的經驗。</p> <p>&nbsp;</p> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <h3 style="text-align: center;"><strong>申請&mdash;&mdash;揚長避短</strong></h3> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> <p>&nbsp;</p> <p>雖然我的GPA確實不高，但也不能算是因為荒廢了時間才導致的比較差吧，并且我的很多專業(yè)課成績還是非常優(yōu)異的。</p> <p>&nbsp;</p> <p>所以，準備申請的時候，我按照指南者老師的建議，<strong>在PS里描述了很多我在大一大二做了什么，以及我在其他方面的優(yōu)勢，比如哪些課成績比較好，重點描述了一下</strong>。如果GPA不高的話，這個問題是一定要想一想如何去解釋一下的。</p> <p>&nbsp;</p> <p><strong>總之，不論是什么原因導致自己成績不好，也一定要找出自己的突出點，體現自己在本專業(yè)內具有足夠的學習能力。</strong></p> <p>&nbsp;</p> <p><strong>還有，在考期之前或者學期開始之時，每門課都應該多和學長學姐取取經</strong>，因為如果老師不是很奇葩的話，每門課都會有復習套路或者說復習資料的（一般每年試卷不變）。</p> <p>&nbsp;</p> <p>這個事情很難評價，畢竟考試很難衡量出真正的學習水平，但卻是完全的結果論，因此任何有效的合規(guī)的捷徑與方法我們都應嘗試一下。</p> <p>&nbsp;</p> <p>&nbsp;</p> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <h3 style="text-align: center;"><strong>科研、競賽、實習</strong></h3> <h3 style="text-align: center;"><strong>&mdash;&mdash;彌補GPA不足</strong></h3> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> <p>&nbsp;</p> <h4><strong>1.科研&mdash;&mdash;選對導師做科研，越早越好</strong></h4> <p>&nbsp;</p> <section>在科研方面，我們學校是支持本科學生做科研助手的，因此我當時就在學院網站找老師都研究什么領域，看到了我現在的導師，感覺他的領域是機器學習/深度學習等在金融領域的應用，很感興趣，于是發(fā)郵件跟老師說了下，他就開始讓我參加每周組會了，然后就開始做了一些科研任務。</section> <p>&nbsp;</p> <p>所以說如果你的學院有某門課老師你特別喜歡，或是某個老師有某個項目你很感興趣，完全可以直接聯系他申請一下，一般老師都不會拒絕的。</p> <p>&nbsp;</p> <p>這個可以從大二甚至大一就開始，畢竟早點開始就能早點出成果，老師也或許可以在你的學習過程中給予幫助，并且這樣做了點東西，一封推薦信也就可以直接拿到手了。</p> <p>&nbsp;</p> <p>因此<strong>如果希望做一些科研的話最好別等到大三才行動，會忙死的。</strong></p> <p>&nbsp;</p> <p>此外，選導師一定要再三確認再下決定，要么選人nice的好說話的，要么選能力強的比較push的，可以多問問別人咨詢下，否則如果選擇了不是很好的導師的話，就得不償失了。</p> <p>&nbsp;</p> <h4><strong>2.競賽&mdash;&mdash;鍛煉能力</strong></h4> <p>&nbsp;</p> <p>除了科研以外，對于商科同學而言，競賽或是實習成果或許更加重要，并且<strong>競賽和實習的成果是可以用來彌補GPA的不足的</strong>。</p> <p>&nbsp;</p> <p>因此如果成績不是很好，在寒暑假可以多多實習，多參加一些競賽，在這個過程中也可以學很多東西的，甚至比課本上學得多。</p> <p>&nbsp;</p> <p>首先，兩個數學建模競賽最好都參加下（全國大學生數學建模+美國大學生數學建模）。</p> <p>&nbsp;</p> <p>因為數學建模競賽門檻很低，這個比賽主要依靠三個分工：代碼+碼字/數據搜集+數學，美賽對英語還有要求，三四天時間完成一篇論文，如果寫的好的話，這篇論文還有機會在別的渠道發(fā)表出去。</p> <p>&nbsp;</p> <p>并且如果你即將到了大三了，沒有特別多時間了，仍舊可以參加美賽和國賽，不需要特別多的準備，能找到合適的隊友就行。</p> <p>&nbsp;</p> <p>三個隊友沒必要分工特別明確，但一定是在能力上分別對應編程、建模以及論文寫作的。