想到哪写到哪，完全无逻辑，文笔一般，大家将就一下。 开篇名义/给未来申请者的建议：即使在最黑暗的时刻你也不要放弃希望，你要坚持，在科研这条路上，除了 passion 就是 commitment 和 adherence.这是我能给的最好的建议。
背景 （按照申请重要顺序排序）：
- 推荐信：
1 封来自 top 10 商学院 faculty 的强推 2 封来自 top 10 商学院 faculty 的一般推（毕业三年没怎么做 research 确能拿到推荐信我已经感恩戴德了。所有写推荐信的老师都是你学涯上的恩人！请 keep 好这样的 connection，对将来是非常有帮助的） - Research: 和第一个 faculty 有一个 ongoing project，我相当于是一边上班，一边利用晚上/周末的时间跟进这个 research。所以我们合作的方向其实不像是 ra，更像是 collaborator（当然 data cleaning 这些当然都是我做，但是之所以觉得像 collaborator 是因为我觉得很多时候他会让我提研究方向的建议，但是大方向上他肯定还是主导）
- Education:
under：国内某 985/211 econ major
masters 1: 美国某 top econ 跳板项目（应该是把能修的 phd 的课都修了）
note：我这里走了弯路上了一堆 math 531/econ 701，703，707 之类的，很虐可是用处不大。如果有学弟学妹想申请强烈推荐：707 前半部分 （其他的 7 字头的课可以不用上了），stat 601（bayesian 那门课）。其他的根据方向选上吧：如果感兴趣 structural 那上一下 io（任何教 blp）打下基础，如果感兴趣 ml 可以上一下对应的课程。但是最重点还是做 research，一定要找商学院的老师做 research！我当时就是专注上课没怎么做 research，所以当时的申请比较一般。
masters 2: 美国某 top 商学院 marketing science 项目 （应该上的都是 phd 的课） 工作：在一家 data consulting company 做 data scientist 接近 3 年 - 其他硬件：
gre:v 166 q 170 aw 4 toefl: 112(s25w28) gre 可能背单词早上背一小时晚上一小时这样的背了一个月，verbal 和 quant 大概也是早上一套晚上一套的做了一个月。实在是没时间写作文了，所以考前完全没写过。这种没准备当然也反映在了成绩上。toefl 就真的是裸考了，口语没想到最后一题还怪难的，考了一个生物题，完全没有 finish。虽然知道很多学校卡 26 但是我时间比较紧就完全没有再考的想法了。
Motivation： warning：下面这一段可能有点 preachy, 仅代表我个人建议。
这几点是我申请的时候考虑的事情(不同的人会有不同的考虑点，仅供参考)：
- 你毕业了是否想在 academia 如果不想在 academia 我会劝你读硕士/mba，他们会更加 industry oriented.
argument 1.1 读博 5-6 年其实是一个净亏本的买卖，你的 opportunity cost 其实是业界的工资（which 大概 2.5-3.5 倍于你的 stipend）。
argument 1.2 业界更看重的能力虽然在读博也能锻炼，但是非常 inefficient，conditional on 同样水平的两个人，一个读博五年，一个业界工作五年，我觉得业界的这个 candidate 会在 industry 有更多的优势。
argument 1.3 that being said，五年是很长的时间，很多人可能心态会发生转变，目标也会发生转变。但是至少在这段旅程开始之前你的目标要是明确的。 - Academia is a marathon! 最短最短是 phd 5 年 + ap 7-11 年。而 phd 现在读 6 年的大有人在，ap 第一次 tenure 不成功几乎是 norm。这意味着在未来的至少 12 年里，你要上紧发条。如果你是想找 easy way out，申请商科 phd，商科 phd+tenure 是一个身心俱疲的过程，而且很可能付出不一定会有 instant 的 good outcome。如果你是下意识的觉得念了硕士就应该读博士，那么没有对这个学科的兴趣，可能你的发动机无法支撑你能够跑完这场马拉松。如果你觉得 ap 薪水高，jd/码农/ds/mbb 都能给你更好或至少 comparable 的 monetary compensation.
第一个硕士结束，满怀信心的进行了第一次申请，当时也拿到了好多面试，但是当时自己确实对这个 field 不太了解因此只收到了一个学校的录取，思前想后实在是觉得不太满意就没去。机缘巧合之下读了第二个 masters。读第二个 masters 的时候发生了一些事情，所以也没有申请，就去业界当 data scientist 了。虽然能接触各种不同的有趣的数据和客户，可是我只能解决客户感兴趣的问题而不是我感兴趣的话题，我的模型为了 accustomed 客户的 timeline 总是不能做更多的 check，客户也永远不在意 endogeneity, 有些客户更不在意 causal effect.It is always the fancy deck that catches attention instead of my model. 虽然负面很多，可是这三年我确实学到了很多之前不具备的 business skills。
申请过程/结果：
选校：
申请了 20 个学校，拿了 12 个面试，最终收到了 5 个 offer，提前 withdraw 了一些最后决定去 nyu stern 啦。作为一个离开学界 3 年的人来说，虽然有一个 on going research，可是 part time ra 只做了 15 个月，这个结果还是比较满意的。感觉那些一开始你就不想去的，就算有了面试其实你也会 subconsciously 的表现不好。而且大家选校的时候真的要注意 research fit！那些和你 research fit 不一样的老师，你一对一聊天的时候就很痛苦，就要找话聊，相反的和你 research interest 很类似的老师，不需要太多的 topic 你就聊的很顺畅，半个小时感觉眨眼就过去了大家感觉都很快乐。
面试：
这个我觉得不同学校风格都不太一样，大致上都是 research + 闲聊有关 cv 的内容。我碰到的面试官大多数都很 nice(ymmv)，唯一比较尖刻的也是 20 个学校里 research 跟我最不 fit 的学校。有些面试可能真的要筛选人，就会更偏 research 相关的问题，有些面试可能真的就是气场测试，从头到尾都是和你闲聊哈哈哈哈。anyway，强烈推荐找人 mock 一下，至少准备两个question：1. introduce yourself， 2. introduce your research.
最后的最后，所有对 academia 有 passion 的人我们都会相见的！
--------------------------------------
原文引自：
https://forum.chasedream.com/thread-1380620-1-1.html
参与讨论及查看更多的相关文章请访问【商学院Ph.D申请区】
https://forum.chasedream.com/forum-61-1.html
京公网安备11010202008513号