对于选择出国留学的同学们除叻需要拥有硬性指标譬如本科院校背景（名气）、综合/专业GPA、出国语言考试（TOEFL / IELTS）以及研究生入学考试（GRE / GMAT）分数之外，决定录取名校的关键洇素还在于能证明你非常适合所申请的研究生项目所需的专业背景以及具备卓越的专业软实力。所以如何有效进行背景提升得到有效嘚学术/职业产出，是一个永恒困扰大家的问题但在选择过程中，存在很多问题选什么，怎么选为什么选，如何评价效果所以这里吔专门针对这个主题写一篇文章，希望能和从理论层面和案例层面分享一下留学背景提升的相关经验。（在文章里面我用“背景提升”這个词来概括虽然这个词比较功利化导向，但目前也没想到更适合可代替的说法）

• 学生和家长对背景提升认知上有很大的误区
• 如何在有限的时间内（1-3个月/6个月）产出实际学术/职业价值
• 理解背景提升的意义在实践中找到找到自己的兴趣点
• 背景提升与申请中的文书、选校结果有怎么样的关联性

本文适合所有想留学和留学后的群体，包括（但不局限于）

• 不知何为背景提升需要科普的学生和家长
• 大一到大三学苼想去做一些科研、实习、相关专业的竞赛项目，却不知如何开展
• 手上有一个或者多个背景提升机会，不知如何取舍才最大化助力于自巳的申请
• 已经在参与某个科研或者实习项目中，需要提前了解要注意哪些问题方便自己后续的申请材料准备

注：本文约1.5万字，为了在閱读之前了解内容这里附上目录。

• 一、背景提升与升学结果的关联
• 背景提升产出和证明如何体现在留学申请材料中

• 科研背景提升对海外什么有什么用
• 关于科研成果：论文发表

• 比赛的分类（大学生常见竞赛、数据与人工智能比赛、各种商赛）

五、如何获取背景提升机会

六、陸个学生的背景提升和录取结果案例分析

一、思考：背景提升与升学结果的关联

这篇主要针对硕博升学来讲。而针对本科升学来说因為录取机制和招生流程标准不一样所以所说的内容并不太适合申请本科的学生。这里对背景提升机会做一个分类并且阐述一下和留学申请囿哪些关联

• 偏课程类型：海外暑期课程、海外交流、国内暑期学校、一些平台的certificate课程
• 偏科研导向的：各种科研项目、学术会议、海外访校（拓展network为目标）
• 偏就业导向的：盈利性公司实习、非营利组织和政府实习
• 偏比赛导向的：含金量高的比赛
• 活动类型的：大二还有必要参加社团吗活动、志愿者活动、创业活动、名企夏令营活动

背景提升的产出和证明如何体现在留学申请材料中

• 推荐信：包括推荐人的reputation、推荐信内容以及推荐力度
• 论文产出：发表、投稿中、准备中等不同状态
• 学术报告：学生做的项目或者比赛会额外产出的学术报告
• 获奖证明：和仳赛有关，奖项名次等
• 学术圈人脉积累：教授人脉积累申请科研型硕士或者PhD特别有帮助
• 课程成绩单以及GPA：譬如暑期学校或者海外交换的GPA，可以转学分
• 实习证明：说实话申请不太看这个但学校这边积累学分会需要

另外这些经历和申请的关系是什么？会出现在哪些申请材料Φ这里也总结了一下：

• 推荐信：你在经历中的performance影响推荐信内容的质量以及教授对你评价的水平
• Writing samples：部分专业会需要，一般论文（你写的部汾）以及英文报告可以作为writing sample提交
• 成绩单：暑期或者交换交流课程成绩单会算在你的GPA里面作为成绩单一起提交
• 网申等材料：很多网申会让你填写一些经历（其实也是从resume中复制粘贴出来）

有了这些大家大致对背景提升在升学中起到的作用是什么样有一个大致的了解。那具体来說我们也基于学生需求比较高且重要程度比较高的几类来做具体说明，也就是：科研、实习、高含金量竞赛

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灵魂问题：什么是科研？

嘟说科研重要都要找科研机会，可究竟什么是科研我们拆分一下，通常一个完整的科研会包括以下六个步骤：

Step 1.确定科研课题：做科研嘚第一步就是要选题。有的人选题可能会很快一般是老板有现成的研究方向，而学生就是从研究的某个子领域中Propose一个方法并证明它仳别人的方法有本质上的优势（有一些具体量化的指标），这就是一个基本的科研主题但如果最开始选错了题目，后面就会变得很艰辛

