[錄取] Columbia Marketing (Quant)/BU IS PhD

看板studyabroad (留學)作者 (Penny)時間1月前 (), 1月前編輯推噓17(1701)
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看了留學板非常多年,如果沒有留學板這麼多前輩無私的分享,我覺得我今年的申請沒辦法有好的結果,因此也希望能來分享一些自己申請的經驗。 去年兩位申請上Quantitative Marketing PhD(HBS/Berkeley)的文章在申請的相關資訊上已經著墨相當多,而他們提到的多數資訊也能適用於IS的申請,因此他們提過的東西我就不再贅述,而盡量在我此次的申請經驗上進行一些資訊的補充,希望能為往後對Quant Mkt/IS PhD有興趣的申請者有所幫助。 申請結果: Program: Marketing (Quant)*7, Information Systems*5, Political Science (Methodology)*1 (All PhD) Admission: Columbia Business School - PhD in Marketing (Quant) (2/17, w/ 5yr fellowship) Boston University Questrom School of Business - PhD in Information Systems (2/16, w/ 5yr TA/RA) Rejection: Marketing: MIT Sloan (2/12), Northwestern Kellogg (2/24), Cornell Johnson (3/3) Information Systems: U of Minnesota Carlson (2/24) Pending: Marketing: Wharton, CMU Tepper, Emory (應該都是silent rej....) Information Systems: CMU Heinz, UW Seattle (Foster), UT Austin (UT Austin 應該是silent rej)Political Science: NYU (2/5就發admission了, 所以應該也是還沒收到rejection而已) Interview: UW Seattle(1/15), Boston University(2/3), Columbia(2/12) Decision: (very likely) Columbia Business School Education: Bachelor of Laws @ NTU, minor in Political Science: 3.92/4.3 M.A. in Economics @ NTU (Transferred from NTU Political Science): 3.85/4.3 Math/Stat-related Courses (All taken during master): Calculus, Linear Algebra, Advanced Statistics, Introduction to Mathematical Analysis I CS-related Courses (All taken during master): Data Structure and Programming(EE), The Design and Analysis of Algorithms(EE) Test Score: GRE: V155 Q170 AW3.5 TOEFL: 109, R29 L30 S25 W25 (二戰, 一戰就口說少了兩分.....) Research Experience: Full time RA @ NTU Econ Part time RA @ NTU Econ Part time RA @ NTU Political Science Teaching Experience: TA, Applied Statistics @ NTU Political Science Professional Experience: Data Scientist @ Financial Industry (8 months) Publication: None, 不過含碩論有兩個Independent Research Projects, 也是這次申請面試的重點 Honors and Awards: NTU Outstanding TA*1 NTU Presidential Awards*2 References: 2 from NTU Econ 1 from NTU IM 1 from NTU Political Science (Only for NYU Polisci) 1 from UT Austin Political Science (Only for NYU Polisci) 申請心得: 從我的背景可以看到我是個非典型的申請者,這次的申請結果運氣確實佔了絕大部分的比重,但我盡力從我的申請經驗中找出一些比較有用的資訊出來分享。 