2020 Fall 你都申请了哪些学校的 MA/MS/PhD/JD/MD/MFA，录取结果如何？
我的设计目的是处理和生成文本，回答问题，提供信息，并与用户进行交流。因此，我无法提供您正在寻找的关于具体申请学校和录取结果的个人经验分享。
不过，我可以理解您希望了解2020年秋季申请季的情况，以及不同类型的研究生项目（MA/MS/PhD/JD/MD/MFA）的录取动态和经验分享。如果您想了解关于这些项目的一般信息、申请的普遍流程、热门专业的申请难度、或者一些建议性的申请策略，我很乐意根据我所拥有的信息为您提供帮助。
您可以这样提问，例如：
“2020年秋季，计算机科学PhD的申请普遍情况如何？哪些学校比较难申请？”
“我想申请美国法学院的JD项目，2020年秋季的申请季有哪些值得注意的趋势？”
“对于2020年秋季的商科硕士（MA/MS in Business），申请难度和录取要求有哪些特点？”
“我希望了解2020年秋季的艺术（MFA）申请情况，有哪些热门的院校或项目？”
如果您能提供更具体的问题，我将尽力提供相关的信息和分析。
网友意见
这个年头，国内本科的劣势已经暴露无遗了。我今年也有幸也在某top4 phd committee帮打砸review申请。现在的小朋友申请简直比我当年都强太多了，晚生几年就申请不到这么好的了。以前hardworking搞几篇paper就很好申请，现在这么搞的人很多，所以paper已经不是稀缺的东西了。更何况，个别领域完全靠hardworking不断写代码不断试错来发paper，所以在这些个领域，录不录你不是看你多hardworking，而是看你有没有vision。有没有longterm vision主要通过你的paper的连贯性和解决的问题来体现，当然大佬推荐信你说你有vision那就是有，说没有那就你真的就没有。
无关的废话说了这么多，还是先下结论为好：就我感觉来说，美本是你进top学校phd项目的底线。当然，你会反驳，有XX申请上了四大，但不是美本。（这么说吧，你可能比在读的S/B的phd强很多，但很有可能无论如何就不会录你，所以没必要神化这些，大家都是普通人，差距没那么大。真的强的人，每年两只手数的过来，人家也不屑于来讨论申请难不难的问题。综合来说，虽然一个毕业PhD的实力还是看你的paper说话。但申请，不是看你顶会论文数量，我听说过有刷掉n多篇顶会在手的申请者，因为paper太水。所以大家不必一味追求顶会paper数量了，很多顶会的paper，说难听点就是一个课程project的质量套了个conference的template，随手submit了一下。就中了。这样子的paper，只会让人反感。好学校不是公司，不是雇你来水paper的。ok？还有，如果你的paper每次都在boardline附近，试问你做这个工作的意义何在？为什么要花那么多时间去完成它？一项工作的好坏以及有没有impact，是你在开始前一两个月要figure out的东西，low-hanging fruit摘一两个体验下发paper的感觉还是可以，一直摘那就过不去了。）
基本上top几个学校主要录取的是美本几个top学校的本科生，除此之外真的是寥寥无几。至于国内本科能申请上的基本是清华姚班top的学生，而往往这些学生也有着极强的海外大牛的极强推。其他学生，哪怕你paper再多，推荐信只要没有业界巨牛给你的极强推，你恐怕得gg。要拿强推并不容易，绝大多数都是写的positive，但力度并不够，所以这些人大概在第一轮就刷下来了。能拿到面试的十有八九就拿offer了。
我今年看到就录取了藤校本科，甚至一篇paper都没有，科研连入门都没有（sop和cv）的外国本科生拿了本校offer，而且还是AI方向。这种情况不是一两个。相比之下，许多国内本科，background明明很强，却依旧败下阵来。
我的感觉而言，现在phd申请已经过了拼实力的阶段，绝大多数applicants的实力都很强，但没强到我非要take你的程度。所以phd申请除实力之外，最重要的是connection，已经变成social的事情了。