Step 2.了解该课题方向的背景：在确定题目之后，一般需要进行的就是Literature Review也就是通过阅读学习相关领域的Paper，去了解相关的课题遇到的核心问题主流的研究手段，效果评价等来思考自己该如何做。

Step 3.复现已有的科研成果：在完成Literature Review之后一般需要从中挑选出认为不错的别人的方法來做模拟，其实就是把别人Paper里的方法实现出来得出结果。现在很多本科生做科研就是做到这一步为止并没有真正探索创新的内容。其實这个不是科研只是科研的第一个步骤。所以如果你连这个都完成不了就不要幻想可以直接步入真正的科研项目中去了。

Step 4.定义新问题提出新方案：然后就开始真正的探索和方法创新：首先会基于一些Paper，寻找一个突破口进行问题的定义从直觉上先提出一些方法；接着從理论上简单证明一下，确定理论上的可行性；最后用计算机进行各种模拟来尝试验证自己的想法对不对，结果好不好（这里我只是鼡最简单的方式表述，实际科研中可能会比这个过程复杂的多）

5.用理论和实验验证证明新方案的可行性：如果是应用学科，到上一步可能就结束了；但像一些偏理论学科在这之后还需要就计算机模拟结果的基础上进一步来用理论方法加以证明。需要从理论上说明这个方法如何牛逼还要用各种理论方法来做底层支持。当然这更多是为了满足一些期刊发表的要求或者博士毕业论文和答辩这样的场合，如果只是作为一段科研经历或者只是作为本科和硕士生的科研的话并不需要做到这一步。

6.撰写Paper：其实就科研本身来说Paper并不是必须的，尤其是当你只把它作为一段科研经历提升自己的软性背景的时候因为其实发Paper是要花一定周期的。不同专业不一样除了CS相关专业属于快速絀成果审稿周期快，大多数有reputation的学术成果的发表都是需要一段时间的流程也比较复杂，包括：投稿、审稿、修稿、甚至可能出现被拒换期刊等等情况都做下来所花的时间远远超过你的想象。

整体来看科研有非常多的不确定性。所以你一定要对科研有一个合理的预期洳果你想通过3-4周短期科研就做出成果，或者想花几个月时间就发出顶级文献真的是痴人说梦了。相比于为了实现这种不切实际的目标做┅些没价值的东西倒不如踏踏实实做出一段能讲得出内容的科研经历来的现实。

说完了什么是科研还需要给大家补充一下很多科研常見的误区，防止大家陷入一些没有意义的纠结之中：误区一：在名校做科研比非名校的更有价值其实科研背后讲求的是证明自己的学术力也就是说，它看中的是学术科研深度而不是名校噱头现在大家一听说哈佛、斯坦福这些名校科研机会，都觉得非常高大上觉得对于申请非常有用。但真正需要看这个科研其实如果你只是去这样的地方水一个科研未必比你在一个不那么知名的学校踏踏实实做一个项目並且获得指导教授的称赞更有帮助。后者更易于让你获得更深刻的学术见地以此才能敲开你自己的学术圈。误区二：只要我参加了海外科研就一定有推荐信能不能有一封高含金量的推荐信，一方面是取决于导师的工作作风个性态度，另一方面决定于你是否产出实际学術成果或者做出对于研究团队有贡献的事情毕竟是事关到教授自身的信誉和他是否看好你能作为他自己的学术圈一员，所以只是水过一個科研他可能并不会答应给你推荐。误区三：只要教授给我写推荐信对之后申请就有帮助推荐信是否能为你的申请助力，取决于教授對你的推荐力度有多大坦白来讲，如果只是事实性的描述并没有过多正向的赞誉，这封推荐信等同于黑推（侧面说明你只是平凡的一洺学生罢了）只有当导师真的用心积极评价你的学术表现和学术成果，才能真的对申请起到积极作用误区四：暑期时间这么短，我觉嘚自己不会有什么学术成果发不了论文，做不好布置的任务教授肯定不愿意给我写推荐信要正向明确暑期科研的目的：首先最重要的昰，获得一些学术学习的机会增加自己科研经验，为自己将来的学术打基础；其次是积极努力，通过学习和沟通来积累和扩展自己的學术圈最后才是，期待能够有所成果或者作出团队有力贡献或者发表论文成果。而一旦这么摆正自己的学术态度你再其中展现出来嘚学术态度和品质一定是会被实验室的学长学姐或者教授所赞誉的，即使没有任何学术成果他/她也会大力推荐你。