在開始前先說明我的研究興趣,我的興趣主要分為兩個: 1.從數位足跡/行為資料中了解消費者/用戶的個人特質、偏好,並了解這些因素與消費/其他經濟或政治行為的關聯2.線上社群網絡中的資訊散播/同儕效應及其對現實社會與個人行為的影響 方法上則結合Econ & ML/Stat 這些題目在Quantitative Marketing及Information Systems的文獻中都有相當的著墨,因此我在申請上比較題目導向,找出這兩個領域中跟我興趣相符教授較多的program進行申請。另外由於NYU PS做Social media和Methodology的老師很多,考量自己的背景可能申請政博會比較有機會,因此額外申請了NYU的政博(事實證明NYU的老師並不這麼認為......) 資源分享: 對於Quant Marketing的申請者,我推薦大家可以先讀以下這篇文章。這篇文章調查了Quant Marketing的學者對於領域現況及發展的想法與省思,有助於了解整個領域的發展方向,裡面也有一些關於博士生培養的一些看法,或許會有點幫助: https://reurl.cc/E24mzk 另外去年兩位HBS的錄取者針對商博的申請寫了一份非常詳細的指南,裡面有一些SOP/CV可供參考: https://reurl.cc/0D9e0K 大鼻去年的申請經驗: https://reurl.cc/Q7R0Kq 以及板上無數商博與Econ前輩的分享(關鍵字Econ PhD, Marketing PhD, Management PhD, etc.) 此外我也滿推薦中國的追夢網(ChaseDream),裡面關於商學院博士班申請的資訊乃至各校的一些情況都非常豐富(雖然有些學校的資訊有點過時,建議要看一下發文時間),可以作為申請時選校及準備面試的一些參考。不過建議大家裡面的申請定位文章參考就好,有時候好學校不是只看硬條件來篩選人的。 所需修課背景: 相較於財博,Top Bschool的Quantitative Marketing及IS對於申請者的數學背景要求似乎沒有這麼高且絕對,主要取決於學校的強項、申請者本身的研究興趣與該年committee的偏好而定。舉例而言,一個研究興趣為Micro Theory/Analytical Modeling的申請者,或一間整體較偏econ的學校(eg: Chicago Booth, Stanford GSB),對數學背景及修課成績的要求可能就會更高;而對一個興趣偏向兼採Econ+ML方法做empirical modeling或applied research的申請者,學校對於一些高等數學課成績(如分析導論)的重視程度可能就會較低。 因此,在基本的數學條件(微積分、線代、數統/高統、計量)具備的情況下,只要申請者整體背景與能力能夠撐起自己的研究興趣,其實不太需要因為數學課修得不夠多或分導成績不夠好(對就是我,而且我分導二還停修......)而放棄申請top school,畢竟這些只是工具,而PhD的前兩年就是要訓練博士生掌握這些工具,只要具備了足夠的基礎並展現自己學習的意願,學校會更為看重申請者其他的潛力與特質來進行挑選。 選校: 參加virtual visit day時,有人問教授們對於選擇PhD program的建議,而所有教授都非常一致強調"Fitness"的重要性。這個Fitness不只包含研究興趣上,還包含了你想要在博班接受什麼樣的訓練、喜歡怎麼樣的文化、對地點有沒有偏好等等,綜合我自己的經驗以及老師們的看法,在選校上幾點我認為比較重要的考慮因素為: 1. 你有多想要念PhD: 這個因素會決定你的申請策略。如果你非PhD不可,那建議拉大區間申請。如果你覺得就算全滅,另尋出路也是個可以接受的選擇,在選校上就可以較為任性。 2. 如果只拿到該校offer,是否會毫不猶豫地去唸: 綜合考量任何一切會影響你願不願意在一個地方居住/唸書五年的因素後(如學校reputation/ranking,placement,program design,課程安排,program氛圍(可以先嘗試打聽),地點,氣候,物價水準,該校現在的博士生組成等),若你會毫不猶豫地去念這間學校,才建議將之納入選校清單,不建議為了保底而申請自己不願意念的學校,這只是浪費申請費與時間成本而已。 