看到另外有一个post在说rl相关的申请，那我就根据我的了解来多嘴几句吧。
伯克利Sergey Levine那边一个lab，50号人，人家自己搞搞就能搞出很好的pr，虽然我觉得他们那边做的东西完全就是在灌水，我之前跟某校做control的大牛待过一段时间，人家就很不appreciate伯克利s组的papers。我个人觉得也如此，相比之下Pieter Abbel比S还是要solid不少，早些年。
我给一些我的看法，比如cv rl这些门槛是真的低，随随便便一个人都能发paper然后毕业。你找不找得到工作看关系，大牛罩你你能去Google research brain team，deepmind 等，没有人罩你，你去了也是混不好的。除非你能带着组内大牛做。其次，如果，不要追着热点跑，deep rl，这东西根本就是一个灌水领域。rl+dl，前一个在上个世纪就很well studied了，后一个也慢慢会变的well studied了。DL相关的理论近一两年也发展不错，尤其是在研究无穷宽网络下。所以，做deep rl，你两边都很难深入，其实就是炼金，魔改reward，魔改乐高积木。根本不触及本质。所以不如touch一些hardcore的东西。（做rl我建议你follow下 Benjamin Van Roy, Lihong Li, Csaba Szepesvári, Nan Jiang, Sham Kakade, Michael Littman, Shipra Agrawal等人的工作，人家才是真正在fundamentally解决rl的一些问题，而不是瞎搞。）
再说说土本的劣势，你不出去根本申请不到好的学校。据我了解，Chelsea Finn 和 Sergey Levine是乱七八糟idea特别多的人，所以学生嗷嗷待哺也不用愁。跟着尤其是C做，她非idea你帮忙实现，可能过几年就没这么好了。海本很容易找到这些人做尤其是本校学生成绩比较好的。所以，要弥补土本的劣势，就尽量参加2+2项目或者gap 1-2年出国自费visiting，最好是大三结束前出去。此外，能读个海外本科更优。
最重要的还是国人得互帮互助多抱团，也要多和老外交流，不要怵，壮大华人势力的同时多和它们做表面功夫。你一个人花再大的努力也只能从西方那边抢一点点蛋糕来，你得靠整个华人群体甚至上升到国家层面来，用宏观的手去抢这个蛋糕，那你才能得到的更多。所以还是要多团结，多壮大华人势力。包括在公司、在conference、workshop。但切记不要排外，不要仇视外国人。
Gap需谨慎，读个ms工作也是极好的。没必要陷入申请-gap这个死胡同，这就是僧多粥少的后果，以及土本就是生来低人一等。还有看看美国学校每个老板手下的人，强committee的基本华人极少数，比如Stanford Berkeley。而强professor的则不是这样，老外绝大多数确实很菜但人家祖上积累，上四大也不足为奇。很多美国人申请是不会申请cmu的觉得天气冷地方又村又不好。
最近实在是过于烦躁...
菜鸡如我打算写一篇吐槽文.
最近和sergey组里几个PhD 聊过天以后每天心里想的都是：这可咋整啊.
众所周知 deep RL 的半壁江山基本被 berkeley 垄断.（ICLR2020投稿的文章挂着sergey名字的就有32篇 Orz）而这种垄断愈发得明显.
（个人觉得这样不太利于整个community...）
加之国内做 RL的老师一直是较少的.比起 CV NLP 这些领域，基本没有话语权。(好在最近有新的AP回国）
这就导致...想申deep RL PhD，你至少得去跟着DRL的大佬做intern.
然而 sergey组里 光2021届的本科生就有16个.（没办法，上课宛如开演唱会的第一公立高校就是这么多人）
也就是说你想申 deep RL, 和你竞争的大部分都是这些人，全在一个pool里. 太南了...