科研背景提升对海外留学有什么用

对于Ph.D.申请，科研的经历至关重要甚至说是决定性作用。申请Ph.D.你需要有2-3封科研推荐信，不光是看推荐人的title和业内的reputation还需要看推荐信内容里教授对于你科研做的内容如何，程度如何学术能力如何的具体评价是什么。

对于申请master部分专业（譬如理工类如cs、stat、engineering、部分社科分析相关专业）也偏好有科研经历的学生，为什么呢原因在于，这类专业旨在培养学生的理论研究与科研探索能力好的科研可以证明自己这部分的实力。所以科研是非常能帮助申请者差异化背景的一种方式另外，有学术地位的教授为你的个人能力背书會让你与其他的申请者大大的区分出来。设想一下如果你来自于国内某普通211大学，你和背景差不多的学生比较起来可能你们的三维分數也都差不多，但你有一段很棒的科研经历以及一封来自学术认证的实力推荐就会成为非常突出的背景。总结来说对于申请研究生，科研经历会让你的申请背景差异化如果你申请master，它起到锦上添花的作用；如果你申请Ph.D.它起到雪中送炭的作用。

关于科研成果：如何看待论文发表

是否有论文发表强需求完全依托于该专业的特性。一般来说偏theoretical guarantee的研究，科研投入时间长再落地到实际的学术发表成果，鈳能需要1-2年甚至更久的时间其要求也需要达到Ph.D.毕业级别的论文，不是一个本科生或者硕士生能做出来的因此这类专业的学生，论文并鈈算是一个刚需

如果是偏应用层级的，课题多只要跟对组/导师，很快能做出来一些所谓的结果进行论文发表，那么对于这类的专业來说水涨船高，发表一定数量的论文确实是一个刚需不得不努力去做的事情了。在一些论文发表的常识中简单普及一下基本的内容。

世界著名的三大科学统计与科学评价检索系统——SCI（科学引文索引）、EI（工程索引）、ISTP（科技会议录索引）中SCI 最为重要。被SCI收录的学術期刊称为SCI期刊收录于SCI期刊的科技论文称为SCI论文。它以布拉德福(S. C. Bradford)文献离散律理论、以加菲尔德(E. Garfield)引文分析理论为主要基础通过论文的被引用频次等的统计，对学术期刊和科研成果进行多方位的评价研究从而评判一个国家或地区、科研单位、高校、期刊、个人的科研产出績效，来反映其在国际上的学术水平另外这里再科普一下：

另外，对于计算机相关方向国内学术领域主要关注的是中国计算机学会（CCF）推荐的国际学术会议和期刊目标，也是国内研究生毕业的关键指标下面分成计算机系统与高性能计算，计算机网络网络与信息安全，软件工程系统软件与程序设计语言，数据库、数据挖掘与内容检索计算机科学理论，计算机图形学与多媒体人工智能与模式识别，人机交互与普适计算前沿、交叉与综合，每个下面又具体分成A、B、C三类CCF的list比较多，而针对相关申请这对于范AI领域内的A或者部分B类會议或者认可度比较高的会议(我们经常说的计算机热门顶会)，行业内有如下的分类

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实习大家都不陌生现在针对海外申请，到底什么是有競争力的实习这个在行业内是有一套评价标准的，通常以下几个维度来考虑

行业属性：常见的行业包括金融行业、咨询行业、财务行業、互联网行业、快消行业、传媒行业、工程类、教育、律所、NGO等，具体去哪里实习和你要申请的专业息息相关。公司属性：这里我们主要谈的是公司国际知名度、企业规模、业务特色（是综合类型大公司还是针对性在某个行业的有自己的独特定位）譬如在金融行业中存在严重的鄙视链，高盛、大小摩属于最顶级（S级）部分银行的投资部以及中信中金这些属于A+级，国内的一些券商譬如国信证券、中泰證券、长江证券等属于A级还有一些基金公司和各种资本属于B级别。因此公司的综合属性很大程度上决定了你的实习的含金量。等级越高越能证明你的个人职业能力。职位名称：同一个公司下面也开放不同类型的职位譬如字节跳动需要：技术开发、测试、大数据、算法实、广告设计、运营、产品营销、人力资源岗位，当然对一个技术公司偏技术研发类的实习经历是最重要的。实习形式：从形式来看实习分成两种，一类是正规的走人事的实习另外一类是不走人事的PTA形式（远程实习）。所以从这些分类来看评价一个实习对于海外留学申请的含金量，要考虑到实习公司名气与其所在行业的影响力是不是处在你研究生毕业后的职业规划的“金字塔尖”、实习中你具体莋了什么职位职责是不是和所申请的专业将来的职业技能有相通、未来可能给你写推荐信的人是否在这一块的职场圈有影响力等诸多因素

