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

目前於哈佛大學商學院攻讀量化行銷博士,曾任 Migo.tv Data Lead、Mastercard Data & Services 顧問、InrayTek 資料科學家。過去曾協助東南亞與大中華區的領先企業導入資料科學架構,解決使用者體驗優化、個人化推薦演算法設計、客戶偏好分析、新產品導入與訂價、客戶長期價值管理等重要商業問題。

5 Comments

  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!

  2. David你好,我也在試圖申請CS PhD但是今年全軍覆沒。我是商科大學部+文課碩士背景但GPA偏低(3.2/4,3.5/4)而且數學成績比較差,但究其根本是我當時英文程度很差以致於聽不懂lecture,看教科書也特別慢(否則也不會用了兩年時間補英文才到現在跟你的英文成績相若)。之前在Big 4做了兩年audit發現自己非常不會寫notes所以辭職去大學CS系做了RA(所以數學和程式知識都是我後來自己看Youtube和opensource資源學的),目前主要做的項目是computer vision/pattern recognition方面,目前有一篇Plos One和一篇conference paper發表,但我感興趣的其實是用Reinforcement learning做social simulation。我今年有嘗試去和想要申請項目的教授寫信溝通但大部分人都直接不睬我,少數幾個人直接跟我講我這種背景完全沒可能。不知道你對此有何建議?感謝

  3. 太猛了,請受我一拜。
    謝謝你一直以來分享的文章,雖然最近才發現這個網站並開始拜讀,但是給了我很大的幫助。
    恭喜你成功申請上PhD。

  4. 你好David,偶然看到你的分享,我统计学学士,数学硕士在读,今年也想申请Decision Science的phd,但是无奈自己的英语水平不好,恐怕会被入门门槛刷掉哈哈哈,恭喜你博士录取,祝你phd生活一切顺利~

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