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基本背景
本科专业：某前十985 信息管理与信息系统
GPA：91/100
TOEFL：110（R30+L29+W28+S23）
GRE：
基本背景
本科专业：某前十985 信息管理与信息系统
GPA：91/100
TOEFL：110（R30+L29+W28+S23）
GRE：
新浪博客
156+170+4
收获offers：
NYU DS（最终去向） / CMU MISM-BIDA / Columbia BA / Dartmouth MEM / UWashington MSIM / Georgetown Analytics / USC DS / UC Davis BA / UIUC MSIM
Reject：
Stanford MS&E / Cornell ORIE / Gatech Analytics / Chicago MSCAPP / Duke MIDS / NWU Analytics / Emory BA
Waiting List：Cornell Tech ORIE
选校
选校是个技术活，定位太高可能会失学，定位太低最后去了一般般的学校可能会心有不甘，所以不能忽视选校这个准备工作。选校之前，你需要大致考虑好自己对什么感兴趣、研究生毕业之后想要做什么。
我对Tech一些的专业和Data感兴趣，所以主申BA/DS这两个专业。但由于BA/DS近年来过于热门，申请比较玄学， 所以顺带申了OR/MIS/MEM这些专业下面有Data Science或者Analytics Concentration的项目，这几个专业的竞争相对来说会小一些。比如，Dartmouth的MEM，这是一个开在精品藤校下面的工程管理专业，虽然听上去跟Data不搭边，但是据学长学姐所言，进去之后绝大多数学生都选了Analytics Track，选CS的课也比较自由，所以，实际学的东西与BA没有很大差别；MEM是工学院和商学院合办的，Class Size比较小，享用的就业资源比较多。Dartmouth MEM在BA申请中并没有很大的知名度，但你如果能捡漏到类似这样的项目就是赚大了。除了考虑学校的专业水平，选校的时候还需要考虑其名气、地理位置、就业和所能提供到的就业资源。BA/DS的一些项目，如果学校名气在国内不是特别响但专业水平不错，这就需要结合个人的未来规划综合考虑。了解一个项目最直接的方式是去看项目的官网，然后可以在论坛上看前人的就读体验。大家选校的时候最好做一个Excel表格，记录各个项目对应的一些要求，GT最低要求/是否需要寄送、文书的要求、推荐信多少封、申请费、申请ddl等，便于后续查看。
申请本身也涵盖了一些运气成分，所以定位有时很难把握。大家可以参考一亩三分地、ChaseDream、学校的思享等等，分析过往的录取者水平，跟自身情况作比较，尽量合理地选校。除了三维等一些硬性条件，还要考虑自己目前的背景是否是学校的Preference。比如，我感觉UW MIS会比较偏爱本科是商科或者MIS的同学，尽管这个项目不Tech，但CS的同学去申请很大可能被拒。BA有些学校的录取很玄学，比如三维控的Duke、Emory和USC，很多高三维的大佬被拒；CMU MISM没有录取规律（商科理工科专业都有/GPA、GT水平参差不齐）；还有些学校会明显控三维+本科学校+本科专业，比如Columbia BA和NYU DS。
