22级UIPE方海漠

Offer：宾夕法尼亚大学统计学PhD

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求学缘起

Q1

从什么时候开始下定决心攻读海外博士，而不是像很多同学一样选择硕士升学或就业？是什么让你对学术研究产生兴趣的？

A：第一次实习是在是类似一级买方机构，发现工作内容重复性比较高，并且感觉自己不是很擅长既定流程的执行。

正好大一的暑假结束以后是数模比赛，我和朋友组队参赛，虽然没有拿名次，但是给了我们一个比较系统地学习统计方法还有机器学习算法的机会，从那时起，我觉得自己可能对统计学更感兴趣，就考虑以后可能走读博深造的路径。

Q2

为什么最后选择宾大的 PhD 项目？

A：我本科时的研究就是跟宾大的老师做的，他的研究方向与我高度匹配。我大二在宾大交流了一个学期，大概了解系里面的研究风格。那里平时会开一些讲座，常去听也有机会认识很多老师。

所以，我觉得首先是因为对学校已经比较熟悉，再一个就是导师的研究方向很匹配。

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本科规划

Q3

本科四年的时间线是怎么规划的？比如什么时候开始系统接触科研、做助研/RA、确定研究方向？

A：大一阶段由于方法论相关课程尚未系统展开，若过早进入科研，接触到的任务往往以数据搜集、文献整理等基础性工作为主。这类工作虽然能帮助人了解科研流程，但也确实容易让人对科研产生“琐碎、枯燥”的第一印象，从而在一定程度上削弱兴趣。不过，换个角度看，这也是一个熟悉数据收集、整理与处理工具的好机会，可以为之后更深入的研究打下技术基础。到了大二上学期或寒假阶段，再逐步接触科研中的建模、理论推导等部分，通常会更加合适。因为这个时候已经具备了一定的统计学基础，理解问题和推进研究都会更顺手，也更容易从中体会到科研真正有意思的地方。

交换方面，如果对开拓眼界比较感兴趣，条件允许的话，不管去业界还是去做科研，待一个学期或者一个暑假都挺有意义的，可以置身于完全不同的文化环境，接触更多的人。

科研方面，我大二下学期出去交换时，很多基础课已经上完了，交换期间可以根据自己以后想做的研究方向选一些课，同时询问老师能不能参与研究。经济学研究周期比较长，时间线可以往后挪一点，留几个学期在大尺度跟老师合作。但如果想做偏统计或者计算机方向的研究，至少得匀出差不多一年时间准备一篇能投稿的文章，再留一年以防被拒稿。

Q4

对想申请海外 PhD 的同学来说，你认为本科阶段是否需要参与实习？

A：这个问题不能一刀切，并非所有有意申请PhD同学都无需实习，也并非必须依靠实习来证明什么，关键在于最终希望培养的方向。实习的价值在于，能够借此确认自身对实习的倾向。例如，我当时实习中接触到的任务有较为固定的流程，工作本身颇具意义，但我一旦身处既定流程之中，便会开始追问为何要依此执行，进而逐渐意识到这种思维方式更契合科研。

Q5

很多人对 “怎么开始第一段真正的科研” 很迷茫。你的第一段深入科研经历是什么？有什么建议给大家？

A：我当时当时曾向统计系所有老师发送邮件，有两三位回复并进行了线下交流，但或许对方认为我当时的积累尚不足以胜任其研究方向。后来，现任导师的项目对计算机背景要求不高，具备微积分与概率论基础即可参与，于是恰好契合。

如今回顾，运气成分确实较大，但是有一条 golden rule ，一定要多去发，多去问，哪怕回复概率再小，只要尝试次数够多，最终都有可能获得机会。如果没有出国交换的规划，也可以先在国内联系老师，询问需不需要RA。

如果希望成长曲线更为陡峭，最好选择参与度较高的RA工作。如果想转统计，也可向大数据学院咨询。可直接通过学校院系官网给教师发送邮件，询问是否需要RA。

建议阅读一下老师的文章，最好带着一个问题：这篇文章是否存在可改进的地方，哪怕想法很不成熟，老师们也会觉得你具备创造潜力。还有一个路径是，先跟随国内的老师开展工作，然后老师将你推荐至其他地区的课题组。

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申请心得

Q6

申请宾大 PhD，背景大概要达到什么水平？各项条件的重要性怎么排序？和申请硕士最大的差别在哪？

A：我的建议会更偏向统计学方向一些，但对部分经济学专业的同学应该也有参考意义。首先，课堂基础一定要打扎实；不过，也没有必要等到整套专业课都学完之后，才觉得自己“有资格”开始做研究。以我的理解，如果是经济学方向，学完中级微观、中级宏观和计量经济学之后，其实就已经具备了逐步阅读文献、开始接触科研的基础，并不需要等到所有课程都修完再起步。

研究潜力主要是通过科研经历来体现，还有合作导师能否为你写出有力的推荐信。文书也很重要，它能展现你是否对自己研究的方向有连贯、完整的理解，而不是单纯为了发文章而做研究。所以，最重要的首先是科研经历，包括能否发论文，以及推荐信的强度；其次才是课程。

其他补充材料，如标化成绩、TA 经历等，在申请中相对次要。比如 GRE 达标即可。

至于是否硕士申请更看重实习，博士更看重科研，要分情况。专业不同差异很大。申请金融、金工或泛经管类硕士，实习和GPA 也很关键，科研反而没那么重要。但如果申请Mphil，准备之后继续读博，比如经济、统计等方向，科研依然重要，仍然需要强有力的推荐信，这个时候GPA 的重要性可能会比博士申请更高一些。

Q7

从确定申请到拿到 offer，关键时间节点和流程是怎样的？准备推荐信、文书、面试这些材料时有什么重点和技巧?

