2020 Fall PhD 申請心得 − 錄取 Harvard Business School、Cornell、INSEAD

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雖然還沒有收到所有學校的結果,但趁記憶猶新的時候想先跟大家分享今年申請 PhD 的經驗與心得,如果有任何朋友也想申請商學院的 PhD 的話,歡迎到大鼻的粉絲專頁留言給我,我會盡量回答大家的問題的!

 

申請資訊

 

今年申請的領域是 Quantitative Marketing / Decision Science,實際上我想做的研究是結合因果推論 (Causal Inference) / 機器學習 (Machine Learning) 方法,衡量不同商業決策在個體層面的影響,並透過資料預測對於不同個體的最佳策略是什麼。這個主題這幾年開始變得越來越熱門,但通常讀統計/機器學習的人可能會想申請 Stat / CS PhD,想申請商學院 PhD 的人可能沒有這麼扎實的數學和程式訓練,因此今年算是我運氣好搭到這波研究熱潮。

錄取

  • Harvard Business School – PhD in Marketing (Quant) (2/12, Interview 1/12)
  • Cornell Johnson – PhD in Marketing (Quant) (2/14, Interview 2/7)
  • INSEAD – PhD in Decision Sciences (2/19, Interview 2/11, 2/13)
  • University of Chicago – Master in Computational Social Science (3/9,第一年學費減免 1/3)

商學院的博士班,通常錄取都有提供全額獎學金(包含:學費全免、生活津貼、健保),有些項目會要求你當 RA / TA。經過仔細考量研究興趣、教授專長、以及特色後,決定加入 Harvard Business School。

拒絕

  • MIT Sloan, Chicago Booth, Columbia Business School – PhD in Marketing (Quant)
  • Stanford GSB – PhD in Economic and Policy Analysis
  • MIT IDSS – PhD in Social and Engineering System

個人背景

 

在當替代役時,我其實有申請統計的 PhD,但最後全軍覆沒,只有一間學校將我降轉到碩士錄取,在這次申請時,除了工作經歷外大致上沒有什麼差異,但由於我的工作本身跟研究領域非常相關,而且 Data Scientist 的工作本來就跟學術研究有點相似,所以後來在面試時發工作專案是教授覺得特別有意思的地方。此外,我也是在工作中閱讀論文時,才發現 quantitative marketing 跟 decision sciences 的趨勢跟我想研究的主題完全一致,因此才選擇往這個領域申請。從申請結果來看,申請這些項目是很正確的:選擇自己擅長、有興趣的領域,並展現足夠的證據讓學校相信你值得投資,然後在面試中找到與自己頻率吻合的教授,其實就會錄取了。

學歷

  • 國立清華大學 計量財務金融學系 (2011-2015): 4.20 / 4.30, 數學與統計:4.27 /4.30
  • 國立台灣大學 統計碩士學程 (2015-2017): 3.93 / 4.30, 數學與統計:4.11/4.30

修過的大學部相關課程包括:微積分 I/II (A+)、高等微積分 I/II (A+)、線性函數 (B+)、機率論 (A+)、數理統計 I/II (A+)、微分方程 (A+)、個體經濟學 (A+)、總體經濟學(A+),研究所課程包括:數理統計 (A)、時間序列分析 (A+)、多變量分析 (A+)、財務計量實證 (A+)、迴歸分析 (A+)、貝氏統計 (A+)、資料探勘 (A+)、機器學習 (A)、最佳化方法 (A+)、隨機過程 (A+)、隨機微積分 (A-)、統計計算 (A)。基本上數學成績是這些教授非常看重的,因為 Quant Marketing 通常會需要比較深的計量與程式撰寫能力,準備的越好代表你可以越早開始做研究。

研究經歷

  • 中研院數學所暑期研習生(數學訊號處理與數據分析)
  • 北京大學暑期研究(經濟學院)
  • 科技部大專生專題計畫(統計套利)

工作經驗(近三年)

  • Data & Analytics Manager, Migo (https://migo.tv)
  • Consultant, Mastercard Data & Services (formerly Applied Predictive Technologies)
  • Data Science Specialist, InrayTek

標準化測驗

  • TOEFL:R28 L30 S25 W28 (My Best Score: S27)
  • IELTS: R9 L8.5 S7.5 W7.5
  • GRE:V162 Q170 AW4.0

在申請商學院博士班時,TOEFL 或GRE / GMAT 絕對不會是「被錄取的原因」,但卻有可能是「不被錄取的原因」。許多商學院的英文門檻都非常高,比如說:Chicago Booth 門檻是TOEFL 單科26,HBS 建議考生GRE / GMAT 要85% 以上。準備考試的方法網路上有很多,但非常建議不論有沒有要馬上申請,有志出國讀書的話,最好在學生時期把GRE / GMAT 考出來,剛入職場很多挑戰,很難有時間與心情專心準備考試。另外,真心推薦Mason GRE (非業配!) 不單只是考試(雖然高分榜單很猛),而是Mason 很樂意幫助學生,除了協辦很多申請分享會請同學分享申請心得,甚至幫忙連繫在美國工作的學長姐幫忙內推,非常讓人敬佩的老師!