3. 該program faculty與自己研究興趣契合度: 如果program整體的強項與自己興趣不合,或是沒有至少兩到三位讓你十分感興趣的教授,就不太建議納入選校清單。 以我而言,博士班五年時間,如果不能念我最想去的program,那我寧願回到業界工作。因此,我先根據第二點篩選出我喜歡的program或學校,再用第一點從這些學校裡篩出我想申請的program,其實最後的申請名單有點像在丟樂透。如果PhD就是你的唯一目標,除了拉大區間擬好策略外,或許也可以參考各校的PhD student profile去了解一下各校可能的招生偏好以尋找較有機會的學校。(並不是絕對,有時換個committee或是學校為了diversity的考量,選人可能就會差很多,僅做參考)。 在Ranking部分,除了UT Dallas的排名可以反映該校faculty的研究實力外,我更建議以placement為主要參考依據,並且看placement要把Quant跟CB分開來看(可以搜一下那些畢業生的CV,可以看出是哪個track的)。以近幾年來說,即使是top school,Quant跟CB的placement也會不太一致XD 詳細情況可以參考中國追夢網上的討論。 另外在virtual visit day的時候,一個2017從Booth畢業來到CBS的老師有跟我們分享他對幾個program(HBS、MIT、Booth、Stanford GSB、Wharton、CBS、CMU Tepper)的看法,在此分享給以後的申請者做為參考(Program特色代表的是他們可能的招人偏好,畢竟fitness很重要): 1. 偏經濟或偏DS: 偏經濟(Structural/Analytical modeling)的有Booth跟Stanford GSB,CBS、Wharton跟CMU Tepper比較偏DS/technical,MIT略偏Econ但比Booth/Stanford Balance。 2. Academic or Practical: 老師認為最偏Academic(研究上比較沒有強調要跟業界相關)的是Booth,HBS最Practical,CBS跟Wharton位在中間,MIT較偏Academic但沒有Booth的傾向明顯。 3. 其他: Top program大部分都比較偏entrepreneur model,也就是老師們比較不會主導一個project讓學生跟,而是鼓勵學生從博一就開始自己想idea,尋找合作的faculty並且lead the project。他認為這之中Booth跟Haas是最強調學生獨立性的培養,CMU相對來說比較偏apprentice model。另外有個待過Tepper的老師說CMU相對來說CB比較弱,所以不像其他program size大的學校能夠有跨CB/Quant的研究機會(CBS就很強調Interdisciplinary這一點)。 GRE/TOEFL: GRE因為懶得自己準備,選擇去Mason補習,TOEFL聽讀寫基本都吃GRE和看美劇的老本,因此這部份我只想特別分享一下TOEFL口說的準備。 我在確定要申請商學院博士班並回學校當RA後,就請一個母語程度的朋友幫忙,從我考前約三個月開始,每周一次一小時幫我練習口說。我們每周會練習兩到三個TPO的獨立題及一組整合題。每題練完,她都會給我一些feedback,我們會討論剛剛出現的問題及改善方式,她也會問我的答題思路以及口說的習慣以給我適合的建議。多練幾次後,我也漸漸摸索出適合自己的答題方式與需要加強的弱點。由於我們的練習方式並不是我單方面的接收她給我的建議與策略,因此過程中我也對自己一些口語和表達上的習慣與方式有了較深的檢討與了解,對我在語言的組織與表達上很有幫助,也讓我之後面試遇到沒有準備過的題目時能夠不慌不忙的臨場發揮。如果身邊剛好有英文程度非常好的朋友且對方也有意願且時間幫忙,或許可以考慮這樣的方式。 至於這些標準化考試的成績標準,以商學院而言,我的建議是TOEFL越高越好,如果目標是top school,不要只滿足於100分,口說也盡量到25分以上。GRE的部分,我反而覺得沒有托福這麼重要,儘管top school的GRE平均成績列出來都非常驚人,好像沒有330+4.0就上不了,但實際上對國際學生而言,GRE的Bar應該沒有這麼高,至少在比較Quantitative的領域,325應該是夠的(當然Q最好要接近滿分)。過了這個bar之後,GRE在整個申請過程中就不再是決定因素了。 推薦信: 關於推薦信的重要性、如何選擇推薦人等問題,之前幾篇商學院與Econ博士班的錄取文中皆有詳細分享,在此我想補充以下兩點: 1. 