想起了我当时申请博士的时候。和题主很像的,甚至条件更差。本文想说明的是,论文不是关键,但没有论文的话需要更多的巧思。
我是工作了两年后突然想要读博的,动机改天再谈。但当时的核心问题在于:
我的优势在于我知道我想要什么,比较擅长长线操作。我当时因为一直在给银行做风控的项目,所以最感兴趣的是反欺诈,比如找交易中的异常现象,就很自然的接触了一个机器学习/数据挖掘的子领域,叫做异常检测。我认为这个方向很有现实意义,而且最重要的是,我能看懂这种偏应用方向的论文。
因此我的目标就是找一个学校+老师,可以让我从事异常检测方向的博士研究。
想到这点后,我就开始针对这个目标进行优化。首先是论文问题,没论文申请机器学习方向太吃亏了。我就开始自己硬做,团结一切能团结的同事和朋友。当时的心得大概总结在这里了:没有导师的指导,研究生如何阅读文献、提出创见、写论文?
但即便如此,我从来没有接受过任何科研训练。因此在申请时只有一篇应用文章(机器学习在HR领域的应用),一篇C会文章(IJCNN)介绍了一个微创新的异常检测算法,一篇在投的SDM文章(申请到一半的时候中了),和一篇在投的JMLR的短文(工具库类,申请结束后被accepted with minor revision了)。所以换句话说,我申请的时候真正发出去的文章也就一篇应用文和一篇C会,可以说是非常弱了。
那我的秘诀是什么呢?
一是套磁,甚至当面去套。我当时很想申请A教授的博士,而且刚好发现他在KDD每年会搞个workshop,于是我就想KDD我中不了,workshop还可以冲一下。于是乎我就投了个申请那年的KDD workshop,于是顺理成章的见到了A教授。会议间隙稍微聊了几句,还在一起吃了三明治。最巧的是他的学生Z刚好是我知乎的朋友,于是Z还给我引荐了一下。
你说巧不巧?也是巧,但也是我预期会发生的。
当时还有一位波士顿的年轻老师也对我感兴趣,我也专门飞去拜访。虽然最后我没有去那个学校,但是也成功了拿到了offer。所以只要能接上头,你就成功了一半。
怎么陶瓷,可以参考一下我当年的邮件:
二是另辟蹊径。我当时觉得论文卷不过别人,不如搞点别人不会(做)的。于是阴差阳错我就写了一些开源系统,结果成了这个领域最流行的。虽然申请那会那个还不像现在达成了垄断地位,但大家至少多多少少听说过。这点应该也是我和别人不一样的事情。
其实如果你能做到这两点,其实论文和推荐信都不重要。我当时实在找不到学术推荐人,只好找了本科带我课的老师,研究生带我创业课的老师,和工作中的老板。我很感谢他们,但其实他们都不是学术圈的。实事求是,我的推荐信太弱了。
但因为以上的技巧,我其实绕过了推荐信和研究比较弱的问题。而其实我很感谢我的咨询师工作,让我很擅长包装自己。最后在很弱条件下收到不少offer和面试,包括三所计算机TOP 10的学校,也包括我的母校多伦多大学。有些稍差的学校甚至还给了fellowship,完全不用工作。最感动是KCL的一个老师,不仅和我见面还帮我申请到了全额奖学金,对于英国大学来说太难了。
所以我的建议是:
最后多申请几所,其他交给运气即可。
附上我当年写的PS,或许有用。
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