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文章较长，请于闲的无聊之时来阅。码字辛苦，帖子观点皆为鄙人个人看法，若有肤浅、愚昧之处，请一笑而过，望各位轻拍。综述 Offer是两年的master program，方向是Computer Science下的数据挖掘、数据库，提供两年的奖学金，18000加元一年，学费不免，4400多加元一年。 Simon Fraser U或许一些同学不熟悉，我这里顺带介绍一下，学校是位于加拿大温哥华的一所年轻的大学，只有40多年的历史。本科教育在加拿大很不错，每年基本都能排进加拿大前3。研究生教育要稍逊色，毕竟学校年轻，没有太多牛professor和research的积淀。不过在computer science这块还是非常不错的，尤其在某些方向上，比如数据挖掘(data mining)，也是我申的方向。数据挖掘的一代宗师Han JiaWei曾在SFU任教，带出了一个做data mining很强的团队，虽然他现在人在UIUC。。胡乱扯了一通综述，下面就介绍一下自己吧。个人背景<想满足八卦、好奇心的，这个session不容错过> 信通05本科，学通信工程，GPA加权平均(所有的课程)79点多，算80吧，反正在CV上写得就是80/100，major就别提了，巨烂，没算过，估计75左右，maybe。 TOEFL 90, GRE 1120(320 + 800)，裸考的verbal和quantity，作文机考有准备，不过也很烂，才3.0。大学只参加过一个竞赛，acm-icpc，去过world finals，荣誉参赛。有做过相关的科研和实习，在百度干过，不过时间较短，因为偏工程后来就跑去微软亚洲研究院(MSRA)了。在MSRA，做了半年多，方向是Web Search and Mining，主要是做论坛的data mining和information retrieval，合作过一篇full paper，在ACM SIGKDD 2009(应该是数据挖掘的顶级会议)，不过是今年4月才出的结果，个人觉得对申请没起上啥作用。恩，大概就这些了。申请经历和结果<该session较长，适合有耐心且对流水账故事不感冒的同学> 总的来说，比较仓促。我是大三下决心走出国这条路的，当时对什么TOEFL、GRE之类的考试完全没了解，英语也很一般，其他背景也比较单薄。于是下学期边在百度做研发，边复习英语考TOEFL，期间由于期末考试和一些原因就离开了公司，专心复习英语。第一次TOEFL(08年7月)成绩很烂，又报了一次9月的，还是不理想(不到90)，期间面了MSRA也顺利去实习了，一边忙project一边还复习TOEFL呢，因为又报了一次11月的TOEFL。。。汗，第三次了！最后终于上90了，也算是对得起这几千块报名费啦。差不多到12月，材料啥的也忙完了，当时由于项目忙，选校、填网申、寄材料之类的也是断断续续在做，没有太多时间去琢磨。最后一共申请了10所，美国5所，加拿大3所，香港2所。主要是精力有限加上省钱，恩。 12月底，材料啥都寄了，一切前期工作都ok了。之后我就开始发信套教授，牛校的教授基本不屌我，一般学校的教授不是说没position就是说you are good and recommend you to apply之类没信息含量的话。倒是一个港中文的教授对我有兴趣，然后有幸参加了3月份在深圳的面试，面完感觉状态比较差。之后那位教授到北京又把我叫去面了一把，他知道我做acm-icpc，就问我算法题，偶后来还是回答上了，然后就随便聊聊咯。可能是方向不是太match，也聊不出共同话语，偶就撤了。。到现在也没收到港中文的消息，估计是被默拒了吧。3月底之前，我的主要工作就是收拒信加面了一次试，没有任何ad和offer，整个心理状态可以用一个字来形容，慌！好在时来运转，在3月下旬刷到一封未来老板的邮件说要电面，我立马给回复，约了两天后的上午面，然后抓紧时间把研究经历、竞赛经验、未来打算啥的好好梳理了一番。等到真正面试的那天，当我忐忑不安地拿起电话听筒时，我做梦也没想到接下来的面试是如此之“水”。。一开始对面的教授就直入主题，说我做你的supervisor有没有问题。我瞬间答曰，That’s great。没问题；然后教授说，good，那我给你offer你有多大的可能性会来。接着很nice的给我解释一年给我多少钱，学费多少，第一学期做TA，第二学期做RA啥的。我一听，脑子就转不过来了，这是在给offer么？咋不问我点什么研究经历捏。。我的GPA还ms这么低都不care么，加上当时还有一些学校没消息，想想就随口说60%吧。教授说，ok。最后一个问题，你的一些课程分不高能解释一下原因吗？我说，这个主要是因为我把大多时间放在其他一些课程和喜欢的研究项目上了，导致某些课成绩不高。然后又补充说，我的数学基础课的成绩都是很好的。对面教授表示理解，之后随便扯了几句就say good bye了。面完以后，感觉希望还挺大的，就一直和教授保持联系，隔几天发封邮件给他还有系主任push push赶紧发offer。过了3个星期，终于刷到admission letter和offer letter了，总算是定下了。在没收到offer之前，我还参加了港科大的面试，也拿到了offer不过因为决定去sfu就把offer给拒了。当然，其他学校的拒信还是持续在收滴。。