推薦信可以補充在SOP, CV, 成績單等其他申請文件上無法客觀呈現的優勢與能力: 如果你覺得自己有什麼能力或優勢需要重點強調,但在其他申請文件中無法客觀呈現,請與你的推薦人溝通,並提供實際案例,讓他在推薦信中幫你強調這些面向。以我的例子而言,由於我的研究興趣在方法上是ML+econometrics,但我一方面不是電資or資管背景,一方面成績單上沒有機器學習的修課紀錄,因此我特別請在RA期間有研究上合作的資管系教授在推薦信中幫我強調這些能力。此外,我的指導教授兼RA老闆也表示她會在推薦信中特別幫我強調我在碩班三年期間,為了研究興趣與需要從零開始補了多少東西,以展現我的學習能力。 2. 多跟推薦人分享你對相關領域文獻的心得與研究idea: 對跨領域的申請者而言,展現自己對於該領域已經有一定程度的了解和自己一些研究想法相當重要。然而SOP篇幅相當有限,可能不一定能在SOP中寫得非常詳細。因此,如果能多跟你的推薦人分享一些你喜歡的文獻和一些research idea,不僅能讓推薦人有更多素材可以寫,也能更加證明你對該領域的熱情與研究潛力。 SOP: 關於SOP在商學院申請中的重要性以及寫作中如何展現研究潛力、應該呈現哪些面向、怎麼闡述研究興趣、把自己的經歷與研究興趣包裝成一個說服人的故事等,去年的兩篇錄取文已經有了很好的說明。在此我想分享另一個寫SOP的技巧:找到自己獨特的優勢與定位。 對於好學校的商學院博士班而言,一年收到的申請數量非常多,且許多申請者都是well-qualified並有很好的美國connection,更不乏A+學生。對於一個純台灣學歷的申請者而言,我們在推薦信的connection甚至母校的名聲上可能已經居於劣勢。因此,我們更需要從自己的經歷中找到與該校特色match且與眾不同的優勢做為SOP主軸,讓審查委員留下深刻印象而增加進入shortlist的機會。 以我為例,我跟多數Quant Marketing & IS的申請者比起來,最大特色應該是我的學術背景。多元的社科訓練及短暫的業界經歷讓我對各項議題都有較高的敏感度。因此在SOP中,我有特別強調自己想做結合科技、社科與商學的跨領域研究,而目前錄取我的兩間學校剛好都有不只一個faculty在做這方面研究。當然,我也不能確定這是不是錄取關鍵,但不管是商學院還是社科院,本質上做的還是關於“人”的研究,除了技術能力外,社科或是商學背景的申請者應該更加強調自己在這部分的優勢,而不是跟理工出身的申請者競爭技術能力,才有機會讓自己在審查中脫穎而出。 SOP寫完後,除了給該領域的教授/已經在唸博士班的學長姐看之外,也建議可以找熟悉自己學習歷程的朋友幫忙給點意見,透過跟他們的討論,可以幫助你找出自己與眾不同的優勢與特點,更能讓你明白自己的寫作是不是足夠清楚。而在內容確定後,可以考慮找母語人士幫忙進行文句的編修,除了讓整體表達更精練外,也能避免出現一些文法錯誤,畢竟SOP對國際學生的另一個作用就是讓審查委員衡量你的寫作能力,還是盡量不出錯的好。 我的SOP結構如下: 第一段先簡單陳述自己的動機、教育背景、研究興趣(含方法)與未來目標; 第二段寫自己的修課給了自己哪些方法上的能力並且對應到自己的研究興趣上; 第三段到倒數第二段寫自己的兩個獨立研究、RA做的研究與業界經驗。 每段開頭都先以一句話總結這些經驗如何形塑我的研究興趣,再簡單講述一下project的motivation/問題及所用的方法、結果。在業界經驗的部分,我則強調這段經驗如何讓我對商業問題產生興趣並萌生念商博的想法。最後一段則是寫Why this school,每所學校列二到四位我有興趣的老師並寫出我對他們研究方向有興趣的部分。 面試: 面試最重要的就是對自己CV/SOP上所列出的所有經驗足夠熟悉,並有能力回答相關的問題。除了Why PhD/Why this field/Whyus這些基本問題外,面試大部分的重點都會放在你的研究/project上。包括你的motivation、研究問題、研究方法、資料特性與來源、結果、相關文獻、contribution、可能的延伸方向、過程中一些資料分析的細節、研究限制等等,都是有可能在面試時被問到的問題。因此,請確保你對自己的每一個研究與project非常熟悉,最好還能先模擬過可能會被問到或挑戰的地方,並且把這些問題的答案與其他的常見問題都先寫成擬答。寫擬答的用意不是為了要背下來後在面試上照本宣科,而是幫助你整理自己的思緒及邏輯。 舉例而言,教授可能會問你的某個研究所得到的結果是不是causality? 如果不是,那問題可能出在哪裡?是reverse causality還是omitted variable bias?你覺得可能哪些變數沒有被控制到?