因为我个人打算是毕业后留美工作一段时间再回国，既想学到更多知识，又想兼顾学校的Reputation。其实我本人更青睐于DS专业，可以更深入地学习DS相关的理论与技术，但又担心我MIS本科不如CS/Math同学硬，怕申请不占优势，所以也主申了BA项目。于是，我的申请名单基本是“名校DS项目，名校BA项目，名校MIS项目，名校OR项目”。我采取了一个很粗暴的办法，就是定好保底校，想去的冲刺校都大胆申。结果就是保底校中了好几间，Gatech和NWU Analytics都去送钱了，浪费了一大笔申请费；好处就是中了NYU DS，尽管在录取者中处于末流水平T_T 当时觉得NYU DS往年招的都是CS/Math专业很top的学生，感觉自己没有什么录的可能，最后纠结了很久还是交了申请，offer来了的时候真的是很意外很惊喜！所以，很心水的学校只要有一点可能，还是要大胆申，GPA高的同学更是要大胆申，万一今年不小心扩招，万一这个小概率事件就真真落在自己头上。既然决定了出国，那这笔钱就不要省了hhhh （什么叫一点可能？往年有录跟自己水平相差不远的人，但人数非常之少。）
语言考试
语言考试我是在大三下学期刚开始的时候就全部搞定了，为后续专心实习和申请腾出了时间。GRE的有效期是五年，建议大家在大一刚开始的时候，就可以着手去考GRE了；不要太早去考托福，避免到申请时过了有效期，建议大二暑假时就可以开始考了。总之，早点考到满意的分数，后续申请的时候心里会比较有底，心态也会比较平和。GT我是一次刚好考到够用的分数，没有刷分所以也没有很详细的建议。比较建议先考GRE再考托福，因为GRE阅读和写作的难度以及词汇量都是在托福之上，考完GRE趁热打铁去考托福很大几率会事半功倍。
GRE词汇方面，我用了《填空选项词频表》（一个pdf文件）入门，它涵盖了很大一部分考试会涉及的词汇，然后去背《再要你命3000词》或者《红宝书》查漏补缺。填空有《GRE填空机经1100题难度分级版》，当时我只做了三分之一，考试中也遇到了几道原题；建议大家不要有了机经后盲目地埋头刷题，在有一定的词汇量后要开始认真做题，然后回顾错题、改进思路。数学对于中国学生基本不是问题，做一做OG了解一下题型和一些专用术语就差不多了。写作我有用一本参考书《GRE写作高频题目及考点精析》，可以了解写作argument和issue的题型分类以及对应的写作架构，里面很多范文写得特别好。
托福千万不要拖延练口语！我和我的一些朋友总是要拖到最后不到一个星期才开始练口语，但对于口语一般的同学，想一周内突击口语突破23/24的瓶颈几乎是不太可能的。拿口语的后四题来说，听力听到的信息会有很多，但如何把它们浓缩在一分钟的回答时间里面，就需要不断练习信息整合以及表达能力，所以口语想考高分（24+）一定一定要早早准备。考前一段时间内合理安排各部分做题比例，每天做点题保持语感。
真题方面，托福主要用TPO，GRE在考满分和Magoosh上面也有很多练习题。想要考出理想的语言成绩，最重要的还是稳扎稳打、踏踏实实地提升自己的语言能力，不要寄希望于短时间内突击得到快速提高。此外，语言分数的提高所带来的边际效益是不断递减的，能考高分固然是好，但若为了一些非顶级项目刷分（G330+、T110+）需要耗费大量时间精力，则要斟酌是否有这个必要。
背景提升
背景提升是一个知易行难的环节，找到弱点并制定对应的解决方案并不难，难在执行解决方案。三维不够的就刷分；专业背景不相关就补选相关课程，最好还能显示在学校成绩单上，如果实在没有就在Coursera这样的平台上网课；缺科研实习的就找专业相关的导师做科研、投简历找专业相关的实习。（我好像讲了一堆废话，但背景提升本质上就是那么简单粗暴）
如果能在大学前两年意识到背景的重要性，合理安排时间，踏踏实实提升背景，就会比到了大三下学期疯狂补锅好很多。如果你大一大二时，没有确定好毕业后要做什么，那可以先把成绩稳定在一个靠前的位置，大三大四继续保持，GPA高了无论之后出国还是保研都占优势。对于硕士申请来说，高GPA比高GT重要很多。大二大三时，可以找一个合适的学期安排一下交换，最好是去比自己本科学校更好的学校，打算出国的同学最好选择全英文教学环境的学校；交换的时候注意劳逸结合，不要只顾着玩然后GPA狂跌，这样交换的经历就不太好用到申请上；学有余力的同时也可以在交换的学校找个导师做做项目，积累经验也方便以后要推荐信。
