1.背景分析

上海 top 2 金融 3.54/4.3-108-336
实习四段：券商行研 + vc 行研 + 快消数分 + 互联网数分
科研三段：一段金融数据分析；一段机器学习相关即将发表水论文；一段涉及爬虫、处理、导入数据库和网页制作全过程。
LZ 的 gpa 不行，所以在其他方面努力补偿短板，但是申请季还是受限于 gpa，不敢申请重视 gpa 的学校，如 usc ucla 哥大 ba 或者藤校的相关 ds/ba 专业。
本人在大三的时候觉悟自己再不冲 ba 实习就与 tier 1.5 的 ba 项目无缘了，于是开始刷 sql 题，找项目做，在一年里补充了两个数分实习和三段项目
GT 本人都是一次考出来的成绩，因为不想反复考，所以一次考试准备时间比较长
GRE 大概准备了 10 个月（疫情开始以后 GRE 考试反复取消，我也没有停过学习，所以断断续续 10 个月）对于 GMAT 考了两遍都不出分的同学建议速转 GRE，GMAT 太玄学了。本人英语基础还行+努力选手，GRE 3000 大概反复背了 5 遍，刷填空 + 阅读一共 1.5 遍
TOFEL 大概 2-3 个月


因此，也想告诉各位大三的时候醒悟还不迟，还是有机会补充自己的软实力的。

2.选校及面试

选校标准：课程（硬核、全面）；就业好（不管是学校提供的 career 或者名气大能够过简历关）；地理位置

具体申请学校：

坡：nus ba，ntu ba（都有 ad）
欧：fsfm ds（法兰克福商学院 ad）主要是免申请费，随手一申
美：ucd ba（wl），umn ba（ad 8k），emory ba（ad），cmu bida(ad)，uchicago analytics(发现我好像后来不喜欢这个项目了，连申请费和成绩都没送，填了一半的申请，我自己都忘了)ur ds（我好像忘记交托成绩了 wl  啥也没干，莫名转正，还给了奖，罗村真的缺人啊），uva ds（弗吉尼亚国际生比例低，对转专业不算很友好 脆拒）ggt ds（ad）neu cs align（ad）


可能会比较好奇去向：我可能是个奇葩，但是决定去 NEU 读个 CS，本科选择专业的时候在金融和 CS 之间纠结，最后选择了金融。研究生弥补一下遗憾。

中介非常遗憾的说：cmu 是很多人的梦校，很可惜啊。但是 one man's meat is another man's poison..
想要系统的学一下编程和计算机试试看，说不定到时候还能做个 SDE 呢，人生时间很长，不如学多点知识。BA 项目时间都好短，毕业生都着急找工作。拿到 offer 又进入下一个焦虑的 pool，实在太难了。还是想要维持学生身份久一点。

坡欧其实不是原本计划的申请方向，但父母想要让我保个底，就申请了两所坡和欧洲学校。也要感谢自己的学校名气和丰富 cv，有幸都拿到了 offer（好像坡坡特别喜欢清北复交）ntu ba 面试。

TT 问的问题让我措手不及，有关 xgboost 是什么意思，x 和 g 代表什么（extreme 和 gradient），bagging 和它有什么区别？
这些知识和简历上的项目有关，所以各位准备面试一定要好好准备简历的故事，千万不要答不出模型基本概念（吹牛也要知道自己吹的是啥）
我当时没有答出来 x  和 g 代表什么，但是相关的概念是知道的。

NUS BA 面试

非常友好的面试官。

Self-introduce.
Tell me a data analysis project.
你这么优秀为什么不直接工作？
你有什么 hobby?（答：围棋 于是大聊特聊考段和柯洁）
你英语为什么这么好?
反问


写出来这些问题感觉我很凡尔赛，不过确实是非常幸运碰到这么欣赏我的面试官，非常不好意思。

其他的一些面试如 umn emory 都有面经，好好准备即可。

tips：请不要吝啬的吹学校。找到这个学校的独特地方狂吹（当个海王不可耻）
尽量说的多一点，人为制造一些有趣的地方和反问让面试官接话的地方 如：emory 的面试只问了五个问题，但我硬生生把整场面试拖了 40 min。毕竟 ba 方向也是在大多数学校的商学院下面，商学院学生的基本素养就是 communication skills，
最拉垮