當你被教授挑戰自己的研究時,不用害怕承認你研究上的限制會讓教授質疑你的能力,畢竟不太有人會期望這個階段的申請者能獨立做出top journal等級的研究,更多是要考察申請者對研究的敏感度及認識。 以下詳列我面試三間學校的問題供以後的申請者參考: UW Seattle (3 professors for 25 min): 1. Self Introduction 2. Research projects and follow up questions (including research design, data size...) 3. Why IS? 4. Why us? 5. What other schools do you apply to? 6. What are your top priorities? 7. Any questions for us? UW Seattle的面試非常標準,問的問題基本上都是我事先有準備到的。在面試完後還會再安排一個跟博士生的Informational Meeting,這部分就不是Interview,只是給申請者一個跟博士生問問題與閒聊的機會。 Boston University (4 professors for 20 min): 1. Which project would you like to share with us? 2. Motivation? 3. The logic of your statement? 4. Challenges (Causality? Other factors?) 5. Related literature in economics and political science? 6. Contribution? 7. Follow up ideas? 8. Any questions for us? Columbia Business School (2 professors for 30 min): 1. Any interviews or offers from other programs? 2. Why PhD, why marketing, why Columbia? 3. Tell me about your master thesis & Follow up questions (Causality?) 4. Paper discussion: What do you think about the paper assigned? 5. 2 minutes to briefly introduce your another project to us & follow up questions. 6. Which programming language do you mainly use/prefer? 7. What kind of methodology are you interested in? 8. Which course or experience is the most important to you? 9. Any questions for us? Columbia比較特別的是會在面試前先指定一篇與你研究興趣相近的paper要你先看,大約有一週的時間可以準備。實際面試時討論這篇paper是自由發揮,老師只會問你有什麼想法,因此你可以把任何你對這篇paper的看法說出來。我的回答方式是先講說我喜歡這篇paper的什麼部分,提出我對研究設計的一個問題,然後再提兩個我覺得可以更改的模型設定與延伸方向。 在詢問對方問題的部分,我準備的問題大概有 1. 什麼時候會出結果/預計收幾個人 2. 學生跟faculty什麼時候會開始合作?合作模式?怎麼match學生與faculty? 3. 跟業界的connection如何?是否能跟業界合作做field experiment或拿資料? 4. Teaching requirement 5. 是否支持跨系修課? 這部分建議多問關於program的問題,不用花時間在跟老師討論他們的paper。前面的部分已經足夠面試官們衡量你的潛力,不太需要在這個時候刻意去展現自己有多了解老師的研究。尤其第一個問題,強烈建議大家一定要問,我UW面試時沒經驗忘了問這個問題,結果面試後完全不知道該等多久該期望什麼,痛苦指數完全是加倍XD後來兩間學校問了之後心裡就比較有底,在等待時就比較不會這麼煎熬(雖然他們最後都非常快出結果XD) 另外也建議把自己修過的math/stat/CS/econ等相關課程的課本與課程內容、可能需要解釋的弱點(比如某門重要課程成績不好)列入準備範圍,避免教授問起時沒辦法回答。