[錄取] Toronto UIUC Duke CS Bioinformatics

[kingsly01 (皓)]

Program: Computer Science MS/PhD

Research Interests: Machine Learning, Computational Biology

Admission: University of Toronto, MS with RAship (2/17)
           University of Illinois at Urbana-Champaign, MS with TAship (2/28)
           Duke University, PhD with 2 years scholarship (3/3)
           EPFL, MS (3/3)
           UMichigan, MS (3/31)
           Umass, MS (4/5)

Rejection: CMU, UT Austin, Princeton, UW Seatle, John Hopkins, Purdue,
           Umass, UMichigan, UCSD, USC
           all PhD programs

Decision: University of Toronto

Background

 Education:
   B.S. in Electrical Engineering and Life Science, NTU 2010-2015
   Exchange, University of North Carolina at Chapel Hill (UNCCH) Fall 2013

 GPA: 4.08/4.3, LS: 4.21, EE: 4.05

 Standardized Tests:
   TOEFL: R28/L30/S24/W24   Total:105
   GRE: V153(68%)/Q168(95%)/AWA3.0(19%)

 Publication:
   None

 Research Experiences:
   1. NTU, Department of CSIE, 8. 2014 - 6. 2015
   2. Summer Intern, Microbial Lab, Thailand, 6. 2013 - 9. 2013
   3. NTU, Department of Life Science, 9. 2012 - 1. 2014

 Work Experiences:
   政戰預官 8.2015 - 7.2016
   Software Engineer Intern, TripNotice Inc., 1.2014 - 4.2015
   Software Engineer Intern, Office of Academic Affairs, NTU 8. 2014 - 7. 2015

 Recommendation Letters:
   One from CSIE research advisor (Not get it)
   One from LS research advisor
   One from professor in related classes (with final project)
   One from intership boss

 Awards:
   Five-time Presidential Award recipient
   Dean's Award recipient

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動機&選領域
當年考大學時 有電機系跟生科系兩個選擇
因為當年做過專題以及生物競賽 選擇了生科系

然而慢慢覺得生物念起來不是那麼有趣
大二決定雙主修電機系 看看當初另一個選擇在學什麼
進去慢慢修三電二數 才覺得自己喜歡寫程式 數學
當時剛好也做生物研究做到很沮喪
在大三那年暑假去完泰國生物實習後 決定離開生科

但是當時我還不知道能做什麼
修了許多偏向CS的課程
大三下跟了一個老師做wifi通訊 但是覺得毫無興趣
然而當時看到交換學生 就申請去了美國UNCCH大四上交換一學期

回來後 很喜歡美國CS實習的風氣
因此就找了間新創實習公司當intern
一當就當了一年多 從大四下當到大五下

同時發覺大一大二 生科系的課也快修完了
決定把雙主修修完延畢
然而當初我還不確定要念CS的哪個領域 直到大四下上到語音處理的課程
頓時發現Machine Learning(ML)是如此的有趣
才在大五上加入一個資工系的老師專題
(因為大五了專題只剩一年 很難找到老師收我)
然而最後也沒有做出什麼成果

大五上跟了Coursera的資工系ML課 然後大五下修了一門進階ML課
就這樣去當兵了

當兵期間在寫SOP時才認真回顧了我複雜的大學五年
雙主修 電機EE 跟 生科LS
最後想申請CS念ML
當過實習 做過生物實驗
然而在ML上的經驗十分短缺

在10月開始研究學校跟老師時
原本想做語音辨識 或是視覺影像辨識等 但是慢慢發現這領域太熱門
研究經驗薄弱的我 肯定毫無上的機會

最後慢慢注意到 ML在生物上是有兩個領域有結合
第一個是神經大腦的研究
第二個是基因轉錄及醫療研究

仔細思考後 選擇第二個當作我的SOP領域方向

CV & SOP
SOP的重要性在網路上大家因人而異，看完了幾個說法是，
一份好的SOP需要展現非常多東西
1. 研究: 獨特的研究想法讓你脫穎而出 不管是未來展望或是過去回顧
2. 過去的事蹟如何連接你現在的研究所，尤其是你有獨特的理由或是背景特殊
(至於那種無趣的故事像是我某門課拿A 這種我個人傾向不寫)