</p> <p>&nbsp;</p> <p>雖然分工太明確了會導致互相之間的工作不是很了解，但分工太過模糊又會易使得在比賽的那幾天里互相之間不知道誰適合干什么好，因此要多加注意。</p> <p>&nbsp;</p> <p>我當時參加了一次國賽和一次美賽，都是二等獎，成績不是很好，我覺得主要問題還是沒找到好隊友，因為這兩次比賽基本都是完全我自己寫的論文。</p> <p>&nbsp;</p> <p>第一次參加國賽的時候，隊友是電子信息專業(yè)的，他們想選一道有關大數據的題，但是他們又不太懂那些算法，又不太能碼字，于是從建模到寫論文都主要由我自己來了，后來到了美賽，我的兩個程序員隊友英語不太好，因此我再一次主要負責起論文寫作以及建模工作，他們幫忙查數據并繪圖，看了好多文獻，完成了論文。</p> <p>&nbsp;</p> <p>這兩次數學建模競賽雖然并沒有得到很好的結果，<strong>卻極大地鍛煉了我的能力，在之后我完成畢業(yè)論文，從開題到排版都顯得游刃有余</strong>。</p> <p>&nbsp;</p> <p>其他的比賽經歷的話，我還參加了一些量化的比賽，比如worldquant international championship，這是worldquant公司每年都會舉辦的量化比賽，需要在他們公司的平臺提交alpha量化因子，很適合懶得寫代碼的金融類或是財會類專業(yè)的同學。</p> <p>&nbsp;</p> <p>我們當時是三個同學一起組隊，參加他們公司在清華的宣講之后，自學了平臺的使用方法，然后就開始通過讀研報讀論文提交alpha，最后總共交了一百多個，全球排名44，不過答辯成績不是很好，所以沒進決賽。</p> <p>&nbsp;</p> <p>以及其他的一些量化平臺的比賽、大數據平臺類的比賽，感興趣的同學可以自己去了解下，我給大家列出幾個：<strong>Datacastle、kaggle、datafountain、泰迪杯數據分析競賽</strong>，大家如果有興趣可以去了解一下。</p> <p>&nbsp;</p> <p>理論上，<strong>任何比賽都可以參加，但前提還是要以保證GPA為前提</strong>，雖然大三老師給分普遍都很高，但也不要掉以輕心，雖然我并不是很喜歡諸如與老師搞好關系或是套近乎的行為，但至少要做到不被老師討厭，也就是說大三課程的考勤和平時作業(yè)一定不能差。</p> <p>&nbsp;</p> <h4><strong>3.實習&mdash;&mdash;有所收獲、有所成長</strong></h4> <p>&nbsp;</p> <section>因為競賽有些成果，我找實習也算是比較容易，第一個實習是在一家咨詢公司，給銀行做業(yè)務咨詢。</section> <p>&nbsp;</p> <p>第二個實習是在上文提到的worldquant那家公司，準確來說也不算實習，因為是那個比賽通過了，所以直接簽了兼職的量化研究顧問的合同，只需要在他們平臺提交alpha就能拿錢。</p> <p>&nbsp;</p> <p>第三個實習是在一家做人工智能教育的公司，我做技術運營，主要就是看國外的技術類blog，自己實現一些小項目或是寫一些文章。</p> <p>&nbsp;</p> <p><strong>實習的話，我建議大家至少有一兩個可講的、和專業(yè)相關的實習最好</strong>，如果到了大三還沒有實習，就要抓緊在大三上學期找一找寒假的實習，下學期找一找暑假的實習了。</p> <p>&nbsp;</p> <p>找實習其實還是不是特別難的，從實習僧、大街網等招聘網站或是學長學姐的介紹，都可以很快地得到筆試面試資格。</p> <p>&nbsp;</p> <p>在我看來，其實實習才是我學習動力最強的一段時間吧，因為好多不懂，好多知識忘記了，所以總在逼迫自己努力學習，也正是因為如此，<strong>希望大家可以找一份自己喜歡且有趣的實習，得以在幾個月的時間里檢驗自己大學所學的知識與技能，并從中思考自己未來的職業(yè)規(guī)劃。</strong></p> <p>&nbsp;</p> <p>以上就是我在申請過程中的一些經驗和體會，希望能夠對大家有所幫助。</p> <p>&nbsp;</p> <section> <section> <section></section> </section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <h3 style="text-align: center;"><strong>結語</strong></h3> <p>&nbsp;</p> </section> </section> </section> </section> <section></section> </section> <section> <section> <p>留學申請中，GPA確實重要，但和想去留學的決心相比較，也不是決定性的因素。你的決心+你的能力+你對所申專業(yè)的興趣與準備，才是重心所在。</p> </section> </section> </section> </section> </section>