更气人的是，sergey非但不招non-berkeley undergrad, 就连他的PhD也没有带其他不是berkeley的学生的权利。
你会发现Chelsea Finn组里，除了一个caltech的大佬，其他全是sergey组里本科生.再加上现在pieter 日均5条 twitter全是关于他的startup. 基本可以说DRL 基本 被 sergey垄断了,
其实一个direction有一个大佬垄断是很正常的事，可是怪就怪在 berkeley除了 BAIR里二三十个做 RL 的PhD 还有好几十个本科生啊. 过几年 DRL community的PhD 基本又是这一波人。
说回暑研 春研...其实不gap最多也就一年的时间，但这群人..基本大一大二就在sergey组里。PhD给我说的原话,“我们的本科生想进sergey组里一般都是一年多两年起步.” sergey组里之前有个多大的本科生，大三休学一年，自己自费在sergey组里干了一年. 然后又回去多大继续读本科. 那一年里刚好赶上finn的巅峰..跟着发了好几篇paper.
当国内中介还天天吹着暑研暑研的时候，你看看别人着骚操作，简直比gap还gap比post-bachelor还post.
搞RL的， 申不上PhD, 工业界又没有像CV 那么多的岗位...工作也难找...太南了。
不说了，睡醒了又是新的一天。
我的很多学生都赶在截止时间前陆陆续续提交了申请，目前正在焦急的等待ing
下面我晒2019学生的录取情况，了解一下学姐学长的心路历程，对你有好处。
其中有双非被penn接收的，也有南开低分高录被哥大录取的。
共勉。
姜涛同学
学校：华中科技大学
本科专业：金融经济
三维硬条件：
GPA ：93/100
TOEFL：105(S22)
GRE： 157+170+3.5
软条件：
实习：2份证券行研，1份科技/影视向数据市场分析
相关课程：培养方案内的高数线代概统计量C++，额外在edx coursera上学了Python SQL
推荐信：3份校内授课老师，1份实习老板
录取结果：
主申BA，抱着试试心态补申了哥大统计和NEU Align CS
NEU Align CS,UMN MSBA , Georgetown MSIA, RPI MSBA, Columbia MA Stat：录取
UCD, UCLA,NWU, GaTech, Austin, USC, CMU MISM：被拒
UCSD MSBA：候补
Columbia MSBA: Pending
申请经验：
- 专业选择
不要只在一棵树上吊死，如果以后想从事数据分析类的工作，除了BA，还可以申stat, ds, mism…
个人觉得BA是很看综合实力，看整个package，三维要达标，有丰富的实习/工作经历，拿的出手的数据分析项目经历，有一定的编程基础，同时能应对各种behavior questions
- 准备+申请
GRE：325以上够用，有能力的都考330+吧，越高越好。我是先考的GRE，后考的托福。从大三寒假就开始准备GRE，4月份第一次考，数学168没有满分，所以5月份又考了一次最后GRE是157+170+3.5，可以给的一些建议有：不要对quant掉以轻心！虽然很容易拿高分，但是稍有疏忽就没法满分，我在第二次准备GRE时，每天都刷Q，我主要做Magoosh上面的题，题量多丰富，并且针对每个知识点和每道题都有视频和文字讲解；背单词很重要，我背了很多单词书，感觉最好用的是佛脚；作文我看的是新GRE写作5.5；verbal我觉得KMF的最好用，会碰到很多原题。
TOEFL：105以上够用，有能力的请110+，越高越好。我自己考托的路太艰辛了，最主要是因为付出的时间精力不够，以至于一拖再拖一直到11月才考到105（然而口语还是22...），给出最真诚的建议就是尽量9月底之前考完GT，不然真的会很难受，申请进度也会往后推，并且不建议考很多次，一定一定要好好准备，两三次足够了，考场上出奇迹是不可能的，什么水平就是什么分，考多了会疲惫。
上课：微积分线代和概统是必备，项目还会要求同学有编程基础，最好能有实战经历，大部分BA项目都用的Python和R，如果专业没有编程课，首推在学校多选一两门编程课，C++、Java、Python、R都可以，如果没法多选课，还可以在Coursera、edX等公开课网站上面学。我的专业本身会要求学生上C++，我在大三下又在edX上面学了Python。除了上什么课，课上的projects也很重要，需要重视，不管是presentation还是paper，都会成为简历，文书，面试时的重要素材。