注意不要寫成冗長的CV版本 像是把某段落寫自己拿了X次書卷獎 Y個A Z名次
這些CV有寫的就不用寫進去
兩者應該要是互補的

我SOP修改了非常多的版本 後來仔細思考取捨後 直接把生物研究的經歷用一句話
代替掉，然後加上(Please see C.V.)
因為我想著墨在動機 還有在CS上我做的努力還有成果
以及該學校為何我想去

CMU Commitee的blog 對於CS的申請
http://goo.gl/cXRYgJ

裡面對SOP的開頭跟結尾都有很好的見解
http://blog.xuite.net/henrycwliu/wretch?st=c&w=5839768&p=3

研究
我算是很晚才決定要念Machine Learning
在申請上算是相當弱勢 建議只能說越早開始越好

推薦函
推薦函要找你熟識、衷心推薦你、名望好的老師
在台灣名望好的不多，所以最好是你熟識且衷心推薦的
可以直接問老師說 "你願意認真推薦我嗎"

推薦函重要性感覺是研究 > 修課 = 實習
但是能不能讓推薦人 在系統上給你滿分 這件事情也是很重要的
套我一句實習老闆的說法：「台灣的教授除了少數幾個 國外大部分都不會認識
所以推薦函基本上加不到分 但是至少要能不扣分 他看過太多推薦函被扣分的例子」
所以個人覺得 教授願意推薦你的程度 > 名聲
像是實習的滿分推薦 應該是好過於 研究上的普通推薦

這次推薦函原本只找了3封
一封資工系專題老師 一封實習老闆 一封修課老師
最後才臨時找了第四封 我生科系專題老師

雖然早有耳聞 資工的專題老師好幾年沒幫同學寫推薦函了
但是看到她親口答應我說 今年一定會寫的份上
加上是最重要的研究專題老師
因此也只好拜託她寫

然而今年也是一直拖到大概1月中後
發現無論打電話或是寄信都無果後
毅然決然 把當時能夠換的全部換成生科系老師
有些學校還不能網路上更換名單 只能親自寄信去換
造成非常多的麻煩
只能說真的要打聽好老師再跟專題阿

擬推薦信稿的話可以參考
http://goo.gl/LEV0e0

套瓷(Touch)
就是所謂的聯絡教授 但是多年來這方法似乎有點用爛了
只能說你的信件要越來越有誠意了
當兵期間無事就是在研究教授然後丟信件

大概一個學校丟1~2封 大概1X封
結果多數石沉大海
或是非常簡短的回答

收到一封JHK老師認真回覆我
回答她研究的問題 然而她說要看我能不能進到面試階段
(後來也沒進去)

收到一個UIUC教授直接約面試
然而大概就聊5分鐘 直接跟我說我應該會上 會給我TA
簡單講一點點研究 請我補上傳第四封推薦函
沒有任何面試的成分
感覺算是一個提早知道結果的概念吧

套瓷信寫法參照 http://goo.gl/O6kMbB

面試
收到Duke Toronto兩間面試 後來也都有上
基本上都著重在問你研究的部分
使用什麼技術 到什麼程度 未來喜歡什麼方向

至於其他的什麼動機 目標 自我介紹 完全沒有用到
建議放輕鬆聊天 了解面試老師的實驗室
我有問問看對方老師為什麼會走這領域等
他也回答得滿開心的 也有回問我
算是一個好問題吧