实习对于申请BA专业来说是必不可少的，申DS没有实习还可以靠科研来凑数。我的三段实习都是大三时找的，所以这个过程很仓促也很焦虑。大家最好在大二暑假就先找第一份实习，第一份实习可能不太好找，做的内容含金量也可能不会很大，但有了第一份实习作为跳板后，等到大三再去找后续的实习会较容易。如何选择实习？我建议big name + relevant > not big name + relevant > big name + irrelevant。找到一份big name + relevant实习对后续找实习会十分有帮助，不仅积累了工作经验，big name也能帮助你更容易过简历关。找实习的过程可能会非常漫长也非常痛苦，最好是能通过同学内推来投简历，成功的概率会比海投高很多，如果没有内推就只能坚持不懈地海投。Data相关的实习种类繁多，质量良莠不齐。实习内容从用Excel清洗数据到运用机器学习算法建模都可以算data相关。有时上司委派的任务没有很难，只是做Excel和PPT，但这也是一个从数据中发现insight的过程；在空闲的时候，可以利用手头上已有的数据，尝试着建模或者做一个小项目，这样的自主性在实习里面也是很重要的。
文书材料
作为申请者，很难预估学校对文书的重视程度，所以大家好好写文书就对了（手动微笑）。文书并不是对过往经历或者所掌握技术的简单堆砌，而是要让招生官看到你是一个怎样的人、你的motivation、你和学校的契合度等。写出一篇非常出彩的文书很难，但最起码文书不应该有很明显的缺陷，比如，文书纯粹是列举所运用的技术，没有谈到一些insight和收获。Career goal是展现motivation的一个重要段落，所以short term career goal不要过于天马行空。不同专业乃至不同项目的侧重点会有所不同，大家需要在这些地方多下一些功夫。
“万事开头难”这句话用在写文书上非常适合，写第一个学校的文书会非常痛苦，可能前前后后要改十几次，但只要第一篇文书成型了，那么后面其他学校的文书写起来就会快很多。大家最好是亲自去学校官网了解清楚具体项目的文书要求、合理安排写文书的时间也非常重要，不要在临近ddl的时候匆匆赶完一篇文书，质量一般且没有经过精打细磨就上交系统了，这样是比较吃亏的。建议大家把各个学校的ddl列在记事本里，截屏并将图片设置为屏保，时刻提醒自己不要错过ddl。刚开始写文书时，一定要留有充足的时间去修改、润色，文书除了给培训师、mentor和native speaker team看，也可以找不同的朋友一起看，集思广益，对提升文书是挺有帮助的。
应对面试
像DS/MIS/OR 偏Tech的项目几乎是没有面试的，BA项目的面试会比较多。面试主要分两种：one-way interview和真人面试。
One-way interview可以靠不断的练习提高，一亩三分地和ChaseDream（这两个论坛真的很有用！！）会有一些同学分享历年和最新的面经，大家有时间可以去看一看。GGU也会提供学长学姐新鲜丰富的面经和模拟面试，这些都可以让我们在实际面试中更有把握。
真人面试会涉及到和面试官的interaction，所以表现得体十分重要！面试前大家最好去仔细看看学校的官网，从中可以探寻到学校看重的价值观、对申请人的偏好等等。比如，在面试Dartmouth的时候，我除了有提到MEM项目有较为悠久的历史渊源且与时俱进（比如其设置的analytics track、注重data的运用），还表达了自己十分欣赏它的community和优美的校园环境。我认为，表达自己对学校/项目的了解、列举学校极具吸引力的特质（除了course/reputation这些人人都看重的东西）是可以给面试加分的。BA的面试基本上算behavioral面，比如why school、why program、what career goal这些几乎是必考问题，常考问题大家可以通过面经进行总结。另外，简历上写实习/项目经历大家一定要十分清楚，以防“一问三不知”的情况。对于申请BA的同学，BA面试不会问技术细节，但也不能掉以轻心。