 

Satement of Purpose

 

個人認為 SOP 絕對是申請 PhD 最重要的文件。由於商學院的每個領域一年只會收 1 到 2 個學生,而且 funding 跟投入的資源特別高,學校通常不太會承擔 over-offer 的風險,因此教授們會確定學生的研究興趣跟項目發展的方向非常吻合,而且不只跟一位教授有相近的研究興趣,以確保學生在該項目能找到適合的指導教授。在這次申請的經驗發現,在寫 SOP 時,就有感覺到我的興趣跟被拒絕項目的教授有點落差,果真就沒有被錄取。

另外,SOP 很重要的是要展現你在該領域的「研究潛力」,因此有幾項特別需要強調的。首先是你有很明確的研究興趣,而且對於該領域有比較深入的認識,比如說:

apply statistical methods to understanding customer behaviors

就不夠明確,如果改寫成:

use causal econometrics and machine learning to evaluate and optimize marketing strategy and predict patterns of customer purchasing behaviors

看起來就明確許多。此外,我還在後半段提到幾個我特別感興趣的研究專案,像是:estimating market demand with heterogeneous customer preferences by machine learning and econometric models。另外,這些主題不是自己想像或是掰出來的,而是這個領域有教授發表類似的論文,或是這是業界相當重視的問題,但還沒有很好的被解決。

第二,必須強調與你研究興趣有關的專案經驗,不論是業界或是學術研究都可以。撰寫時應該明確提到你在研究中提出的方法、得到的結果、你的貢獻、以及從專案中得到的啟發。另外,我覺得在 PhD 申請時,與其客製化誇獎學校多麽好、教授多麼厲害,不如客製化你的專案經驗,比如說:我在申請 INSEAD 時,因為知道幾個教授的重點在 Experimentation for Policy Evaluation,我特別挑了設計比較複雜 Randomized Controlled Experiments 以及做 Sequential Test 的經驗,而在HBS 則是因為想跟的教授去年才發表了一篇 lift modeling 的論文,因此我特別強調之前工作中作 Value-based Lift Modeling 和 Counterfactual Inference的經驗。

第三,需要說明你畢業後的目標是什麼,以及這個 program 為什麼可以幫助你達成目標。通常最標準的答案是畢業後想當教授,當然這樣寫沒有什麼問題,但要準備好面試的時候教授一定會問你「為什麼要讀PhD / 想當教授?」雖然我自己在 SOP 裡面沒有說太多,只有提到想當教授,而且期待自己的研究可以在產業中被應用,但在面試中我就比較詳細說明:我在大學就有考慮學術研究,但最後還是決定先工作,反思自己擅長與有熱情的主題,最後知道自己想做什麼研究,而且也在工作中發現教授的一些特色跟我本身的志趣更吻合。

 

推薦信

 

在面試的時候體會到,Admission Committee 非常重視推薦信,但重點並不在推薦人是不是很有名,比如說:幫我寫的直屬上司並不是學術界的人,我的兩位推薦教授是統計學者,與我申請的領域並沒有直接關係。Ad com 真正在意的是「推薦人是否極為推薦這位申請者」以及「推薦人提到的優點是不是一個好的研究者的特質」。

首先,推薦信通常都不會寫壞話,但很可能在推薦強度上會有很大得差變,比如說:

XXX is an outstanding student and will be valuable for your program.
XXX is one of the most outstanding researchers to emerge from my lab in the past 3 years.

乍看之下,第一句話很正面,但其實大部分的推薦信有這樣的推薦力道,而第二句話在推薦強度上顯然比第一封信強非常多,而且如果推薦人跟你不夠熟悉,應該不敢這麼大力的推薦你。因此,與其找一位跟你不是很熟悉但很有名的老師寫出第一封信,不如找一位很了解你,而且願意寫出第二封信的老師。

另外,在請推薦人幫忙寫推薦信的時候,其實需要主動提供給他們自己的資訊,尤其是「推薦人可以在哪些面向推薦你」以及「這些面向的具體案例」。比如說,我希望推薦人能夠描述我的教學能力,但我並有擔任過推薦教授的助教,而教授們知道我有在Hahow 上開課,因此我便主動提供這些課程的教材,以及一些示範的教學影片,教授們看完覺得很有趣而且品質很好,也比較能闡述我在教學上面的品質。在這裡並不是要強迫推薦人要寫什麼,而是能夠給出自認的強項與具體事蹟,讓推薦人在撰寫時能夠有更多素材而且比較容易想到要寫什麼。