A：申请周期其实不算长，大约三个月。不过整个准备周期可以拉得比较长，因为材料中最关键的两项，一是推荐信，二是Writing Sample。Writing Sample篇幅较长，至少需要留出一年的时间。推荐信方面，最好尽早联系推荐人，务必确认对方是否愿意撰写，如果不行，就要及时寻找其他推荐人。

文书和其他材料不太受时间节点限制。标化考试方面，GRE和托福建议尽早考。GRE有效期五年，可以利用大一、大二时间提前考完，申请时就不必再为此分心；托福有效期两年，安排在大三考比较合适。

Q8

申请季充满不确定，会不会压力很大、很焦虑？你是怎么调整心态的？

A：准备材料时的焦虑，其实大家都会有。可以换个角度想，能在复旦本身就是很优秀的同学，不用过度紧张。有朋友分享过一个故事：可以把人想像成一家公司，平时认真上课学习，相当于公司的研发部门在工作；到了申请和面试阶段，就切换到营销部门，核心是思考如何更好地展示自己，让别人觉得自己靠谱、有研究潜力。

焦虑是正常的，不必因此苛责自己，不影响申请结果的前提下，都没有关系。

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前行指南

Q9

对大一大二有科研兴趣但还没进组的同学，有什么核心建议？应该先扎实学数学和专业课，还是早点进组尝试？

A：我的建议偏向统计学方向，同时也适用于部分经济学专业同学。首先课堂基础必须打扎实，但不用等修完现代经济理论、城市经济学、发展经济学等全套专业课，才敢着手做研究。经济学方向只要学完中微、中宏和计量经济学，就可以逐步阅读文献、接触科研，不必等到所有课程结业。

统计学同学则需要额外补修随机过程、常微分方程等课程，建议尽早开始；其他选修课可以结合自身兴趣，参考大数据专业培养方案灵活选择。选课时最好贴合自身优势：代码能力强就多侧重实战类课程，少修纯理论课；数学基础好、擅长证明推导，就多补充数学类课程。但无论经济还是统计方向，都不要等补完所有课再进组，一定要边补边找组、边做边学，科研实践会倒逼自己吃透知识点和证明逻辑，反而能让学习更高效、知识掌握更扎实。

我觉得统计同学进组前，必须熟练掌握概率论与数理统计、线性代数、微积分、高数或者数分、随机过程这几门核心基础课。我本科还修过一些看似和研究无关的数学课，其实对统计学习很有帮助。我认为本科阶段不用盲目修太多纯统计课，反而要重点培养分析能力，熟悉证明框架，这些能力只有在数学课中才能系统培养。大家选课也要量力而行，选难度适中、需要投入精力但不至于完全听不懂的课程，既能提升能力，也不会挫伤学习积极性。

Q10

对正在准备申请的大三同学，如果只给一条提升竞争力的关键建议，会是什么？

A：针对大三下的高年级同学，目前距离毕业升学只剩不到一年。如果还没接触科研，时间可能会比较紧。如果已有科研经历，不用急着盲目多刷项目，更重要的是梳理并形成专属的研究主线。要理清自己做过的几个project之间的内在逻辑，让科研、课程、文书和推荐信形成统一且清晰的申请方向，有助于招生老师判断申请者能力的核心，看你是否具备自主挖掘研究问题的意识和能力。

这个时候不用过度焦虑，纠结自己还差一段实习、一个项目或是比赛。如果multitasking能力非常好，适当补充履历未尝不可，但核心重心要放在深挖个人申请叙事线，明确哪些经历能真正支撑自己的申请方向。

Q11

回头看整个准备过程，如果再来一次，你会在哪些方面做得不一样？对即将开始的博士生涯，最大的期待和目标是什么？

A：我比较后悔大一没有更早发现自己对统计和数学的兴趣，有些课程的学习、整体的绩点和科研成果本可以做得更好。另外，我觉得自己对业界的了解和接触也偏少。虽然我现在确定走学术、申请博士，但我的第一段实习对行业的认识比较片面。如果当初能多尝试不同公司、不同团队，拓宽业界视野，或许也会对自己现在的发展方向有更多、更成熟的思考。

最后，至学弟学妹们：

其实不用太早把一切都想明白。本科里最有用的成长，大多不是等你想清楚了才发生，而是先去做、去试，在课程、实习、交换、科研里慢慢摸出来的。经历本身不只是简历上的一行字，更重要的是你会渐渐知道，自己喜欢什么、适合什么、愿意为什么事坚持下去。方向从来不是一开始就定好的，都是在一次次尝试、犹豫和调整里慢慢浮现的。

不用急着给自己一个标准答案，保持探索，比什么都重要。也别太害怕不确定。我自己的研究就和不确定性有关，回头看才发现，本科本来就充满未知。很多人总想把路走得最稳、最标准、最没有风险，但太早把所有可能性都收起来，未必是好事。适合你的路，往往不会一开始就清清楚楚，它需要你在可控的范围内，给自己一点试错的空间。不确定不代表危险，它可能意味着更多机会、更大的世界。别太早追求极致稳妥，留一点 “不标准”，反而能走得更远。

比起最后去到哪里，更重要的是你变成了什么样的人。申请结果、去向如何，都只是一个阶段的终点。本科真正珍贵的，是你慢慢清楚自己被什么打动、愿意为什么付出、想以怎样的方式面对世界。UIPE 给我最大的礼物，就是没有把我约束在一条路上，让我有机会向外看世界，也向内看清自己。这段时光最难得的，从来不是找到一个完美答案，而是在一路摸索里，长出自己的判断、勇气，和在不确定中依然往前走的底气。