offer的权衡取舍
前文提到我本身是更喜欢DS、想进一个tech一些的项目，所以在NYU DS / CMU MISM-BIDA / Columbia BA / Dartmouth MEM里面首先放弃了两个藤校。Columbia BA和Dartmouth MEM这两个项目，虽然Dartmouth在国内的名气和排名不如Columbia，但我更喜欢Dartmouth MEM这个小而精的项目。NYU DS和CMU MISM-BIDA是真的很难选，一方面CMU是我一直都很想去的学校，很tech而且在科技公司有很强的alumni network，另一方面NYU DS的专业实力相当强，可以很系统地学习DS理论和技术，再加上NYU location也非常不错。但最终我选择NYU DS更多还是出于专业考虑。
鸡汤
我一直非常信奉的一句话是“把握当下，不留遗憾”，它适用于任何时候。在申请的过程中自然会有不少负面情绪涌上来的时刻，但越是这种时候，越需要理清当前最应该做什么，不要被负面情绪打败。在去年10月和11月，我清晰记得，申请竞争特别激烈的状况让我感到十分焦虑，但我不断地告诉自己，我的三维和实习已经定型了，此时此刻最重要的事是把文书写好，文书没有出现大问题，就算最后申请结果凉凉，我也没有遗憾。每一个环节都做好了，结果应该都不会太差。用心做好每一件事，不要留下遗憾，这对漫长的申请季来说就足够了。
“你需要尽你所能，最大限度地去努力。只要你这么做，只要你能保持乐观，你就能看见那熠熠的希望。”——《乌云背后的幸福线》
最后
“非常感谢一直给我支持和陪伴的亲人、朋友以及GGU的mentor、培训师。他们对我的信心超过了我对自己的信心，能够在我非常焦虑的时候安抚我的情绪，不断地鼓励我。没有他们，我的申请可能就不会有那么好的结果，衷心感谢！”
<成功案例>
仅2019 Fall世毕盟学员的部分申请结果：Princeton 27例，Harvard 46例，MIT 40例，Stanford 26例，Cambridge 20例，Oxford 23例......
（以上录取案例，均实名制备案，接受学员和家长的监督）
世毕盟咨询热线：400-6368-809
短信预约咨询：18600251066
收获offers：
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Reject：
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Waiting List：Cornell Tech ORIE
选校
选校是个技术活，定位太高可能会失学，定位太低最后去了一般般的学校可能会心有不甘，所以不能忽视选校这个准备工作。选校之前，你需要大致考虑好自己对什么感兴趣、研究生毕业之后想要做什么。
我对Tech一些的专业和Data感兴趣，所以主申BA/DS这两个专业。但由于BA/DS近年来过于热门，申请比较玄学， 所以顺带申了OR/MIS/MEM这些专业下面有Data Science或者Analytics Concentration的项目，这几个专业的竞争相对来说会小一些。比如，Dartmouth的MEM，这是一个开在精品藤校下面的工程管理专业，虽然听上去跟Data不搭边，但是据学长学姐所言，进去之后绝大多数学生都选了Analytics Track，选CS的课也比较自由，所以，实际学的东西与BA没有很大差别；MEM是工学院和商学院合办的，Class Size比较小，享用的就业资源比较多。Dartmouth MEM在BA申请中并没有很大的知名度，但你如果能捡漏到类似这样的项目就是赚大了。除了考虑学校的专业水平，选校的时候还需要考虑其名气、地理位置、就业和所能提供到的就业资源。BA/DS的一些项目，如果学校名气在国内不是特别响但专业水平不错，这就需要结合个人的未来规划综合考虑。了解一个项目最直接的方式是去看项目的官网，然后可以在论坛上看前人的就读体验。大家选校的时候最好做一个Excel表格，记录各个项目对应的一些要求，GT最低要求/是否需要寄送、文书的要求、推荐信多少封、申请费、申请ddl等，便于后续查看。
