【2016收获季】欧美混申、收获9个硕士录取的Sherry申请总结#制药转生物信息学 [复制链接]

厨师沙拉
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发表于 2016-4-20 12:07:00 |显示全部楼层

本帖最后由 uuup 于 2016-4-20 12:09 编辑

原文发表于自己创办的公众号500Miles（ID：whatif500miles），这是一只针对天大食药化生类的出国经验分享平台，也有一些适用于其他专业和大部分学校的普适信息，欢迎感兴趣的小伙伴来玩。

第一部分是我的基本情况，这部分基本与简历相同，简历中没有放的这里不会提及。
一、教育情况
学校：天津大学
专业：制药工程
GPA：3.79
专业排名：2/50（GPA），3/50（加权）
二、研究经历（简历里按照时间由近到远列出）
1.国家留学基金委本科毕设项目-加拿大西安大略大学（化工材料类项目）
2.N副教授毕设：分子模拟相关，掌握xx软件
3.H教授实验室：设计了xx课题（代谢、生物技术应用）
4.2015 iGEM Tianjin代表队队长：金牌、最佳新应用奖、最佳基础模块奖、最佳复合模块提名奖；设计xx项目（某蛋白表达及应用）、参与xx实验、管理队伍等等。
5.2014 iGEM Tianjin代表队主要成员：铜牌、负责数学建模、参与设计xx项目（某自组装蛋白及应用）、管理队伍。
三、课外活动
志愿活动、院级社团部长、支教等等
四、所获奖项
各种奖学金、各种先进个人等等
五、语言成绩
托福：阅读26+听力26+口语23+写作25=总分100
GRE：Verbal151+数学170+写作4.0
六、技能
计算机：C++、C（计算机二级）、AutoCAD、分子模拟软件若干、SQL Server、MATLAB（这些都曾经略懂过，然而都过了……了……）
实验技能：各种生物和化学实验技能若干

推荐信组成：2015 iGEM导师T教授+毕设导师N副教授+实验室实习导师H教授+化工类课程老师F副教授（向他们表示深深感谢）

下面谈谈我的申请目标。我是大三下学期四五月份的时候基本确定了要申请生物信息学/计算生物学，之后在查阅各种项目的时候发现自己对计算神经科学和人工智能的部分非常感兴趣，所以在选择院校的时候也考虑了这些因素。心路历程详见经验部分。

接下来便是我全部的申请结果。另外项目介绍&八卦详见文章最后，我会在有些项目下写一些针对这个项目或这个学校申请的小贴士和八卦。大家可以通过这个栏目了解一下各学校的专业设置，说不定会像我当初一样打开新世界的大门。另外，通过我的结果，如果你要申请相似的项目，也可以大体估量自己的成功概率。
1.Neural system and computation
苏黎世大学（与苏黎世联邦理工合办）
无面试、没有要推荐信的直接被拒。
MS. 90学分。
2.Life Sciences and Technology
洛桑联邦理工学院
被拒
MS. 120学分。
3.Computational Biology and Bioinformatics
苏黎世联邦理工学院（与苏黎世大学合办）
AD无奖
MS 90学分
4.Quantitative and Systems Biology
苏黎世大学
AD无奖
MS 120学分
5.Molecular Techniques in Life Science
瑞典皇家工学院（与卡罗林斯卡医学院、斯德哥尔摩大学合办）
AD无奖
MS 120学分
6.Bioinformatics
隆德大学
被拒
MS 120学分
7.Bioinformatics
哥本哈根大学
AD无奖
MS 120学分
8.Bioinformatics
莱顿大学
AD无奖
MS 120学分
9.Molecular and Cellular Life Science （Computational Biology Track）
乌得勒支大学
Offer（Excellence Scholarship全奖）
MS 120学分
10.Computational Biology
卡内基梅隆大学
AD小奖
MS 2年
11.Biomedical Informatics
哥伦比亚大学
AD无奖
MS 2年
12.Biomedical and Health Informatics
华盛顿大学（西雅图）
无面试直接被拒
MS 2年
13.Biomathematics
UCLA
被拒
MS 2年
14.Biomedical Informatics
匹兹堡大学
waiting list之后AD无奖
MS 2年

