大家好，我是Z，上海大学数学与应用数学专业的应届毕业生。今天想聊聊我的留学申请经历，决定留学的原因很简单：想转专业方向，也不想考研，家里人也都支持。

 

“要不要留学”好定，但“自己适不适合留学”才是关键。2023年下半年，我去澳门大学交换了半年，这段经历彻底帮我下定了决心！

 

 

 

01、Another way to go？

 

 

 

澳门大学的学制有点特别，介于两学期和三学期之间，14个教学周，有期中考试，和上海大学的节奏很不一样，一开始确实有点适应不来。而且所有课都是英文授课，对英语能力是实打实的考验。

 

 

 

 

最特别的是它的给分方式——非常灵活自由，既可以按照卷面分直接赋分，也可以对于成绩进行处理后赋分（拉curve），所以有些课程难度会很高。我选过一门数论，期中考试只得了约20-30分，但最后的总分是A，现在想起来还挺神奇的。

 

 

生活上，澳门大学采取书院-学院双轨制，书院中包含不同学院的学生，有专职的书院办公室与书院老师进行课程教学、日常管理与活动组织。在澳门大学“全人教育”理念下，书院几乎每周都有活动：参观博物馆、参与讲座、与教授的午餐会与高桌晚宴等等。

 

 

 

 

半年下来，我发现自己能快速适应新环境、新体系，这才敢确定：“嗯，留学这条路我能走。”

 

 

在我看来，留学是多元化升学路径中的一种选择。它的珍贵之处在于，能让人在读书阶段——这个没有沉重经济负担和工作

 

 

压力的时期，沉浸式体验不同的文化、课程体系与生活方式，探索未知的可能。

 

 

但同时也需清醒认识到，留学并非表面那般轻松。独自在他乡，要直面语言障碍、文化差异与生活压力，凡事都得亲力亲为，这些都需要提前做好心理预期。

 

 

 

 

02、为什么是指南者？

 

 

 

 

确定留学后，选机构成了头等大事。我对比了快一个月，最后和指南者签约只用了1小时。倒不是冲动，而是它真的踩中了我选机构的所有“刚需”。

 

 

 

如何评价一家留学机构的质量？我认为可以通过如下几个方式进行考察：

 

• 有没有目标院校专业的大量真实案例？

• 是否有客观合理的选校定位方案？

• 选校定位会不会“画大饼”？

• 团队稳定吗？机构中平均入职年限如何？

• 是否能保证申请季团队关键成员不发生替换？

• 申请团队中关键角色资质与经验如何？

• 文书和申请导师带的学生多不多？

• 能不能顾得过来？

• 是否有足够的性价比？

 

 

可以说，通过了解，指南者在各方面都很让人放心！

 

 

最初我对指南者的了解就来自于较为详细丰富的案例库，而且还没有广告。

 

 

 

我能直观看到和我背景相似的学长学姐申到了哪些学校，案例库中真实案例也可以提供合理的比较基准，通过与成功案例的背景比对可以初步判申请成功率。

 

 

 

签约前，我和规划导师有过多次深入沟通。不同于一些机构常见的过度吹捧或隐性轻视，他们始终保持着专业平和的态度。

 

 

6月正式与指南者签约后，规划导师立刻和我进行了一对一深度会谈，把我的优势与短板拆解得十分透彻：先是结合成绩单、意向申请方向和个人背景，给出了极具针对性的提升建议，清晰梳理出背景优化的核心思路，更附上了一套切实可行的具体方案。

 

 

他们提供的选校方案也很对我的期待——既立足实际、规避了不切实际的幻想，又保留了冲刺更高目标的空间。

 

 

 

更让我安心的是，团队承诺整个申请季核心服务成员不会变动，而且顾问的平均入职年限很长。这一点实在太重要了：申请本就是环环相扣的精细活，全程稳定的服务团队意味着对细节的持续把控，而“靠谱”二字，正是整个过程中最根本的保障。

 

 

 

综合导师的提升意见，我的GPA提升空间不大，事实上最后也只涨了0.02，所以对我来说重点是抓软背景：补专业知识、刷语言成绩、攒实习和竞赛。

 

 

 

 

我开始通过校内课程、MOOC、网络资源与自学等方式，打下了一定的专业知识基础，再次参加雅思与GRE考试，取得了较为理想的成绩。同时在校内课程中保持中等偏上的绩点。

 

 

 

 

为了快速入门专业基础知识，我参加了CFA一级考试，在MOOC上学习了期权定价、风险管理与金融工程等课程，同时也阅读专业书籍以提升知识储备。

 

 

 

 

 

 

 

2024年1月，通过与咨询顾问老师进行沟通，我确立了专业方向与选校细节，顾问老师对于专业的了解程度可以最大程度解决我的选着困难症。

 

 

 

 

展开来说，我当时的困惑还真蛮多的：针对给定的专业方向，应该优先申请哪所学校的对应专业？这需要综合考查不同学校相近专业之间的优缺点。

 

 

 

针对给定的专业选择，如何做好申请策略呢？保底项目来得早，不交留位费的话是否有申请的必要。

 

 

 

针对整体选校配置，哪所学校的哪个专业可以作为保底？能否百分之百地保证有学上？是否要设置双保险？

 

 

 

 

这里我必须推荐一下指南者的选校武器——指南者留学APP。

 

 

 

 

app上限制地区与专业方向后，根据项目基本情况，课程设置，就业报告与发展前景等因素多方面进行筛选，同时综合分析比较不同学校的相近项目，结合申请顾问老师的选校推荐以及第三方平台的分析研读，按照冲稳保的思路进行排列，即可得到一个较为合理的选校单。