申请本身也涵盖了一些运气成分，所以定位有时很难把握。大家可以参考一亩三分地、ChaseDream、学校的思享等等，分析过往的录取者水平，跟自身情况作比较，尽量合理地选校。除了三维等一些硬性条件，还要考虑自己目前的背景是否是学校的Preference。比如，我感觉UW MIS会比较偏爱本科是商科或者MIS的同学，尽管这个项目不Tech，但CS的同学去申请很大可能被拒。BA有些学校的录取很玄学，比如三维控的Duke、Emory和USC，很多高三维的大佬被拒；CMU MISM没有录取规律（商科理工科专业都有/GPA、GT水平参差不齐）；还有些学校会明显控三维+本科学校+本科专业，比如Columbia BA和NYU DS。
因为我个人打算是毕业后留美工作一段时间再回国，既想学到更多知识，又想兼顾学校的Reputation。其实我本人更青睐于DS专业，可以更深入地学习DS相关的理论与技术，但又担心我MIS本科不如CS/Math同学硬，怕申请不占优势，所以也主申了BA项目。于是，我的申请名单基本是“名校DS项目，名校BA项目，名校MIS项目，名校OR项目”。我采取了一个很粗暴的办法，就是定好保底校，想去的冲刺校都大胆申。结果就是保底校中了好几间，Gatech和NWU Analytics都去送钱了，浪费了一大笔申请费；好处就是中了NYU DS，尽管在录取者中处于末流水平T_T 当时觉得NYU DS往年招的都是CS/Math专业很top的学生，感觉自己没有什么录的可能，最后纠结了很久还是交了申请，offer来了的时候真的是很意外很惊喜！所以，很心水的学校只要有一点可能，还是要大胆申，GPA高的同学更是要大胆申，万一今年不小心扩招，万一这个小概率事件就真真落在自己头上。既然决定了出国，那这笔钱就不要省了hhhh （什么叫一点可能？往年有录跟自己水平相差不远的人，但人数非常之少。）
语言考试
语言考试我是在大三下学期刚开始的时候就全部搞定了，为后续专心实习和申请腾出了时间。GRE的有效期是五年，建议大家在大一刚开始的时候，就可以着手去考GRE了；不要太早去考托福，避免到申请时过了有效期，建议大二暑假时就可以开始考了。总之，早点考到满意的分数，后续申请的时候心里会比较有底，心态也会比较平和。GT我是一次刚好考到够用的分数，没有刷分所以也没有很详细的建议。比较建议先考GRE再考托福，因为GRE阅读和写作的难度以及词汇量都是在托福之上，考完GRE趁热打铁去考托福很大几率会事半功倍。
GRE词汇方面，我用了《填空选项词频表》（一个pdf文件）入门，它涵盖了很大一部分考试会涉及的词汇，然后去背《再要你命3000词》或者《红宝书》查漏补缺。填空有《GRE填空机经1100题难度分级版》，当时我只做了三分之一，考试中也遇到了几道原题；建议大家不要有了机经后盲目地埋头刷题，在有一定的词汇量后要开始认真做题，然后回顾错题、改进思路。数学对于中国学生基本不是问题，做一做OG了解一下题型和一些专用术语就差不多了。写作我有用一本参考书《GRE写作高频题目及考点精析》，可以了解写作argument和issue的题型分类以及对应的写作架构，里面很多范文写得特别好。
托福千万不要拖延练口语！我和我的一些朋友总是要拖到最后不到一个星期才开始练口语，但对于口语一般的同学，想一周内突击口语突破23/24的瓶颈几乎是不太可能的。拿口语的后四题来说，听力听到的信息会有很多，但如何把它们浓缩在一分钟的回答时间里面，就需要不断练习信息整合以及表达能力，所以口语想考高分（24+）一定一定要早早准备。考前一段时间内合理安排各部分做题比例，每天做点题保持语感。