選校
仔細查完領域後 才發現要申請的學校 很少老師在做這一塊
因此雖然丟了13間 但是真正想去的大概8間 很多是白丟的

當時自信心極其低落 丟到許多後面的學校
把前面許多學校就放棄不丟 現在想起來是很可惜的事情

最後考慮3間錄取
UIUC MS, Duke PhD, Toronto MS

在跟實習老闆聊過後 他大力推薦PhD
PhD才會真正受到老師重視 也不用兩年後重新經歷辛苦的申請過程
而且PhD dropout拿碩士走人跟碩士一樣

Toronto可以轉PhD
但是美國畢業工作簽證比較容易
所以討論後大致決定就是Duke了

然而PO到PTT版上 大家幾乎一致建議我去UIUC
考慮後就想先把Toronto拒絕掉了

然而寄信回絕當初Toronto跟我面試的教授後
他的回信很徹底的扭轉我的想法 以下節錄自他的信
ML (machine learning) and Compbio groups at UofT are by far superior to
either Duke or UIUC - bigger, more variety of projects in the group,
higher profile in the respective fields, etc. Duke has a strong stats
department. In Computer Science they are not so much specializing in ML -
they have very few people in ML and Compbio.
UIUC is not really on the map in ML and Compbio - there is probably one
or two people there, but I don’t know much about them.

因此我就選了UofT了 差點錯過一間好學校
大力推荐各位未來申請的人 可以把Toronto考慮進去

最後建議大家早點開始研究領域跟學校
浪費報名費真的滿可惜的
而且當兵時準備真的會很想死

如果有同領域且想知道選校的一些心得歡迎站內信!

當初選校時特別選一些不要錢的碩士
發現加拿大很多學校 碩士都不用錢 很適合沒錢的人多申請
還有UIUC以及CMU ML/LTI/RI碩班聽學長姐說有補助
以及列在官網上 Princeton跟UW Madison的碩班也是有補助
給之後的人參考

這邊有一些除了美國外的學校的參考 多倫多也是從這邊注意到的
http://www.zhihu.com/question/23079324

結語&致謝

轉換領域常常覺得非常辛苦
成果往往落後別人一大步 外系上課也不認識幾個人
但是或許這也能變成你的優勢
就像如果我單純申請ML的話 我想我大概不會有幸被錄取
而且你更清楚你想要走的方向

祝福更多轉領域的人能夠成功

謝謝當初指導我的學校老師
謝謝我的實習老闆 在SOP,CV跟選校上給我收穫良多的意見
謝謝104-1梯的政戰預官們 大家互相討論SOP CV 一起努力真的很好
謝謝女朋友 陪我度過那段焦急的日子
謝謝我父母讓我隨意去嘗試各種東西
最後謝謝一路上其他我沒列上但是支持我的人


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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.171.102.71
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/studyabroad/M.1461393044.A.3EC.html
推 smile4you: 推!!強欸!!
推 erison01: 強 祝你讀書順利
推 yujungc: 推 強者
※ 編輯: kingsly01 (1.171.102.71), 04/23/2016 22:47:02
推 qitisland: 又是哪個天才誤導你說，美國簽證會比較容易的?
主要是美國學歷會有OPT可以待29個月
推 vincent70341: 恭喜！想請問TA.RA都是學費全免嗎？
是的
※ 編輯: kingsly01 (1.171.102.71), 04/24/2016 00:12:43
→ qitisland: 你知道加拿大可以讓你有36個月嗎?而且是H1B等級的簽證
→ qitisland: 更正是許可證 說法與法理不太一樣
推 winonaforeve: UT 的生物資訊是真的滿好的欸，我會選多倫多
推 frank11118: 強者推
推 andy5656: 推
※ 編輯: kingsly01 (1.171.102.71), 04/24/2016 19:43:04
推 hugh304123: 我也在UofT 推
推 yankeerock: 我因緣際會查過 UofT的ML部門 真的很猛
→ yankeerock: 不過他們ml最近有很猛老師被挖去cmu
→ yankeerock: 他們生物資訊也真的猛 好幾篇ml top conference
→ yankeerock: 你的絕對是對的
推 yankeerock: 決定
推 RobertWu407: 加油:D
※ 編輯: kingsly01 (61.230.9.241), 04/29/2016 20:55:29
推 red0423: 推 恭喜! 祝讀書順利
推 cholux: 強者 推!
推 hmsDEBBIE: 推 謝謝分享