此外,真的很建議還在學校的學生,沒事可以跟教授多聊聊,雖然我在學校並沒有很多研究經驗,但在平常課後與教授聊天,以及工作後每年會回去找教授一次,都得到很多建議與分享,清大跟台大都有很多值得學習與敬佩的教授,不論是學術、人生經驗上都給了我很好的建議,真心覺得能讀這兩所學校是我人生很幸運的事。

 

面試經驗

 

商學院每個領域錄取的名額非常少(Quant Marketing 通常是1 – 2名),通常也不會面試很多人(Quant Marketing通常 10 名左右),因此得到面試機會後,真的很有機會被錄取。從這次面試經驗看來,大部分program 想知道的就是:你的研究興趣是不是跟你文件寫的一致?你所寫的專案經驗中,到底做了什麼事情,以及認為有哪些可以改善的地方?你能不能和教授們有intellectual conversation?你對於未來的研究有沒有初步想法?以及,如果學校發offer 給你,你有多高的機率會來?最後一個問題主要的用意是,畢竟商學院的stipend 給的比較高,所以學校不太敢over-offer,但由於又只發1 – 2 個offer,如果真的拖到4/15錄取者才能決定要去哪個program,他們很可能會錯過其他學生,甚至收不到學生。通常我還是老實講我在跟哪些學校面試,以及我什麼時候會知道這些學校的結果,如果有什麼訊息我會盡快與你更新狀況。

實際的面試其實可以說滿簡單、也可以說滿困難的,簡單的地方是其實都是問關於我的事情,所以不用怕被問特定的專業知識,但困難的地方是問得非常仔細,又在有時差/全英文的狀況下討論,而且節奏非常快,很多時候如果教授已經得到他想要的資訊,就會馬上打斷你。因此在準備面試時,我建議一要好好記得在SOP 和CV 上寫的每一件事,二是要練習有結構地說明自己的專案內容,盡量在3 分鐘內說完大致的內容,教授會有無窮無盡的問題在這裡面,因此也要把每一個細節都想過怎麼說明。另外,面試是可以喬時間的,所以不一定要在什麼凌晨四點這種時間面試,我是都把時間調整在我這邊的半夜一點前,沒有遇到什麼困難。

HBS 有五個教授一起面試30 分鐘(有三位是PI);Insead 與兩位教授面試(都是PI)個別面試,一位聊了一個小時(聊研究聊得非常仔細,以及問我對他研究的了解),另一位聊了半個小時,還有要求我分享一篇比較數學的文章(我給了我的碩士論文,做portfolio optimization)、我的code sample(給了我的github,有用Python 寫過machine learning package);Cornell 則是兩位教授一起面試 30 分鐘,還有一次是另外兩位教授希望更了解我,以及詢問我會不會考慮Cornell。面試內容大同小異,通常都是從研究興趣/專案經驗開始問起,比如說:請我說說一個我覺得有趣的project,包括:研究問題是什麼?Data 怎麼拿?為什麼用某個方法?如果改用另一個方法你覺得會怎麼樣?研究成果轉成論文的話你會怎麼下title / 大綱?後來也有問一些關於人生志趣的問題,比如說:為什麼不申請統計/ CS的PhD?畢業後想做什麼?來學校想修哪些課等等。另外,Insead 剛好面試的教授都是MIT EECS 的PhD,所以特別著重我的coding 和數學能力。

 

這次能夠申請上心儀的學校,真的非常感謝工作上司、學校老師的建議和推薦,現在公司願意給我足夠的時間去申請學校,幫我看 SOP、聽我抒發申請壓力的朋友們,以及願意支持我去讀書的家人。我會帶著大家的祝福繼續往前邁進的!

 

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About David Huang

即將於 2020 年秋季至哈佛商學院 (Harvard Business School) 就讀量化行銷博士。過去曾在 Migo TV 擔任 Data Lead、Mastercard Data & Services 擔任顧問,過去專案經歷包括:客戶分群、消費者終生價值預測、市場實驗與學習、新產品上市測試、影片推薦系統、使用者行為預測、線上機器學習、文字探勘與產品分析、互聯網產品分析策略、企業指標體系與儀表板建立等。

1 Comment

  1. David : Congratulations ! 很難得的分享經驗!未申請到的學校感覺你仍是雖敗猶榮!祝你 踏出每一步都有所獲!

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