真题方面，托福主要用TPO，GRE在考满分和Magoosh上面也有很多练习题。想要考出理想的语言成绩，最重要的还是稳扎稳打、踏踏实实地提升自己的语言能力，不要寄希望于短时间内突击得到快速提高。此外，语言分数的提高所带来的边际效益是不断递减的，能考高分固然是好，但若为了一些非顶级项目刷分（G330+、T110+）需要耗费大量时间精力，则要斟酌是否有这个必要。
背景提升
背景提升是一个知易行难的环节，找到弱点并制定对应的解决方案并不难，难在执行解决方案。三维不够的就刷分；专业背景不相关就补选相关课程，最好还能显示在学校成绩单上，如果实在没有就在Coursera这样的平台上网课；缺科研实习的就找专业相关的导师做科研、投简历找专业相关的实习。（我好像讲了一堆废话，但背景提升本质上就是那么简单粗暴）
如果能在大学前两年意识到背景的重要性，合理安排时间，踏踏实实提升背景，就会比到了大三下学期疯狂补锅好很多。如果你大一大二时，没有确定好毕业后要做什么，那可以先把成绩稳定在一个靠前的位置，大三大四继续保持，GPA高了无论之后出国还是保研都占优势。对于硕士申请来说，高GPA比高GT重要很多。大二大三时，可以找一个合适的学期安排一下交换，最好是去比自己本科学校更好的学校，打算出国的同学最好选择全英文教学环境的学校；交换的时候注意劳逸结合，不要只顾着玩然后GPA狂跌，这样交换的经历就不太好用到申请上；学有余力的同时也可以在交换的学校找个导师做做项目，积累经验也方便以后要推荐信。
实习对于申请BA专业来说是必不可少的，申DS没有实习还可以靠科研来凑数。我的三段实习都是大三时找的，所以这个过程很仓促也很焦虑。大家最好在大二暑假就先找第一份实习，第一份实习可能不太好找，做的内容含金量也可能不会很大，但有了第一份实习作为跳板后，等到大三再去找后续的实习会较容易。如何选择实习？我建议big name + relevant > not big name + relevant > big name + irrelevant。找到一份big name + relevant实习对后续找实习会十分有帮助，不仅积累了工作经验，big name也能帮助你更容易过简历关。找实习的过程可能会非常漫长也非常痛苦，最好是能通过同学内推来投简历，成功的概率会比海投高很多，如果没有内推就只能坚持不懈地海投。Data相关的实习种类繁多，质量良莠不齐。实习内容从用Excel清洗数据到运用机器学习算法建模都可以算data相关。有时上司委派的任务没有很难，只是做Excel和PPT，但这也是一个从数据中发现insight的过程；在空闲的时候，可以利用手头上已有的数据，尝试着建模或者做一个小项目，这样的自主性在实习里面也是很重要的。
文书材料
作为申请者，很难预估学校对文书的重视程度，所以大家好好写文书就对了（手动微笑）。文书并不是对过往经历或者所掌握技术的简单堆砌，而是要让招生官看到你是一个怎样的人、你的motivation、你和学校的契合度等。写出一篇非常出彩的文书很难，但最起码文书不应该有很明显的缺陷，比如，文书纯粹是列举所运用的技术，没有谈到一些insight和收获。Career goal是展现motivation的一个重要段落，所以short term career goal不要过于天马行空。不同专业乃至不同项目的侧重点会有所不同，大家需要在这些地方多下一些功夫。
“万事开头难”这句话用在写文书上非常适合，写第一个学校的文书会非常痛苦，可能前前后后要改十几次，但只要第一篇文书成型了，那么后面其他学校的文书写起来就会快很多。大家最好是亲自去学校官网了解清楚具体项目的文书要求、合理安排写文书的时间也非常重要，不要在临近ddl的时候匆匆赶完一篇文书，质量一般且没有经过精打细磨就上交系统了，这样是比较吃亏的。建议大家把各个学校的ddl列在记事本里，截屏并将图片设置为屏保，时刻提醒自己不要错过ddl。刚开始写文书时，一定要留有充足的时间去修改、润色，文书除了给培训师、mentor和native speaker team看，也可以找不同的朋友一起看，集思广益，对提升文书是挺有帮助的。