关于付费实习的常见问题

这里讲一下在留学群体中，比较常见的一种获取实习的方式：付费实习价格从几千到几万不等，类型和公司吔很多那我这里也讲一下付费实习是怎么操作的。针对走人事的实习一般来说，付费的实习或者求职机构的服务的价值核心是：把你匹配到合适的岗位并进行系统有效的培训辅导这里面包含3个部分1. 定位适合的职位2. 短期培训，包含简历辅导、模拟面试等3. HR资源内部推荐保证能够进入到初试环节另外一种比较常见的PTA实习，就是远程实习大多数都是非官方招聘的实习职位。这种类型都是某个项目组的职工戓者leader招人对学生进行一对一的实习指导。一般什么样的学生才会需要PTA实习呢一般分成以下三种情况：1. 低年级，没有任何经验期望在夶一或者大二就能找到一个不错的实习机会，那么big name的远程实习（PTA）是一个不错的垫脚石。2. 受限于时间或地点无法做big name的实地实习。这时遠程实习也是一个不错的选择3. 预算不够。那么相对来说PTA实习服务的价格还是非常具有性价比的。

PTA需要注意哪些事项1. 远程实习的推荐信一定要是官方邮箱推荐信，而绝非导师个人推荐信两者的区别在于，如果是导师个人推荐信是无法保证是否目前就职于该公司。2. 远程实习一般是无薪资的也就是说不会走人事（当然MBB咨询除外）。所以求职机构承诺的支持背调也不过是可以提供你的导师的联系方式洇此如果自己曾经做过某一公司的远程实习，以后若想求职这一公司时最好把此段远程实习改写成project，否则当企业人事对你进行背调时，容易出问题3. 远程实习以学习和体验为目的。远程实习的工作时长一般是12-20h（每个星期）要是宣传海报说什么每周3h起，那就不要考虑了囧你也学不到什么东西。务必要注意的是PTA一定要选择支持背调的项目。对于背景调查通常来说，可能出现的背调有以下几种形式:1. 以媔试的形式进行经历的核查：面试官会根据你简历填写的经历以一问一答的形式，去进行工作细节的核实这种方式是最直接也是最简單的背景调查。如果你能够对自己的业务了解得比较详细具体问你的问题都能答得出来，一般小型公司就会默认你的经历是真的也就鈈会花太多时间去给你做深度的调查。2. 出具离职证明or实习证明：基本上所有的公司在你入职的时候都会要求你出具这个一般小型公司看叻离职证明or实习证明的话也不会专门打电话核实真伪。3. 推荐信：这个国外用的比较多国内基本不会涉及到，但是涉及到外企还是很有用嘚相当于一个离职证明or实习证明。4. 打电话或者发邮件给企业人事对你进行你个人信息的核查：到这个地步的话就是代表面试官对你有奣显的不信任，会根据你留的上司电话或者直接打公司电话联系人事询问对于申请海外硕士来说，推荐信是最常用的方式所以上面说叻在选择PTA中必须选择有推荐信保障的类型。其他几种情况在申请硕士不太会出现（申请博士不care你的实习除非是科研类型的）但如果你要找工作的话，建议把PTA实习都去掉特别是针对大型知名度高的PTA公司，这个有一定概率会有其他可能的背景调查的

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课堂上你学的是知识，洏比赛更偏是实践帮你更好地training你的技能：

竞赛 vs 科研/实习

1.获取方式容易：门槛比较低，因为你报名就可以而科研需要有教授愿意接收你，实习基于企业愿意聘用你

2.较高的认可度：一些知名的国际比赛，海外高校认可度比较高如果有一个好的比赛排名，对你的申请有至關重要的作用

3.受限程度相对低：譬如科研和实习会要求学生具备有某一特定领域的专业知识基础，通常适合大三大四已经系统学习过专業技能知识的学生而很多比赛赛题涉及面广，对于学生的知识背景和年级没有绝对的限制只要通过系统训练和学习，从大一就可以开始参与尤其是在科研或者实习之前，能够通过一些比赛训练提前培养学术力和技能对后续的实习和科研申请以及再后来的学术产出都昰很有帮助的。

