超低GPA錄取TAMU/USC/UIUC MISM - 留學

在板上潛水很久，希望能鼓勵到一些低GPA的版友追夢，畢竟過去爬文幾乎沒看過GPA
比我還低的...深不見底，真心建議大學GPA一定要顧好，至少Last 60要拉高，而且
一定要提早準備各項考試...別像我去年八月才開始準備，每天都忙翻天...

另外也特別感謝曾經在這條路上幫助過我的人，雖然小弟不強，但拋磚引玉，希望
未來留學版有更多的錄取文，未來到UIUC就讀後也會發心得文回饋板上，如果有今年
Fall去UIUC的朋友歡迎站內信聯絡，一同努力

Program:
Management Information System

Admission:
UIUC MISM (with scholarship)
USC Data Informatics
TAMU MIS

Reject:
Cornell MPS
Berkeley MIMS
CMU MISM
Michigan MSI

Pending:
USF Analytics (interview)
NYU MISM

Decision:
UIUC MISM

Education:
NTHU EECS
overall: 2.78 (WES: 2.57)
Last 60: 2.98

Test Score:
GRE 321 (V:151, Q:170, AWA 3.0)
IELTS 7.0 (R:7.5, L:6.5, W:6.5, S:6.5)

Work Experience:
台灣科技業PM Engineer 2y
北京新創PM Manager 1y

RoL:
清大教授 x1
前公司主管 x1
前公司CEO x1

申請流程:
2016
8月初: 辭職回台，全職準備
9月中: GRE 一戰
11月初: 雅思 一戰
12月中: 完成CV, SOP修改
12月底～1月初: 送出相關表單和文件
1月中: 推薦信完成

動機與選校策略
過去看了非常多強者的錄取文，尤其是看完了低GPA相關的文章，幫助很大，
也鼓舞了我出國追夢，我的準備時間非常趕，是在2016的7月中才決定要出國念書，
會出國的動機是因為在北京工作，接觸到數據分析這一塊，發現非常有趣，雖然
只是用Excel來分析，但為了讓自己能更精進這方面的學問，決定前往國外進修。

確定目標後，就立刻離職回台灣全職準備，之所以會選擇MIS為選校目標，
是因為美國CS方面的工作比較好找，另外數據分析這塊主要就是CS & Analytics
的學問，但Analytics、CS會遭遇許多跨領域&本科的競爭者，因此我選擇折衷的
MIS，因為大學GPA很慘，MIS可以讓我用工作經歷包裝，提升申請機率，選校的名
單，是參考過去的錄取文以及去一畝三分田爬文參考，選擇的都是跟數據分析相
關的科系，我採取的是激進的選校策略，沒有申請任何像是Upitts、UTD等保底學
校，除了節省申請的時間和金錢，另一部分是因為推薦信的封數有限，我想把我
能找到最好的推薦信用在每一所我申請的學校，申請的每一所都是我被錄取會開心
的選擇，畢竟人生只有一次，並不希望花費許多金錢和時間去唸一所不想就讀的學
校，然後也推薦Edulix這個網站，上面有免費的印度顧問能幫忙評估，對我這個沒
有請代辦或顧問的人幫助很大，他們的選校結果預測很準。

GRE&IELTS
時間很趕，兩個考試基本上必須一戰通過，不然很難趕上申請時間，我的英文
程度很平凡(指考78..真的不能再高了)，出社會後工作也幾乎沒用到英文，因此在
8~11月期間，除了去補習班上課外，就每天宅在家唸書10~12小時，睡覺時就放廣播
洗耳朵，GRE我報名了Mason GRE密集班，Kory和Mason給予我很大的幫助，準備部分
可以參考在GRE版的發文(搜尋hyestt)，幸運的在一個半月內讓我考到還ok的分數。