下面是我的选校list和最后结果：美国(全是PhD)，Cornell，rej；UIUC，rej；UCSD rej；CMU rej；USC，pending；加拿大(全是Master)，SFU(有interview)，offer；UBC，rej；Waterloo，rej；香港(一个Mphil一个PhD)，CUHK(有interview)，pending；HKUST(有interview)，offer； 10所学校，3个interview，2个offer，2个pending，6个rej，比较惨淡了。申请心得和建议<本帖其他session可不看，这个session强烈建议看> 关于GPA。对本科生而言，非常非常重要，越高越好。这个是硬道理，不管是申美国、加拿大还是香港、新加坡啥的，每个学校，每个教授都会care你的GPA，不论你其他背景有多牛。可能你有很多牛paper、牛竞赛的奖啥的，但是如果你的GPA不好，甚至烂的话，基本上教授都会要你给出一个合理的解释才会真正consider你的application。个人觉得overall和major都在85/100左右就算excellent了，of course，the higher，the better。如果GPA实在不高，但想申请有个offer，请看下面。关于竞赛。大学里有很多竞赛，我觉得都应该去尝试尝试。能得到奖固然好，拿不到也没关系，至少还有个经历在那，也挺好的。不过，如果真正开始做竞赛了，就一定要认真对待、坚持下去，首先不是为奖，而是为参加竞赛而获得的知识、经验和能力，这些是可以往CV、PS里写，甚至在面试里也能向教授present。其次才是为了拿奖。这样心态正了，自然就水到渠成，结果往往很好。我大学搞过一个竞赛，acm-icpc，从大一下到大三上，这里就再啰嗦几句。这个竞赛的特点是准备周期长，拿奖难度大，但是收益很高，推荐低年级的同学(大一、大二)参加。要求有扎实的算法功底，一定的coding和debug能力，当然还有团队合作(3人)。关于详细介绍，请进北邮人->全部讨论区->学术科技->第一个版面，那里经常有牛人出没会给你指点一番。数学建模也不错，个人感觉从大一到大四都可以弄弄，因为最后是有类似paper的essay产出，加上如果能拿到美赛的outstanding award的话，在申请的时候也是非常有说服力的。还有就是微软的imagine cup和IBM的RoboCode，这两个竞赛都设有全球总决赛，如果能打进总决赛的话，在简历上就可以狠狠地添上一笔啦。最后，参加竞赛尽量参加一些有区域影响力申请全球影响力的，不为啥，就怕老外教授不知道哇。关于科研和论文。首先我想强调的是，要锻炼自己self-driven、self-confidence的能力，就是大胆、自信。我想，第一个摆在很多想做科研的本科生面前的问题就是如何才能找到做科研的机会，没有实验室，没有导师，咋做研究，咋发paper？所以，这就要求我们要大胆，主动出击，在大概确定自己未来的方向并且有了初步调研以后就应该主动地去学校的实验室、校外的或者是企业里找教授、研究员聊，脸皮一定要厚，机会都是靠自己争取来的，想想我们唐骏大师兄早年是怎么拿到出国名额的，然后再看看大师兄今天的成就，如果还不理解，再想想他是如何搞定他MM的。如此一来，一可以和加强自己对这些方向的认识(关于选方向下面会详细说)，有利于自己未来选定最终方向的决策；二来，说不定一些教授正好缺人或者觉得你很优秀很有上进心，科研的机会就是你的了。当进了实验室，就要自信，虽然对目前的project没有感觉，虽然要求的编程语言没用过，虽然暂时没有idea，请记住，冷静，不要慌，相信自己一定有办法，踏踏实实的学，到最后肯定没问题，project能做完，paper也有的发，多好。这里，推荐微软亚洲研究院，做EE&CS的都应该去试试，方法是学好编程、算法和数学，然后再找在里面实习或工作的学长推荐，最后就看RP了。关于选方向。因为我是学EE，后来申请的是CS，所以对EE&CS的一些方向都有一些了解。这里就大概说说。其实，做EE&CS的研究，玩到底，就是做数学、做算法，然后coding。所以，本科学数学、物理的同学，其实完全可以去申请EE&CS的某些专业。比如，AI(人工智能)里的machine learning(机器学习)，natural language processing(自然语言处理)，pattern recognition(模式识别)，computer vision(机器视觉)啥的，这些方向大都离不开概率和统计(学数学物理出身的很有优势)，还有一些经典的算法。然后，DB(数据库)、DM(数据挖掘)，System(系统设计与实现，如大型分布式系统、云计算)，Computer Network，Communication(wireless)之类的，个人感觉更适合学CS或者EE出身倒腾倒腾，仅仅是个人想法。最后，提醒以后选方向的同学，先多了解，知道某个方向目前大概是在做什么，然后找学长、老师咨询，最后尝试选一个最感兴趣，觉得自己有能力做的方向做做。还有需要注意一下申请的一些方法和技巧，多认识周围有共同目标的同学，大家人多力量大，点子、各种消息也多，准备材料时也可互相请教、修改。收尾<一顿感谢，可无视> Ok，首先感谢偶的MM，对我的支持和鼓励。接着是北邮acm-icpc团队的兄弟姐妹们，特别是俺的队友xiaoming, yu总，还有推荐我去MSRA的青爷，曾经经常陪我在MSRA怠工玩fuseball、台球和pingpong的zengkui大牛，还有申请时经常被我骚扰的、发了10多篇paper、最后去UC RiverSide的wangyi大牛学长，以及在MSRA实习认识的各位好友和牛人们。最后，祝大家好运，也祝自己好运。Over。

报个offer Ms@CS of Simon Fraser U. + 申请总结