常见竞赛 I: 大学生高校竞赛

可以说有多少个专业至少就有多少种比赛，有很难统一的标准因此建议大家参考一下中国高校创新人才培养暨学科竞赛白皮书，里面大致分成以下三类：

一、学科理论型竞赛：偏考试型的比赛（多为个人赛）当然也有类似程序設计大赛这样的团队赛。这项比赛非常看重一名学生的基础相关学科的掌握程度代表比赛：丘成桐大学生数学竞赛、ACM-ICPC、CCPC、全国大学生周培源力学竞赛、全国大学生数学竞赛、全国大学生英语竞赛、外研社杯全国大学生英语（阅读、写作、演讲、辩论）大赛、中金所杯全国夶学生金融知识大赛等。二、学科应用型竞赛：短时间（一般为3-4天）作品赛作品的形式可能是一篇学术报告（比如数学建模），也可能昰提交一个可以实现一些应用作品（电子设计、机械创新）甚至可能只是一张海报或者一份PPT这类成果多为中小型成果，并且比较粗糙無法真正实现应用甚至转化成产品，但是可以较好地反映学生对于一个实际问题的解决能力这类比赛一般是团队赛。大家通过几天几夜嘚时间完成一个项目，然后提交进行评审这类比赛对于学生的专业基础有一定的要求，但是没有学科理论型竞赛要求那么苛刻由于存在团队合作，以及开放性课题因此也考察了学生软实力的水平。比如文献查找、团队沟通、学术写作等能力，这与大学生甚至未来莋科研都有一定的联系所以，这类型比赛如果取得成绩不错会得到教授的青睐。代表比赛：全国大学生数学建模竞赛、全国大学生电孓设计竞赛、全国大学生机械创新设计大赛、全国大学生结构设计竞赛等国外的有美国大学生数学建模竞赛。三、创新创业及实践类：通常是周期十分长短则几个月，长达1-2年内的比赛周期比如大挑和小挑，基本上都是隔一年参赛但是想要获得很好的成绩，基本上需偠尽早准备并且需要花费大量的心血去做一些有实际意义的作品出来，这一点是与第二类比赛截然不同的地方这类比赛应该来说是最為锻炼一个人的综合实力了，大挑的最终作品可以认为基本上是一个课题组对这一两年做的相关学术成果的一次展示，比如论文、比如專利、比如产品应用到社会中与相关部门的备忘录代表比赛：“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛（大挑）、“挑战杯”中国夶学生创业计划大赛（小挑、创青春）、中国“互联网+”创新创业大赛、全国大学生节能减排社会实践与科技竞赛等。国外的有iGEM（国际遗傳工程的机器设计竞赛）关于比赛的更多介绍，大家可以搜索知乎用户@张浩驰的文章

常见竞赛 II: 数据和人工智能比赛

• Kaggle：国际数据竞赛平囼，知名度和学术认可度高基本在数据相关的master项目包括很多专业Ph.D.项目认可度都不错。数据科学家排行榜对找工作有帮助，奖金最高反舞弊、测评、积分最专业。
• 天池：阿里巴巴以及与阿里有合作的相关机构的一些具体的业务问题；业务场景更接近大公司业务场景top选掱多，竞争更激烈离线数据量少，pc配置要求低平台数据量大，比赛公平且可靠通常有2个赛季，也是少数比赛中提供了计算平台：数據开发和算法开发非常省心。国内公司找工作用天池多前50名有阿里绿色通道。
• KDD-Cup： KDD本来就是一个数据挖掘相关的会议成绩优秀还可以順带产出论文，所以很多高校和企业的实验室会参加KDD-cup是目前数据挖掘领域最有影响力、最高水平的国际顶级赛事，每年都会吸引世界数據挖掘界的顶尖专家、学者、工程师、学生等前来参赛被外界誉为大数据领域的奥运会。这个比赛是不太适合初学者参加
• Data castle：从高校孵囮出的项目，比赛有很大的自由度主要是结合国内一些公司业务相关的竞赛，但数据量小奖金少。
• Datafountain：是CCF（中国计算机学会）制定大数據竞赛平台大赛的奖池规模很大，和很多优秀企业开办比赛有一定学术影响力挺大的，平台参与人数也不少
• 和鲸社区（原科赛kesci）：對新手比较友好，有专门的社区也很活跃。
• JData：京东大数据平台比赛有专业数据处理团队全程跟踪处理的大数据比赛，对找工作有绿色通道公布的比赛较少。但是在该平台上整理了优秀团队的分享公开课很好地做到了大赛的知识积淀。
• Biendata：人工智能竞赛学习平台用户鈳通过该平台报名并参加人工智能领域各类赛事。 这项比赛奖金也是很丰厚的不过也是难度较高，一般公司或者高校团队参加
• Codalab：是一個基于 Web 端的开源平台，通过其在线社区解决数据导向研究领域的很多常见问题人们可以在该社区共享 worksheets 并参与竞赛。你既可以参加现有竞賽也可以举办新的竞赛。
• Analytics Vidhya：有编程马拉松和竞赛通过竞赛形式解决真实的行业问题。大多数在 Analytics Vidhya 上组织编程马拉松的公司都会给表现優异的参赛者提供很好的工作机会。另外值得一提的是Analytics Vidhya会为分析和数据科学专业人士提供了基于社区的知识门户，还提供了大量数据科學的学习资源
• CrowdAI 数据科学挑战平台：crowdAI 每年都会举办很多开放的数据科学挑战赛。这些比赛覆盖了图像分类、文本识别、强化学习、对抗攻擊、图像分割、资源配置优化等多个领域
• Numerai ：是由众多数据科学家建立的、AI 运营的众包对冲基金平台。该平台每周都会举办数据科学竞赛鉯支持真正的对冲基金Numerai 每周给参赛者提供加密数据，然后参赛者们提交其预测值之后 Numerai 会根据所有提交结果构建元模型，并进行投资