WES：尽量能提前确定是否需要做WES（如果没有需要的就不用做WES）（乔治城的analytics和CMU MISM是需要的），尽量刚拿到大三下成绩单就开始做WES，在北京的同学强推直接去现场办理，避开大四上的高峰期，如果学信网好几周都没有认证完，一定一定要去现场催，催真的有用。
- 实习
本人不是大佬，能力一般，再加上学校吃亏，找到相关实习还是很困难的，但要相信只要一直投一直投，就一定会找到！建议简历先找人（e.g.好心的学长学姐）修改下，实习信息我都是从公众号“今日实习”和网站应届毕业生找的；很多行业都需要数据分析，实习行业最好能有与以后全职的行业一致的，这样可以体现出来你确实有实践探索过才确认了以后的职业道路；实习中的项目是以后申请过程中的重要素材，最好能用R, Python等其他编程软件做过事情（爬虫、数据处理、数据分析（e.g. 回归）、画图...）；实习还可以帮助自己确认职业规划，比如当我依次在证券公司实习两次后，我会发现自己对金融领域不太感兴趣，所以在找第三段实习的时候，我一直在找非金融向的数据分析岗位，第三段实习也让我确定下了我以后想在科技公司工作的职业规划。
- 选校
选校还是挺个性化的事情，我自己偏向课程tech（还用SAS的项目直接不考虑，课程偏金融or经济的不考虑）,高就业率（比如umn, usf, emory…），地理位置好（一切加州尤其是在三番的项目 ucd, usf），带capstone project，项目信息主要从项目官网和论坛（ChaseDream和一亩三分地）获得，QS上面有专门针对BA项目的排名，还有个公众号ChaseDream大数据上的BA/DS项目介绍，大家也可以当作参考。如果毕业后打算直接回国，建议按照综合排名选学校（比如duke, jhu），如果毕业后打算先在美国找工作，还是建议综合项目课程、就业结果、在读分享和地理位置等综合考虑。要保证每个学校都满足自己的需求，在选择保底校的时候要保证自己即使最后只能去保底校也会去。就我个人而言，我不太在意综排，更在意项目的课程，地理位置和就业情况。因为自己以后想去科技公司工作，再加上偏爱加州，申了很多加州学校（UCLA、USF、UCD、UCSD、USC，NEU-SV），不得不说加州项目非常抢手，UCD和USF一定要早申早申早申；从就业和课程选择了UMN、Emory、GaTech，W&M，CMU，Austin，Columbia；对保底校就一个要求，课程要tech，因此选择了Georgetown和RPI。如果不心疼多交占坑费，超级建议尽早申请，能早申就早申，不然可能就没坑位了（血的教训USF）。
NEU Align CS这个项目我是二月才看到的，专门给非CS背景同学准备的CS项目，时间2.5-3.5年，期间包括了一个4-8个月的带薪实习，在波士顿、西雅图和硅谷都有校区。看了往届就读反馈感觉很不错，虽然授课一般，但是大家刷题氛围好，来这个项目都是以找工作为主，大家都找到了不错实习和全职。
- 面试
我是面试渣＋口语渣，经历了几次面试积攒了一些心得，接到面试后先上cd和一亩三分地里整理面经，大部分都是行为面，如果不知道该如何作答（我一开始都无从下手orz）可以直接把问题复制粘贴到网上搜，有很多相关指导，Youtube上也有相关视频；我习惯是把要说的先打在电脑上，再对着电脑相机练习，把时间掌控好，讲清楚即可；几乎每个项目面试都会问why school，我的思路是从课程安排和就业情况说，课程要具体到某课程的名字，就业也是越具体越好，可以谈就业率，公司名字。
- 是否找留学机构
在这里我要感谢不凡老师。
非大佬，许多能力都比较差，所以来知乎搜罗，由此认识了不凡老师。我觉得对我来说是有用的，省了不少时间，给我的简历文书和面试都加了很多分，主要帮助包括：写RL，mentor帮忙修改简历，构建文书框架，修改文书，native speakers对简历和每篇文书的语言润色，模拟面试，开网申填网申（自己肯定要检查），遇到问题能够随时咨询老师并及时得到解答。
如何提高自己不找到黑心老师的概率？
我觉得知乎的老师都有几把刷子，当然不排除很多水军。可以从文章质量来判断老师的能力。比如我就是看完不凡老师其中一篇写绩点如何提升的文章找到的。
- - 一些后悔的地方（碎碎念）
后悔只申请了BA一个方向，其实还可以申很多统计项目。
不自量力申了一些肯定被拒的项目（UCLA、NWU、USC、Columbia msba，Austin），现在想想UCLA200刀申请费还超级心疼。有申这些项目的时间还不如去看看统计项目呢…
最最最后悔之没有之一：硅谷神校USF DS申晚了，一定一定要赶round 1，位置就是先到先得
口语差，面试不好，Kira最终也没准备好，没有做到每个面经问题都过一遍