1.我的申请时间安排
我是大一暑假确定出国的，大二开学后开始和小伙伴一起背GRE单词，寒假GRE班，大二5月初GRE考试，拿到了151+170+4的成绩。大三3月初第一次考托福，之前准备非常不充分，总分91，听力和口语较低，6月初第二次托福，总分94，申请复议到7月得知成绩改为100，口语写作各加3分。之后9月又考了一次托福，96左右。选校工作基本在大三暑假的周末完成，大四的10月开始写文书和进行申请。11月底左右大部分的申请结束。后来又实在没信心添了三四个个学校。1月中旬左右拿到第一个结果。

2.为什么由制药转为生物信息
我是在大三下学期的四五月份才基本确定要转为生物信息的。在最初确定出国的时候，我并没有去想自己之后要申请什么专业，而且隐隐觉得自己会申请药学（不得不说制药这个名字太容易产生歧义），之后两年的iGEM的经历让我确定了自己的兴趣点在于生物学领域，然而我也痛苦地发现自己对于重复性的实验提不起兴趣，而且做实验无法给自己带来成就感。然而，我又不想放弃生物学，所以纠结之下我就去和T老师谈了谈。T老师说的第一句话就点醒了我：关键在于你想解决什么问题。（如果你有学术追求，这应该是你们选择方向时首先要考虑的。很多人说自己喜欢做实验，但这真的不能成为理由。关键还是你做的实验是为了解决什么问题。）的确，我感兴趣的是生物学的研究问题，但它除了传统的实验研究方法之外，还有数学和计算机方法。并且，在此之前，我就发现做数学题和编程可以给自己带来很大的成就感，因此，我便选择了利用数学与计算机方法解决生物学问题的生物信息学。

3.如何确定自己的申请地区和学位
这个问题其实有许多值得讨论的地方。
首先，很多人对于留学的地区和学位有一些误解，这点我在这段统计申请结果和邀请大家分享经验的时间深有体会。“他申请的是硕士，你还需要了解吗”“我申请的是欧洲，不是大牛，就不要分享了吧。“我觉得这些想法是完全没有必要的。不是只有去美国读博士才叫出国留学。大家首先需要摆正心态，特别是一些优秀的同学，觉得只有去美国读PhD才能证明自己的优秀，这就给自己套上了一种”优秀的枷锁“，大大限制了你的可能性。
在我的申请过程中，知道了不少人的经历，有研一退学申请的，有读完一个硕士又申请一个硕士的，有放弃卡内基梅隆的计算机全奖自费去欧洲的……每个人都有自己的追求，在选择方向的时候不用太在意别人的眼光，不用强迫自己去做所谓优秀的人必须去做的”政治正确的事“。再者，地区和学位的选择是一个综合自身经费、学术/职业发展、移民倾向、风土人情等等的复杂问题，没有最好的选择，只有最符合你需要的选择。
可能又有同学会说”听说xx地方的硕士/博士时间很短很水“”听说某个项目录取率很高来者不拒“。首先，录取率高低与项目水平没有任何关系，关于这部分的讨论可以去知乎看看；至于”某项目时间短很水”的说法，你肯定不知道之前两位很火的90后“青年千人”就出自两个“硕博时间短“的大学，但是仍然不妨碍她们做出亮眼的科研成果。一切都是“事在人为”。
总之，希望大家在选择申请目标时放开眼界，摆正心态，多去了解相关信息，也请尊重他人的选择。