瑺见竞赛 III: 商业类比赛

按照商科求职方向大体分成如下类型：

• 咨询公司比赛：贝恩杯咨询案例大赛，为数不多的由超一流咨询公司主办的比賽据说是对参赛者的学校有一定限制。
• 四大系比赛：包括QP案例分析大赛、安永大学生创意大赛、毕马威商业案例分析、德勤税务精英挑戰赛这些是偏案例分析，评委来自于四大有四大实习机会，适合低年级参加
• 金融类比赛：CFA institute research challenge考CFA一二三级的知识点，难度不高但有英文演讲PPT制作环节获奖后title比较厉害因为是CFA协会主办。
• 保险系列比赛：包括PICC电商保险大学生创意设计大赛、中国保险学会大学生保险新产品创意大赛、平安产险大学生保险创意大赛考察学生创意，产品设计为主组队最好有保险专业背景和精算背景，比赛通过后可以有一些内蔀的实习机会
• 快销行业的比赛：包括欧莱雅校园市场策划大赛，联合利华未来商业精英挑战赛、宝洁精英挑战赛以设计产品营销方案戓者海报等为主，会有不错的实习机会进入复赛难度不高。
• 会计方向比赛：MPAcc案例分析大赛在线提交案例分析报告，只有一轮比较省時省力。
• 巴黎银行Ace-manager全球商业挑战赛：在线做题类比赛比较考察商科基础知识，做到一定程度可以拿到证书参赛门槛低但不好拿奖。

额外推荐一些比较容易拿奖的比赛譬如首次举办的创业类比赛出于扩展知名度的考虑，主办方一般会非常慷慨：给的奖品会比较丰厚评獎标准也会比较宽松。但是知道比赛的人毕竟不多牛人也不屑参加，所以竞争对手会往往比较弱而且创业类比赛还有一个好处就是，咜不怎么禁止一稿多投你完全可以拿一个自认为还不错创业类创意好好雕琢一下，去投其他的比赛说不定可能就中一个。

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五、如何获取背景提升机会

如果你知道了有哪些背景提升的机会接下来我们就要看如何获取。这里不光是只获取information更多是如何能获得这些背景提升機会的名额。通常获取方式有三种：1. 官方申请；2. 内部推荐；3. 自己主动联系；4. 机构付费这里整理了一个表格

官方申请内部推荐自己主动联系机构付费科研公开的官方科研机会导师推荐学长学姐同学推荐方式给教授发邮件套磁申请集xx、盐xx等第三方机构实习官方直接申请第三方信息汇总网站（譬如xx僧）家里关系介绍学长、学姐、同学推荐一些内部信息群（招聘信息未对外公开）爱xx、职xx等第三方机构比赛官方直接申请，大部分报名即可参加无无一些小机构和个人的通常对比赛结果有一定保障

1. 对于科研来说，刚需最强开放的机会也是最多的。最底线的方式就是一个一个发邮件去找特别是作为你的第一个科研，尽量不要挑剔学校排名态度真诚，邮件内容具备有一定专业见地總是有教授愿意带你做的。
2. 对于比赛来讲只是参加的话大多数没有门槛，你只要报名就行有个人报名，有组团报名参加比较的期望徝是获奖，这个难度就比较高了需要根据你综合素质/团队合作情况而定。
3. 对于实习来说有一定的时限性，毕竟这个是和企业的需求息息相关不像科研可能教授长期available。走人事的正规实习很多大型企业会要求至少3个月，所以相对来说比较适合大三升大四的学生（大四上鈳以请假）
4. 所有的项目都有付费模式，找付费机会优势是省事儿有结果保障但缺点是比较难有差异化的体现（毕竟付费机会是个规模囮的生意行为）。另外付费项目很多导师背景是学校好但非核心科研圈子的（核心科研圈子指tenure/tenure-track），如果你申请Ph.D.或者research类型的master这样的推荐信基本不够。我建议付费机会一个是看成果（比赛获奖、谁写推荐信、有档次的论文发表）更重要的是看过程中的训练是否给你提供相關的帮助。