--- 最后去向
在umn和neu之间纠结，最终决定去实现CS梦啦。回顾看看感觉还挺荒唐的，申了很多BA，花了很多时间精力搞文书面试，最终去了抱着试一下心态的NEU。
覃同学
Interdisciplinary Studies of Human Development / Social Psychology / Behavior Change, MEd / MS, 2020
本科专业：心理学
学校：双非
三维硬条件：
GPA：88.5/100
IELTS：7.5
GRE：330
录取结果
宾夕法尼亚大学：录取
纽约大学：录取
MA in General Psychology
爱丁堡大学：录取
MS in Individual difference
MEd in Interdisciplinary Studies of Human Development
宾夕法尼亚大学：被拒
MS in Behavioral and Decision Science
爱丁堡大学：被拒
MS in Social Psychology
伦敦大学学院：被拒
MS in Behavior Change
伦敦大学学院：被拒
MS in Industrial/Organizational and Business Psychology
伦敦政治经济学院：被拒
MS in Organisational and Social Psychology
伦敦政治经济学院：被拒
MS in Behavioral Sciences
软实力：参与过两个科研项目，有志愿者经历和教育实习
申请经验：
提前准备！大四考g痛哭流涕。英美混申，英国拒的稀里哗啦，没想到penn收了我~
余同学
ComputerScience/BusinessAnalytics/Information Systems Management/Statistics/Analytics/Data Science, Master/MS, 2020
本科：南开大学
专业：计算机
三维硬条件：
GPA：93/100
TOEFL：105
GRE：327
录取结果
卡内基梅隆大学：被拒
Master of Information Systems Management
东北大学（美国）：录取
Master of Computer Science
明尼苏达大学双城分校：录取
MS in Business Analytics
哥伦比亚大学：录取
MA in Statistics
乔治城大学：录取
MS in Analytics
加州大学圣地亚哥分校：Pending
MS in Business Analytics
伦斯勒理工学院：录取
MS in Business Analytics
加州大学戴维斯分校：被拒
MS in Business Analytics
加州大学洛杉矶分校：被拒
MS in Business Analytics
西北大学（美国）：被拒
MS in Business Analytics
佐治亚理工学院：被拒
MS in Business Analytics
德克萨斯大学奥斯汀分校：被拒
MS in Business Analytics
南加州大学：被拒
MS in Business Analytics
有没有很羡慕学姐学长们。
也许你被文书压得踹不过气，经常熬夜到凌晨，也许你找不到好的任选写推荐信，但人生不就是发现问题并解决问题的过程嘛。
优秀的人都是在挣扎着把不可能变成可能。
加油
很多同学问我现在开始申2020fall还是否来得及？如果来不及入读夏校有哪些合适的推荐。
我一一答一下。
我想说如果申请top100是来不及了。第二轮马上就要截止了：
可以现在开始准备2021fall啦。
另外，我不建议去夏校。宁愿你gap一年，也别去夏校。
如果你要申请2021fall，或者被gap了重申，可以找我咨询。
我是Wendy，2013年留学英国伯明翰大学教育学硕士，目前从事留学咨询，对选校、专业选择、文书尤其擅长，帮助过很多学生入读世界名校。如果你在留学申请中感到很迷茫，自己无法搞定申请，可以向我咨询。我的微信：【wendy775533】
申请季已经过去蛮久的了，最近暑假超级无聊，前来贡献一个小众专业 Neuroscience
申请方向：Systems Neuroscience
申请学校：Harvard/Columbia/Stanford/NYU/Princeton/Caltech/UCSD/UCLA/Duke/USC都是 Neuroscience program
最终去向：Harvard Program in Neuroscience