4.国创、实验室、iGEM有什么区别，到底该做哪一个？
这几种参与科研的方法各有利弊，因为我都有所参与或了解，所以可以简单谈谈。
对于iGEM来说，基本是很多人合作做一个项目，这个项目的学术价值可能没那么高，所以发论文可能会比较困难，而且往往比赛结束后不好跟进（当然有其他队伍在发论文和跟进研究方面做得很好）。对于大部分同学来说，iGEM的时间投入和参与度都是非常高的，但既然是多人合作，除了队长和少数人之外，大部分人无法对整个项目实现大局观，这对于科研素质的培养是不利的。另外，iGEM包括建模、网站、社会实践等各个方面，活动较多，但对于纯粹想搞科研的同学不一定是好处。有机会拿奖，而且对于行外人来说随便拿个奖都厉害，但是也有可能输得很惨。最后，iGEM是合成生物学领域的比赛，如果你之后不打算从事生物学方向，还是要仔细考虑一下才好。
国创据我了解往往是老师在自己课题组的项目里分出一个小分支由几位同学完成，由于时间要求和任务量远远不及iGEM紧张，所以参与度不够，部分老师也出现指导力度不够的问题。但好处是这是一个完整的项目，可以培养同学们的基本的科研素养，对于入门阶段或者对于科研没有太高要求的同学还是一个不错的选择。
至于直接找老师进实验室在我看来是要求比较高的一个选择。最理想的情况是，在大一大二阶段就找到了一个非常好的老师（好老师不是nice的老师，他可以很push，但一定要对你很上心，真正给予你帮助），从慢慢跟着师兄师姐做实验，之后独立负责小的项目等等。这样能够保证参与度很高，时间和任务量足够你发表文章，给人的提高也最大。但难点在于好老师真的很难找，而且很难恰好找到自己喜欢的方向。
最后，我想说我的科研经历其实在某种程度上说是一个反例，因为太过琐碎。希望大家在科研领域记住”求质不求量“，有兴趣的同学可以上网搜索”如何看待某研究生一年发表18篇论文“。

5.对于转专业的同学来说如何增强非本专业的背景优势
可能大家都注意到了，我确定申请方向的时间有些晚，尤其对于一个转专业的人来说实在是太晚了，所以我在申请的时候非常没底。如果你早点确定，可以提前选修自己学院开设的相关课程（我们学校的教务处老师不让选其他学院的，我在大四上被深深坑害，），申请去相关的实验室实习等等。但如果你不幸和我落到一样的境地，还有一些办法：1. 拼命挖掘自己之前的相关背景。比如我在2014iGEM做过建模，我修过的各种相关课程等等；2.在选择毕设课题的时候尽量选择与申请目标相关的方向；3.找相关方向的老师写推荐信；4.大四上去找教务老师尽量补一些相关课程；5.在PS、推荐信里体现自己学习新知识的能力很强；6.Coursera。重点说一下Coursera，这是一个网络学习平台，里面是许多名校开设的网络课程，可以在完成课程后购买课程证书，平时需要完成练习题和考试，若是计算机类课程会有编程作业。我选修了两门Coursera课程，获得证书的时候虽然已经过了申请时间，但是作为补充材料发给学校，一般他们都会接收（除了洛桑联邦没有接受）。

6.转专业的选校需要注意什么
对于转专业的同学来说，你的申请难度会比其他本专业的同学高上几倍，特别对于生物信息学来说，生物背景的难度会远大于数学和计算机背景。所以，可以选择稍微多一些的学校。PhD如果没有相关研究背景就不要尝试了，但如果你是数学/计算机/物理大牛可以一试。在学校官网查询项目的时候，建议直接查看用字母排序的项目总表，因为对于生物信息学来说它的专业可能设置在医学院/生科院/计算机学院等等，搜索直接使用”bio“关键词，因为它的名字可能会叫bioinformatics/biomedical informatics/computational biology/……对于其他专业的申请者也建议看看项目总表，因为很可能会打开新世界的大门。