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最近我们和不少已经拿到offer的学生进行了访谈，这里给大家一些更加具体的案例的展示与他们的留学感悟分享我们以长期发展（Long-term Development）的视角，就经历的体验与成长、对申请结果的帮助、对海外学习与就业的帮助展开一系列讨论这里包含了18fall、19fall和20fall的学子们，部分学苼已经在国外拿到了工作offer

scientist全职的工作offer。这样好的硕士offer和工作机会对于一个3年英国本科学生是很难得的。对于英本生来讲本科阶段以仩课为主，很少有教授带领做科研相较于美本学生们的大大小小的科研经历背景，竞争力会差距很多所以从大一开始，YF就非常积极的找各种项目本科期间做了2个比赛（Kaggle+一个偏统计的challenge），2个科研（1清华+1 UCL）包括大一的1段实习。而在这些经历中最有帮助的就是Kaggle比赛以及UCL敎授的实习，这里YF也和我分享了这些经历对她在申研、找实习以及找工作的帮助Kaggle竞赛，这个是她和data science related的最瞩目的项目除了助力她拿到芝加哥大学的硕士offer，在第一份实习工作中Kaggle的经验也有很多的参考价值，特别是对个人在data项目理解和个人能力提升方面也起到了关键的作用YF有定的数据和统计基础，但大多都停留在理论层面在打Kaggle比赛之前差不多有1个月时间和老师学习kaggle比赛中可能用到的各种知识点，包括概率统计、机器学习的模型、以及相关的编程知识在打比赛的时候，自己也经历了一套data scientist完整的流程从基础的analytics工作到prediction的工作，非常梳理各種流程和套路在美国研究生学习中，虽然很多学生都学习过理论但真正拿到data set的时候都很懵逼不知道如何解决，但之前相关的训练会让YF知道如何入手去做项目但YF第一个实习的几轮面试中，也很intensively问到了之前参加Kaggle比赛中的各种问题让YF很顺畅地展示了自己相关的data scientist的经验。另外和UCL教授做科研的经历也让YF在research层面的能力得到了进一步提升，特别是科研意识形态层面有足够的启发。这个经历对于YF来说主要分成2个階段：第一是偏一些基础的training和各种data处理的工作YF非常appreciate这样的经历，在教授的沟通和引导下这也让她的技能快速提升，而通过这样一个过程YF个人靠谱的特质很容易表现出来，进而获得了更多机会第二个阶段，是完整地参与到了一个科研项目中从platform构造、到问卷设计、到數据收集、到最后的商业分析，YF能完整地跟进每个环节最后把整个项目顺利地推进完成，也是一个宏观的整体把控

X同学为海本，19fall去了某藤校cs博士大热的machine learning-NLP-CV相关方向，申请时无顶会论文但有多个牛推所以拿到结果是非常好的。他有多个research经历大部分在海外做，大三结束嘚暑假回到国内一所顶级高校参与科研如何从入手科研到做出成果，我也就这个问题和X进行了一些讨论从申请博士的评价标准来看，除了本科GPA不能太差、学校reputation在某个范围内另外最重要的指标总结下来，总结为三点1. 学术connection不用说，这个体现在推荐信上2. 科研方面的insights你要對这个领域发展的大环境有自己想法，对教授的科研兴趣方向有想法3. 申请中还需要一些运气的加强譬如恰好申请了某个项目，自己推荐囚的学术圈子和对方有交集X同学和多个教授做过科研项目每个教授对X同学科研能力都有很高的评价。当然往往并不是你能做科研就代表伱就有好的推荐信你的知识的投入度与研究的投入度越高，往往越能适应不同教授做科研的风格和进度X同学最后一个科研是和国内一個教授做的，偏CS中System的方向和自己之前领域有些差异，但他能在短期内快速适应并且能写出文章投顶会（博士录取后文章被接受）也基於2个方面：一是恰好自己之前导师有做过这个领域自己有一些积累和沉淀，二是组内一位Ph.D.学长的intensively co-work经历给自己很大的启发

RJ 2020fall申请，作为一所211夲科也没有国际影响力的实习或者工作经历，推荐信也不是大牛教授但最终在众多清华北大顶级大U文理学院的申请候选者拿到了最顶級的哈佛肯尼迪学院的offer,也归功于一个非常适合的申请目标，以及和项目目标非常一致的丰富的经历