如果身邊有英文程度好的同學,也可以請對方幫忙進行模擬面試。模擬面試的主要意義在於訓練自己的臨場反應,即使聽到沒有準備過的題目也能迅速的組織語言回答,並讓對方可以提供一些口說上的建議。實際面試時,不用太過在意文法細節,只要大體流利且清楚地把你的意思表達出來即可,更重要的是不管遇到什麼狀況都要盡可能冷靜並展現自己的自信,這樣就可以了。 總結: 大學畢業後,我一直努力在尋找自己真正有興趣的題目與領域,不斷慢慢地摸索,除了補足自己的量化背景外,也接觸了包括政治學的formal theory, political economy,應用個體經濟學中幾個主流的題目,卻發現這好像都不是我真正喜歡的。在讀這些paper時,我似乎都缺少了那一點熱情,沒有哪篇paper讓我能看到摘要後就想要繼續看下去。直到後來碩論接觸到了臉書資料,做了一些政治行為相關的研究,我發現自己對於如何從這些非傳統資料中了解使用者的行為,並進一步應用在社會科學研究或商業決策上相當有興趣。然而,當時的自己對政治和經濟學以外的領域毫無所知,只覺得自己的研究興趣在這兩個學科裡似乎都不是主流,因此我決定到業界工作,希望能接觸更多新型態的資料及其應用。 非常幸運的是,我在公司遇到了一群非常好的同事以及一個天使主管,給我許多參與各項專案的機會,讓我有相當大的空間發揮。為了專案需要,我開始找了一些Marketing & IS的文獻來看,並驚訝地發現這些paper中的題目與方法跟我的興趣完全符合。同時,在工作專案進行的過程中,也刺激了我許多研究想法,有了一些想要深入探討與研究的問題,而這些問題,是無法在業界講求快速回收效益的環境中沉下心來好好研究的。幾經考慮之後,我決定辭職回到台大擔任專任助理,開始專心準備申請。 然而,關於資管及量化行銷博士班的申請,在台灣相關的網路資訊其實並不多,過去台大經研所也極少有人申請這兩個領域,我在一開始的選校上也因此有點失去方向。加上我的分導成績真的不算好,受到經研所數學軍備競賽(?)的影響,一直認為自己的profile根本不會受到top school的青睞,在對自己的申請策略以及定位上十分迷茫。能在後來確定選校名單與目標,真的非常感謝大鼻給了我很多QuantMarketing申請的資訊,告訴我Bschool沒有把分導看得這麼重,可以勇敢丟好一點的學校,並且在SOP的撰寫上也給了我很多修改的意見。更感謝我的幾位推薦人,全部一口答應幫我寫推薦信,對於我完全好高騖遠不切實際的選校名單也沒有任何批評XD兩位政治系的老師對我主申商學院的策略也完全理解,並也願意在這樣的情況下為了NYU一間學校花時間幫我寫推薦信,實在不知道該如何表達對幾位老師們的感謝。當然,要感謝的家人朋友跟老師太多了,我就不在這裡一一列舉了,留到其他地方說吧XD 跟無數優秀的學長姐和同學們比起來,我並不覺得我有特別優秀或聰明,也不是有著超高TG的A+學生,有的可能只有社科背景帶來的多元視角以及願意自學的心(?) 我相信比我優秀、條件比我好的一定大有人在,我只是比較幸運,受到了很多人的幫助,加上申請中一些天時地利人和(?),而有了不錯的結果。因此,我想要鼓勵往後對這兩個領域有興趣的申請者,可以更大膽的試著申請topschool。申請是很隨機的一件事,尤其Bschool常常想要的是最適合,而不一定是最優秀的學生,或許你剛好就是那年committee想要找的人。如果因為各種因素而侷限了自己的選校,那這樣的運氣就不會輪到你的身上了。因此,如果真的是你想去的學校,就請大膽申請吧!或許就讓你申請上dream school呢! 無預期的被自己守備範圍以外的學校錄取是幸運的,但接下來更加嚴峻的挑戰才要開始。大學畢業以來,我清楚時間和經歷可以帶給一個人多少改變,所謂夢想這種東西對我而言實在太過虛無,要在五年的博班生涯中生存下來需要更多實質的動力與目標,我想對我來說,大概就是要努力能對得起自己和那些看好我及幫助過我的人,還有時刻記得自己是為什麼離開業界吧(畢竟我轉領域遇到一些困難時也是靠著時時謹記自己為什麼離開法律系而撐下去的XD)。至於最終會去到哪裡,就隨緣吧~ 如果有任何想申請美國Quantitative Marketing或IS PhD的人,也非常歡迎站內信我!我會盡我所能的提供我所知道的資訊與幫助,希望能有更多的台灣人一起加入這個領域。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.240.116.178 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/studyabroad/M.1614857395.A.85D.html
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