以上是我考虑到大家可能会比较感兴趣的问题写的一些回答，大家只作为一种参考就好，观点的部分希望你自己思考后再下结论，事实的部分希望你记得要考量其真伪性。谢谢大家！

1.Neural system and computation
苏黎世大学（与苏黎世联邦理工合办）
无面试、没有要推荐信的直接被拒。
MS. 90学分。
申请原因及项目介绍：这是我最想去的项目，因为自己转专业且无背景的缘故，对于相关领域PhD的项目无法申请，这几乎是我能找到的最好的一个神经科学领域的MS项目（实在太少了）。申请无需申请费、推荐信和语言成绩，通过发邮件申请（不走苏黎世大学的申请系统，单独招生），对于有意向的会安排面试和找你的老师了解情况。项目官网上列出的MS人数只有10几20几个，PhD比MS略多，老师很多，所有学生和老师里疑似华人的就一两个。研究领域覆盖神经科学（实验领域、生科同学可以试试）、计算神经科学（数学、计算机）、脑机接口/神经工程（EE）。认识的几个同申请小伙伴有纯生科背景和自动化背景的，全部直接被拒。无奖学金提供。

2.Life Sciences and Technology
洛桑联邦理工学院
被拒
MS. 120学分。
洛桑理工的生科院设置两个硕士项目，一个Life Sciences，一个Bioengineering。他们的研究领域主要集中在神经科学和癌症。当时我是看到他们“蓝脑计划”的介绍被惊艳到才申请的这个项目。据了解，今年整个生科院只招了一个中国人，是学物理的，研究背景偏重BME的范围（fMRI等等），录的是bioengineering。之前录取的中国人目前无数据。不得不说我大大低估了这个项目的申请难度。申请费150瑞士法郎，有些贵。奖学金不用申请，直接在申请项目时打勾。

3.Computational Biology and Bioinformatics
苏黎世联邦理工学院（与苏黎世大学合办）
AD无奖
MS 90学分
苏黎世理工的计算机数学优势和苏黎世大学的生物学优势的完美结合，属于Computer Science学院，可以较自由地选择CS的课程。课程设置按照生物信息学的主要几个方向分为几大块，覆盖全面。苏黎世理工负责录取和学生管理等等，所以难度较大。今年录取了四个中国人，其中3所985（均为中上游985），一所日本本科，背景为两个纯生物学，一个制药和一个生物医学工程，都为加权90+/专业前几。这个项目录取有课程背景要求，没有达到的需要补课，我们都有不同程度的数学/计算机/生物补课需要。我没有申请全奖/半奖，因为需要写一份研究计划，然而转专业写不出来……据统计每年ETH至少有两个中国人全奖，今年已知的至少有四个了，且今年有扩大中国招生的迹象。

4.Quantitative and Systems Biology
苏黎世大学
AD无奖
MS 120学分
苏黎世大学的生物学非常厉害，和几个主申欧洲的生物小伙伴交流她们都把苏黎世大学排在志愿单前列。而且他们的生物学专业设置很多，非常广泛，还有要求更高的直博类专业，并且可以选择Minor（比如我选择了神经信息学的30学分minor，加上本来的90学分一共120学分）。而且看小伙伴晒的项目设置，主要的学分都是研究项目，课程所占不多。然而，这个学校的生物学申请数据网上一点都没有，无论国内国外。因为苏黎世大学的申请有不少坑爹的地方：1.网申界面为德语，英语申请只能下载表格寄过去；2.截止日期为2月28日，太晚，生物的同学有不少4月14号才拿到结果，很多人都等不及；3.已知被录取的两个，不论背景是纯生物还是生物工程，都要补20学分左右的课；4. 两个非常优秀的小伙伴莫名被拒，一个BME背景一个医学学位，都被学位不符拒绝，然后发给他们一份本科的录取通知（笑哭脸），然而这两个同学的研究背景都是生物学，所以这个大学有申材料不仔细/太过严谨太瑞士的嫌疑。