 

 

 

 

这里还有一个小插曲，2024年3月，决定申请香港中文大学（深圳）金融工程的mini营，时间特别赶，文书导师加班加点赶出来的初稿，逻辑和细节都很到位，完全不用大改。这种稳定和专业，真的省了很多心。

 

 

 

 

 

 

 

 

03招生官说：你来港科读金数吧

 

 

 

 

 

整个申请季我拿到了港大、港科、港中深以及英国多所学校的offer，最终决定入读的是港科的金融数学项目。

 

 

 

 

回忆我拿到香港科技大学金融数学项目offer的过程，其实也颇为特别。参考同专业往年学长的申请情况——他们均是在第二

年三、四月份通过面试获得offer，我在申请前就做好了充足的预期管理，原本认定自己大概率要等到次年三、四月通过“捡漏”的方式才能拿到offer。

 

 

 

 

但实际申请节奏却远超预期，具体时间线如下：

 

10月17日，递交申请；

10月30日，收到邮件邀请参加线下招生说明会；

10月31日，项目经理单独发邮件，邀请我与项目主任进行面试；

11月1日，与指南者的模拟面试老师进行模拟面试；

11月2日，完成面试并收到口头offer；

11月6日，收到推研通知；

11月13日，收到正式offer，我的申请季就此结束。 

 

 

 

 

 

令我印象深刻的是港科面试结束时，项目主任给出“一定录取你”的承诺；项目经理在寒暄时也发出“你的简历我们都看过，你来读吧”的邀请。这些瞬间让我感慨不已。

 

 

 

此外，整个过程中，我也非常感谢指南者的各位老师。收到面试邀请后，申请主导师李丽娟第一时间为我紧急协调模拟面试。

 

 

 

 

模拟面试老师的专业水平和素养都非常出色，他从数理基础、数据科学、金融基础、期权组合与风险管理等多个角度进行提问，帮我整理回答思路、梳理高频重点，还耐心解答我的疑惑，专业能力无可挑剔。

 

 

 

 

11月之后，我也陆续收到了其他学校的offer，比如港大统计学、港中深金融工程等。综合课程设置、就业前景等多方面因素，我最终还是选择了港科大。

 

 

 

 

 

 

学中干，干中学

 

 

 

复盘整个申请季，我认为通过实习与竞赛提升自己的实践经验很重要。就实习而言，我将其视作涉足一个新领域最好的方式。既没有很高的准入门槛，毕竟谁能指望实习生会什么？也没有很高的沉没成本，今天来明天走的天选牛马，更换赛道较为方便。

 

 

 

 

我的第一段实习是在投行，2020年至2021年正值投行较为繁荣的时期，但当时正值IPO寒冬初始，投行业的萧条让我意识到需要更换赛道。

 

 

 

我的第二段实习是在银行，风控模型开发岗，这个岗位既能让我对于消费金融与信贷风控有一个较为初步的认识，也可以大幅提升我的编程水平。在离开银行时，我已经开发了四个贷前模型与两个贷中模型，极大地提升了Python编程水平与SQL取数水平。

 

 

 

在这段实习中，我对于公募基金的风控流程与不同的风控领域有了较为直观的理解。

 

 

 

作为部门的公用实习生，我先后参与过市场风险、操作风险、法律风险（其他风险）与流动性风险的研究，搭建了不少模型，跑了不少算法。在这次实习中我提升了对于金融风险的认识，也进一步提升了我的SQL技能。

 

 

 

 

 

竞赛中寻找兴趣

 

 

我所参与的竞赛，除去数学建模比赛以外，最值得一提的便是我在Kaggle上的参与过的竞赛。Kaggle现提供两类竞赛，一类是由公司出钱赞助的商业比赛，多针对非结构化数据进行建模预测，难度较高且奖金丰厚。

 

 

 

另一类是Kaggle提供的月赛，称为playground，playground系列比赛数据集较为理想，难度相对较小，且可以针对结构化数据进行不同的建模学习（回归与分类交替进行），适合模型小白练手用，我对于机器学习各种模型的了解也是从这里入手。

 

 

 

在2024年5月至12月，我参加了每个月的月赛，取得了一定的成果。

 

 

 

从一开始尚且生疏地使用Logistic回归，SVM，随机森林等模型，到自己编写网格搜索对于XGB，LightGB与CatBoost模型进行调参，再到查看文档探索自动学习库FAML,H20,lightautoml，Autoglon等模型，尝试组合优化，模型堆叠融合等高阶操作，对于机器学习有了更深的理解。

 

 

 

 

申请季的点滴感触

 

 

最后我想分享几点自己申请季的感悟，世界上的聪明人太多太多，永远有更聪明的人，永远有手段更为高明的人，但是只要持续地每天、每月、每年保持学习和进步，就能保持领先，不然很快就会落后。专注于若干个领域，简单问题直接解决，困难问题分步解决，增加注意力的投入。

 

 

 

 

申请的路上大家往往会收到很多“诱惑”。在专业间反复比较，在offer间反复比较，在选择面前反复由于。瞻前顾后，患得患失不是个好做法。畏首畏尾，身余几何？规划时就要针对项目进行意愿排名，从而更好地规划申请策略，对于offer进行抉择。坚定你所相信。

 

 

 

等一封offer，可能永远不会来，可能就在门外。相信这是在等待结果的常态。别担心，我们不可能一无所有，别灰心，我们不可能应有尽有。相信自己的水平，相信每一份申请都能得到合理的结果。

 

 

祝成功！

 

END

 

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