一考完GRE之後我選擇考雅思，這是因為2012年曾經報考過一次，想說對這考試
比較有概念，但是還是建議考托福，雖然90%學校都接受雅思跟托福，但是像是我想
申請的U-Washington的MIS就只收TOFEL而已，雅思的話我是自修，準備方法就是不停
的寫模擬考題，我把近8~9年的題目全部都做完，然後一篇篇檢討，並且每天放BBC的
廣播洗耳朵，閱讀的部分會看CNN News、TechOrange，作文的部分我是考前每兩天寫
一篇大小Essay，上網請人幫我修改文法，口語的部分是參考雅思哥這個網站的預測，
實際考試時還真的遇到了他預測的考題，強烈推薦一定要把雅思哥的題目都練習一次
，最後也幸運的考到7.0。

SOP準備
之後的時間就是準備SOP撰寫，SOP主要的架構我是自己先寫，再去Translator版
上找到了Christine幫我修改，她修改的很仔細，一共分三次，花了1個多月的時間修改
，她對跨領域的申請者很有經驗，很推薦她，個人認為，低GPA的申請者最好不要在SOP
解釋為何GPA這麼低，應該把重點放在自己的強項，對我而言就是海外的工作經驗以及
過去的創業經驗，盡可能突顯自己與眾不同的部分。

第一段:
描述為何對數據分析感興趣，我提到大學曾經有過的創業經驗，雖然賺了一些錢，不過
最後還是收掉了，接著闡述如果能有數據分析的話，能協助提升Revenue，並且幫助我將
事業發展得更成功。

第二段:
雖然成績差，但畢竟有修過一些CS相關的課程，就提到那些課程對我的幫助，以及做專
題時的部分Coding經驗

第三段:
第一份在台灣的工作關於數據分析的經驗，畢竟工作上多少都會運用到數據分析以及看
報表，另外PM需要許多團隊合作，並且要帶領不同RD部門, Sales等等一起合作完成不同
的跨國案子，這部分呼應所選科系的management。

第四段:
前往北京的互聯網新創公司工作，如何跟來自美國、大陸...跨國的同事合作，並且提到
了大陸的互聯網產業有相當龐大的數據，如何妥善運用數據創業，絕對會是未來的重點
也提到了在裡頭如何運用數據分析，協助產品提升在五個國家的留存率、日活...等等，
另外在老闆(前Google總監)的指導下，學習如何量化及分析不同的數據指標，並轉化成
實質的收益。

第五段:
客製化的一段，先找出這個學校與眾不同的地方並讚美，並且到學校網站看每位教授的
研究主題，並且挑選感興趣的研究主題、感興趣的教授。

第六段:
希望未來有機會能在美國工作，這所學校是我的first priority，我相信我可以為這所
學校帶來不同的Competence，希望能錄取。

結語
最後選擇了UIUC，UIUC是整體排名不錯的學校，加上過去在那上課的朋友，認為
MISM的課程設計很紮實，有專門Data science的pathway可選擇，12學分可以修CS學院
的課程，另外一年半可畢業、有獎學金學費便宜，缺點是中國人和印度人很多，位於鄉
下就業不便，但對於我這種低GPA、準備時間短、就業取向的申請者已經很滿足了。

感謝
特別感謝緊湊的時間幫助過我的貴人，小銘、Eric、和甫、獸泓、Abbie、李珞
帥天培、崔Cindy、偉軒給了我很多心理支持，陳柏亨、奕凱、李元任、Ryan Yang哥
提供的選校建議，沒辦法當同學但還是很感謝！

還有Mason、Kory哥在GRE的幫助，Donna、阿妃、AB6的口說協助，Joanna幫忙修
改CV，偉修協助修改作文，Jessie、Mabel幫我修改SOP文法，魯斯和Tina提供Data
Science相關建議，協助推薦信的Xu Can、東朔老師、吳教授、Edward，還有全力支持
我的家人。

祝福戰友子娟、蔡俊傑、小銘、Ethan、Leslie、恩菱、Arbit、上雯能順利出去
並在美國相見。

PS.如果有任何我能協助的地方，歡迎站內信我，另外下週末我會辦個出國唸書的聚餐
，參加者主要會是CS、Data分析相關的朋友，有興趣的也可以跟我說，謝謝各位收看。


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