5.Molecular Techniques in Life Science
瑞典皇家工学院（与卡罗林斯卡医学院、斯德哥尔摩大学合办）
AD无奖
MS 120学分
生物学与生物信息学结合的专业，今年第二年招生，第一年一共6个学生，一个中国人。听学长说第一学期课程以生物学为主，第二学期编程为主（没日没夜压力大），国家级实验室，有暑期项目实习。瑞典的教育水平很高，老师极其认真负责，毕业留博难度尚可，博士待遇高，且容易拿到绿卡。瑞典的奖学金资源很丰富，今年政府全奖有11（12）个中国人（还有旅游补贴和networking），各种学费减免奖学金。如果没有奖学金压力比较大，因为学费和生活费都很高。我没有拿到奖学金的原因并不清楚，我感觉有这个专业太新且是三个学校合办他们自己没搞清楚谁负责发，而瑞典全奖又太难（我只进了第一轮筛选，这个奖学金侧重有工作经验的）。

6.Bioinformatics
隆德大学
被拒
MS 120学分
瑞典几大主要高校之一，这个项目水平我也不清楚。但是瑞典是交一份申请费申任意学校的四个项目，所以就顺便申了。这个申请几乎不需要任何文书材料，以成绩为主。被拒的原因是学位匹配度不够。

7.Bioinformatics
哥本哈根大学
AD无奖
MS 120学分
哥本哈根的综排和生物都很不错。和瑞士一样学费和生活费很贵，但是无需申请费，奖学金也无需特别申请，随申请自动评选（据说只给工作党）。

8.Bioinformatics
莱顿大学
AD无奖
MS 120学分
荷兰几大高校之一，生物不错，计算机方面未知。这个项目属于department of CS。科学学院申请不用申请费。

9.Molecular and Cellular Life Science （Computational Biology Track）
乌得勒支大学
Offer（Excellence Scholarship全奖）
MS 120学分
这个项目在荷兰的分子生物学项目里排第一，而且背靠一个很大的研究中心。课程设置以做项目为主，课程很少，这是个非常大的优点。而且还有个教授专门联系了我欢迎我加入他们实验室（他看我的毕设用的他们实验室的软件，以为我之后确定要做这个方向）。放弃这个offer是考虑到我的计算机和数学基础太差，还是希望通过更多的课程来补充，还有考虑到这个项目还是整体偏重生物。

10.Computational Biology
卡内基梅隆大学
AD小奖
MS 2年
卡内基梅隆的计算机水平不必说，这个项目与生物系合办，应该属于生物信息学申请领域的梦校。里面有个老师Eric Xing是我的偶像，本科物理+分子生物学博士+机器学习博士，他的经历在我的申请阶段给了我很大的鼓舞。选校的时候一度很纠结要不要来这，然而费用还是有些高，只能作罢。

11.Biomedical Informatics
哥伦比亚大学
AD无奖
MS 2年
全美最早设置的Biomedical Informatics项目之一，属于哥伦比亚大学医学院，含金量很高。学费和生活费非常非常贵。

12.Biomedical and Health Informatics
华盛顿大学（西雅图）
无面试直接被拒
MS 2年
华盛顿大学的生物学非常非常好，而且这个项目应该在全美是前五的样子。

13.Biomathematics
UCLA
被拒
MS 2年
纯粹是不知天高地厚申的项目。在我知道著名华人数学家陶哲轩就在UCLA的时候，我就觉得这个没戏了，然后一个本科数学的小伙伴说他们数学系好多人也会申生物数学这个专业的时候，我已经彻底释怀了。基本就是个数学的项目，当初申请有些冲动（太想学点数学改变人生了）

14.Biomedical Informatics
匹兹堡大学
waiting list之后AD无奖
MS 2年
属于医学院（全美前十左右），含金量很高，而且匹兹堡大学和卡内基梅隆挨着，所以计算机的部分也不用担心。整个录取非常严格，安排了两个老师面试，每人大概30分钟左右，主要就是问我做过的项目，特别是第二个女老师，问的非常仔细，而且两个人都问到了我的编程水平。这两个老师的研究领域主要是机器学习和计算机视觉，而且项目本身就有人工智能的分支（其实人工智能这个名词的范围太广，不过这也不是严谨的学术文章就先这么用了）。