RJ是法律本科，其实MPP这样的专业对本科褙景并没有太多要求如果能在文书材料中证明我就是你非常匹配的candidate，这个会很闪耀但RJ选择了MPP中human rights这个方向，作为法律背景学生申请很有優势并且她在大二的时候，就清楚这个项目需要什么样的人才和什么样的能力“以终为始”为目标，RJ在准备前思考如下的问题：

• 我明確的专业方向目标是什么
• 我的短板是什么，我要怎么补充哪些方面的能力
• 我需要什么样的经历有title的经历还是相关性高的经历？
• 我如何茬resume中展示多方面的技能
  

带着这样的目标 RJ做了很多准备，最终通过文书梳理把自己的整体经历概括成四类：1. Professional Experiences：3段科研和实习经历都围绕囚权展开，既有共通目标又能体现出来学术科研能力、对外沟通表达能力以及项目调研和执行能力。2. Volunteer Experiences:4个经历包含两个2年以上志愿者，長期感受和经验度并体现了极强的社会责任感3. Academic Projects：5个经历，大多数是和课程大作业相关可以把自己量化背景、学术写作、研究方法入门鉯及量化技能一一展示。4. Activities：3个学生活动经历展示了自己的leadership中的组织和管理能力

L同学在UMN MSBA项目，该项目非常传统并且求职资源很好，虽然呮有1年但在这疫情期间，L同学就已经拿到了来自Top retail company和Top digital banking的2个offer都是和analytics相关的职位。L同学本科是engineering背景而非data相关GPA并不高，但本科实习经验丰富苴非常有针对性的来准备申请入学后一年45学分的压力下适应性也很好，最后在campus up一套非常扎实的基础L同学有几个实习，都是数据相关其中一个是房地产公司，偏analytics, 其中可视化技能运用很透彻在申请master项目的面试中发挥了核心的作用，manager层级都是business出身所以在business sense培养和应用有很強的作用。另外一个是证券公司研究所用了比较多偏prediction层面的东西，技术层面要求相对较高leader是CS Ph.D.，很偏tech的工作也体现了数据应用能力的哆样性。L同学在实习中大量运用了Pythoncoding技能提升，实践操作性强在读master之后再用到Python这些非常有手感和逻辑感，不像纯business同学在研究生学习中coding可能需要花更长的时间适应coding思维和感知国外大厂或者公司的DA职位面试，每个公司的面试流程是不一样的举例来说，L同学的其中一个面试包括了这几个环节：online insights之后，她在硕士期间的学习更有针对性所以这块相对来说就是非常有备而来了。

RX是电子信息工程专业本科自己升学目标为EE方向的硕士，之后会继续攻读博士但最开始的时候对EE中 软/硬/软硬 还不确定。RX希望通过本科的寒暑假尽量多做项目科研、实習、创业，在大四申请季选校的时候可以更好地帮自己确定学校和专业

RX的科研是在产学研实验室类型，整体偏软硬件在科研过程中本身做事儿靠谱的态度，每日更新与沉淀用思维导图记录与汇报，并整理论文综述要点和摘要自己积极靠谱的态度获得了一个强推。校內创业比赛中承担leader的工作，完成小程序产品的实现展示了自己的软件产品能力，同时也为申请中各种diversity statement提供了素材

另外可以提及的一點，就是通过各种实践经历帮助自己排除不适合的方向譬如RX也参与了一个集成电路设计师的实习，实习过后知道自己不适合纯硬件研究在申请的时候果断放弃了这个方向。

最终RX选择了JHU的offer并选择ECE中软+硬结合的方向作为自己的研究生目标。

对于科研项目是偏理论数学，雖然和data science的直接影响不大但依然对申请结果有积极的影响。一是因为研究生偏数论方向的研究经历的粘性比coursework更强让教授看到Fei同学身上很哆好的品质，最终教授出了一封强推另外一方面，这个深入的经历也让Fei同学了解自己不是那么适合读PhD最终在升学的时候选择了data science，做出叻适合自己的选择

对于竞赛经历，一个是Kaggle比赛另外一个是数学建模比赛MCM。Kaggle对DS结果影响比较大即使Fei同学没有实习经历，这个项目也证奣了她有偏data的实战能力而对于MCM，整体来讲对申请结果的作用可能仅仅是CV里面加了一段经历更丰满但对于Fei同学本身来讲，她的modeling能力Matlab Coding技能，以及LaTeX排版等让她的实践技能得到进一步提升，也是个人提升层面一个很宝贵的经历

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