我主要是申請美國的學校, Master of Science 碩士學位。
申請的科系有IE, EM, IS, Analytics ...
上面的簡稱是工業工程、工程管理、資訊科學、以及新跨領域的Big Data Analytics   

 

 My Background 

 Education

✦ 成大 NCKU - 工業與資訊管理學系(簡稱:工資管)
✦ Stanford   - American Language Culture Program 大二升大三暑假

 GPA

✦ Overall GPA : 4.0 / 4.0
✦ Major GPA   : 4.0 / 4.0
✦ Jr/Sr  GPA   : 4.0 / 4.0

(GPA 如何算 請點~)

 Work Experience (from 大一~大三)

✦ 暑期實習Intern, Kdan-mobile 
✦ 台南市政府App開發project(主要iOS部分)
✦ 老師助理(參與國際conference,並用上台用英文報告+Q&A 約25min)
✦ 台南市政府公共腳踏車團隊(站點最佳化規劃與學習)
✦ 成大基本資料視覺化案(教育部評鑑成大的視覺化基本資訊的一小部分)
✦ 國科會flash教材視覺動畫案
......

 

 Leadership & Activity

✦ 社團

AIESEC、田徑隊、國樂社、系會公關組、(曾經打過一小段時間的系女排)、(目前在廚藝社學做菜XD)

✦ Leadership

- AIESEC IR in AIESEC Taiwan (International Relationship) - 分析國際志工交換來台人數找出有潛力的國家,並與其聯絡
- AIESEC project manager in AIESEC NCKU (營隊總召) 
- 大大小小的組長... 還有很多奇奇怪怪的經驗,但這些都是可以自己取捨放到CV(Resume履歷)上的

(如果是要申請博士的,當然不外乎重視的是學術專業,
但因為我是申請碩士,所以除了學術以外的相關經驗也是重點,有社團與課外經驗的建議一定要放上去)

 Honor

✦ 書卷(Outstanding Student Award for academic achievement)
✦ 成大統計競試 特優獎
✦ 成大田徑女子MVP

 TOEFL

✦ 99 (R:27, L:23, S:24, W:25 )

(如果不是要非常高,只是要某個門檻&短期衝刺,話說我是在爆炸期中考週後考TOEFL的(剛好卡到,所以絕對不要這樣做),可以點 我的TOEFL心得分享)

 GRE

✦ 315 (V:149, Q:166)

(個人覺得我GRE普普,如果要30天短期衝刺的請看這邊,如果要更高請用>30天準備比較好,並且查一下準備充足的人的,因為我那時已經壓底線去考,同時還有畢業專題在做,所以早點開始看和熟悉是個不錯的方法,近年來Q已經不像以往簡單,要更小心準備與計算)

 

學校申請部分

目前有上的是 Georgia Tech MS in Analytics,   Cornell U MS in IS, USC MS in Analytics, UF MS in ISE(有被選中優秀研究生獎學金);   Duke MEM (要教授找面試時,我已經回覆要去的學校,所以只好良心的和教授說抱歉,所以狀態是withdrawal,不過有進到面試階段開心),   USF MS in Analytics也是和Duke遇到一樣情況(所以自己委婉拒絕了), 也有目前還有還沒出來的,不過已經作決定了 XD

由於Georgia Tech的工業工程 IE (Industrial Engineering)是全美第一,我申請的MS in Analytics是在此系下,而且看了很多國外規劃Analytics的program真心覺得GT有良好設計過並且與業界結合,當然也由於有很多優秀的學長姐曾經or現在正在那邊,所以已決定去領域內第一的Georgia Tech

 

申請動機心得分享

由於我就讀的科系是「工資管」,簡單來說就是「工業知識+資訊知識+管理知識」三方面都有所接觸,大學四年就讀間,學業與社團的關係,有了興趣希望進入大數據分析領域。

而在上網搜尋資料之後,剛好國外有這樣的Big Data Analytics相關學位,還在出芽期非常,也銜接我們系的三方面知識,所以這樣跨領域的培養專業,讓我決定走這條路。不過並不是每個學校都有這樣的program,所以做了很多功夫去查學位資訊。

(之後如果有人有興趣Big Data Analytics相關碩士學位,會在考慮打一篇關於國外Big Data的master我蒐集的心得與建議,所以如果有需要可在下方留言:想看到怎麼樣的資訊&問題 😉)

 


 

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