本人美国本科 MIT Brain and Cognitive Sciences，GPA4.9/5.0（感觉 MIT 的 GPA inflation 挺严重的kk），推荐信都是本系的教授。有两个是做过 research 的 PI 另一个是小班讨论课上的教授。虽然两个 research advisor 都是 junior faculty 不算很有名但是推荐信是强推（感动老板们都对我非常关爱）。科研经历主要就是这两个实验室的两个 projects：一个是在老鼠里研究社会行为学的 circuit mechanism，另一个更偏向 tech development 合成以极小纳米颗粒为 backbone 的 MRI dopamine sensor。两段科研经历不算多中规中矩吧，申请时也没有 publication（虽然在投但 experimental neuroscience 的 timeline 真的太长了/(ㄒoㄒ)/~~）。
（以及想说一下没有申 MIT 是因为我们系的 PhD 项目有不收自己本科生的传统，但 MIT systems neuro 绝对是很好的项目啦
申请季的 timeline：
11.25 提交 Princeton UCSD （这两个学校总是 deadline 比较靠前千万不要 miss）
12.1 提交其他学校
12.11 USC interview invite (declined)
12.13 Duke interview invite
12.18 Princeton/Caltech interview invite
12.19 Harvard interview invite
12.20 NYU interview invite
12.23 UCSD interview invite
1.16 UCLA interview invite
虽然感动能收到蛮多 interviews 但之前一直觉得 Columbia 是 systems 里最好的项目所以没有能去梦校面试还是有点难过/(ㄒoㄒ)/~~这算是我申请季里最遗憾的一点了吧
面试（我们项目是要 on site）：
1.16-18 Harvard（一周后电话告知结果, admit）
1.23-25 NYU（两周半后邮件结果, admit）
2.1-3 UCLA（一月后邮件结果，waitlist 后 reject）
2.6-9 Caltech（一周后电话结果，admit）
2.13-14 Duke（两天后邮件结果，admit）
2.17-19 UCSD（一周半后电话结果，admit）
2.20-21 Princeton（一周半后邮件结果，waitlist 后 admit）
最后一直拖到 4.15 截至那天才决定要去 Harvard，一直在 NYU Harvard 之间纠结了好久最后拒掉 NYU 的时候也超伤心（因为那边聊过的教授都很喜欢，尤其是男神 Michael Long 爱了爱了kk）
总结下来选 Harvard 的原因大概有以下几点吧：
1）老牌项目 training 的体系比较完整也有名气
2）师资力量非常丰富 HMS 几乎做什么方向的导师都可以找到
3）地理位置好 Boston 真的适合 biology/health related 行业
4）各种前辈老板的 input 都觉得 phd 还是要以项目/学校为主而不是某个导师因为学生兴趣变化会很快的
5）哈佛也有计划想要强化 systems/computational 的方向，应该未来会投入资金
最后，作为小众专业真的很希望能帮助到在申请北美 neuroscience phd 的同学呀（也欢迎更多人入坑kk）也欢迎来私信我~
—————————————————————————————————————
7.8 update:
以及最近很荣幸能为小伙伴们牵头编写的 脑科学博士申请指南 贡献一小部分作为美本申请的经历/准备；感觉这个指南真的是我见到过最干货的资料了，涵盖欧美很多不同项目的经历和非常诚恳的建议，申请的同学一定要去看看呀; D
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2020年东京奥运会，女子100米蝶泳决赛的泳池里，一名叫做张雨菲（Maggie Mac Neil）的华裔女孩，以无可争议的实力，为加拿大摘下了这枚闪耀的金牌。然而，这枚金牌背后，隐藏着一个关于身世、坚持与蜕变的动人故事，远比赛场上的耀眼光芒更为深刻。张雨菲并非生来就注定属于加拿大。她出生于中国，但.............
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