应对面试
像DS/MIS/OR 偏Tech的项目几乎是没有面试的，BA项目的面试会比较多。面试主要分两种：one-way interview和真人面试。
One-way interview可以靠不断的练习提高，一亩三分地和ChaseDream（这两个论坛真的很有用！！）会有一些同学分享历年和最新的面经，大家有时间可以去看一看。GGU也会提供学长学姐新鲜丰富的面经和模拟面试，这些都可以让我们在实际面试中更有把握。
真人面试会涉及到和面试官的interaction，所以表现得体十分重要！面试前大家最好去仔细看看学校的官网，从中可以探寻到学校看重的价值观、对申请人的偏好等等。比如，在面试Dartmouth的时候，我除了有提到MEM项目有较为悠久的历史渊源且与时俱进（比如其设置的analytics track、注重data的运用），还表达了自己十分欣赏它的community和优美的校园环境。我认为，表达自己对学校/项目的了解、列举学校极具吸引力的特质（除了course/reputation这些人人都看重的东西）是可以给面试加分的。BA的面试基本上算behavioral面，比如why school、why program、what career goal这些几乎是必考问题，常考问题大家可以通过面经进行总结。另外，简历上写实习/项目经历大家一定要十分清楚，以防“一问三不知”的情况。对于申请BA的同学，BA面试不会问技术细节，但也不能掉以轻心。
offer的权衡取舍
前文提到我本身是更喜欢DS、想进一个tech一些的项目，所以在NYU DS / CMU MISM-BIDA / Columbia BA / Dartmouth MEM里面首先放弃了两个藤校。Columbia BA和Dartmouth MEM这两个项目，虽然Dartmouth在国内的名气和排名不如Columbia，但我更喜欢Dartmouth MEM这个小而精的项目。NYU DS和CMU MISM-BIDA是真的很难选，一方面CMU是我一直都很想去的学校，很tech而且在科技公司有很强的alumni network，另一方面NYU DS的专业实力相当强，可以很系统地学习DS理论和技术，再加上NYU location也非常不错。但最终我选择NYU DS更多还是出于专业考虑。
鸡汤
我一直非常信奉的一句话是“把握当下，不留遗憾”，它适用于任何时候。在申请的过程中自然会有不少负面情绪涌上来的时刻，但越是这种时候，越需要理清当前最应该做什么，不要被负面情绪打败。在去年10月和11月，我清晰记得，申请竞争特别激烈的状况让我感到十分焦虑，但我不断地告诉自己，我的三维和实习已经定型了，此时此刻最重要的事是把文书写好，文书没有出现大问题，就算最后申请结果凉凉，我也没有遗憾。每一个环节都做好了，结果应该都不会太差。用心做好每一件事，不要留下遗憾，这对漫长的申请季来说就足够了。
“你需要尽你所能，最大限度地去努力。只要你这么做，只要你能保持乐观，你就能看见那熠熠的希望。”——《乌云背后的幸福线》
最后
“非常感谢一直给我支持和陪伴的亲人、朋友以及GGU的mentor、培训师。他们对我的信心超过了我对自己的信心，能够在我非常焦虑的时候安抚我的情绪，不断地鼓励我。没有他们，我的申请可能就不会有那么好的结果，衷心感谢！”
<成功案例>
仅2019 Fall世毕盟学员的部分申请结果：Princeton 27例，Harvard 46例，MIT 40例，Stanford 26例，Cambridge 20例，Oxford 23例......
（以上录取案例，均实名制备案，接受学员和家长的监督）
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