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你不知道的美国留学

《你不知道的美国留学》清华大学出版社出版

Warald出书了! 真实有料的美国留学指南,不知道后悔一辈子。
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博客文章

  • 波士顿版聚结束!挖生蚝摸螺狮很成功! 19 May 2015
    麻州明媚的夏天里,Warald在一亩三分地里发帖组织波士顿地区版聚,去挖生蚝。 十五六个人参加,抓了七桶生蚝 拉近了再拍 小伙伴们找生蚝很专注~! 顺便也摸了很多螺狮,micki下厨炒螺,味道那自然是美极了! 个头最大的生蚝(之一)。当然是被老夫干掉了! 生蚝的两种死法:被生吃 或者被史大厨活活烤死! 一亩三分地有专门的版聚|本地板块,版聚信息就是在里面发布的。这次版聚信息的帖子《波士顿版聚结束!挖生蚝摸螺狮很成功!》;前段时间,楠哥在西雅图也组织了版聚。 小伙伴们也可以到地里组织人,暑假好好玩!顺便认识些有趣的人、打听些有趣的故事!
  • [六周年纪念] 看看前辈们的故事,分享你的回忆吧! 14 May 2015
    你是不是在地里读过很多前辈的励志帖子、留学故事?是不是有过一起申请、一起找工的战友?想不想知道他们现在在做什么?好多早就毕业、工作的前辈、老版主们回到论坛,在活动贴里留言,讲述了他们过去六年发生的事情。过去的六年里,你是不是也有很多回忆?欢迎来分享你的故事!
  • 美国绿卡排期时间大幅缩短,职业移民形势看好! 12 May 2015
    美国绿卡排期时间大幅缩短!目前EB2排期为2013年6月1日。这个日期意味着什么?说的通俗易懂点,就是你办绿卡排队等待的时间很短、可以认为几乎不用等了。按步就班办绿卡,从开始办到结束,有望在3年左右的时间里拿到绿卡 – 3年左右应该是个正常节奏。
  • 很多人都想去Facebook工作,但是她却拒了Facebook的数据科学家offer! 10 May 2015
    Facebook跟Google、LinkedIn(合称 FLG),是IT行业技术领先、工资高、工作环境好的典范,也是计算机专业人才求职就业的首选。最近几年,数据科学家(Data scientist)这个职业很红火,去FLG做data scientist,更是很多人的梦想了。 micki最近就实现了这个梦想:她本科在厦门大读学统计、硕士在哥伦比亚读生物统计,毕业后在一家marketing research公司做统计师,最近跳槽,拿到了多个IT行业的job offer,其中包括Facebook的data scientist。 但是呢,她最终拒了Facebook的data scientist offer!你没看错,Facebook给了她一个很好的job offer,她拒了! 她在地里发了一个万字长贴,对自己做了个人生阶段总结。帖子里当然有很多“干货”,告诉大家她是如何准备面试的: 找工前的准备有以下这些: 学python 学算法 学database相关(主要是sql) 了解了下map reduce(最后面试中并没有用到) 统计知识复习(包括linear regression,inference,GLM,categorical analysis,statistical learning,probability,longitudinal analysis) 好好修改了简历,准备好简历上每个小点相关的扩展 面试阶段准备的东西,有以下这些: 训练product sense brain teaser prob题目 她还列举了自己准备面试和平常学习的资源,想去IT行业做data scientist的人抓住机会来她的帖子:《生统小硕跨行业跨地域换工作过程+出国经历回顾》,跟她讨论。 一亩三分地六周年马上就要到了(5月15是地里的生日),Warald回顾一下这六年里认识的人、发生的事,其实,像mick这样在留学途中迅速成长的同学,地里还有很多。欢迎大家来地里分享你的故事,在这里也用她的一段话给大家鼓鼓劲: 不管需要跨越的障碍有多强大,都绝不厌于挑战,就算实力差距悬殊,也不要让失败终究只是失败, 而是不断地从失败中思考进步的可能。就是这个idea在我整个找工面试过程中最自我否定的时候支撑了我一直走下去。 – Warald (Email: iamxiaoning@gmail.com) 博客: http://www.1point3acres.com 微博:http://www.weibo.com/warald 欢迎转载,转载必须在标题注明转载,在文章正文开始之前而不是最后,用不小于正文的字体大小,肉眼可以清楚识别的颜色,一字不漏的附带文章末尾的版权声明,包括作者ID、博客网址和原文链接。否则视为侵权!感谢合作。
  • 学EE做硬件找工作不如学CS做软件,为什么会这样? 08 May 2015
    最主要的原因就是一个字:钱。一个行业要发展要兴旺,要有资金投入。信息技术行业的发展,并不是靠政府资金驱动的,而是私人投资。投资人当然希望风险尽可能的少、回报尽可能大的快,而且收回成本要尽可能的快。
  • EE就业最好的方向是转CS,其次是VLSI/ASIC DESIGN & VERIFICATION 07 May 2015
    Warald在2012年写过一篇文章《EE现在最好就业的方向是VLSI/ASIC DESIGN VERIFICATION》,三年过去了,很多学电子工程的同学想知道现在形势如何。我可能打击了一些热爱EE的同学,但这是不争的事实,转CS、做软件,工作机会多、收入高、速度快,现实就这么骨感。
  • 拿到了美国大学录取以后要做的十件事 05 May 2015
    申请结束,拿到了美国大学录取以后,Warald建议大家做的十件事情
  • 写给今年申请失败或者对结果不满意的人 04 May 2015
    就业红火的专业申请难度比往年持续增加,今年甚至有211/985大学毕业、本科成绩90来分、各方面背景优秀的同学,申请结果不佳 – 近期跟我进行电话咨询的,就有四个这样的例子,按照往年的情况,他们应该稳稳当当地拿到多个名校录取,但是今年有人甚至连前三十名大学的录取都没有。
  • 如何成为全栈数据科学家?如何选择公司团队? 12 Apr 2015
    在《什么是full stack data scientist》文章中,Warald指出:统计、编程、商业嗅觉三项全能的全栈数据科学家非常罕见。如果欠缺这三项中的1-2项,但是还是想成为全栈数据科学家,还有可能吗?答曰:当然。除了读书,你还可以在工作当中继续学习、不断提高。那么,该如何加强背景?该选择加入什么样的公司(或者说团队)?Warald给出一些建议。 首先感受一下自己喜欢多快的步伐,喜欢把事情做的多么细致。网络创业公司代表快+准确率不太高的极端,制药公司代表慢+极其准确的极端。即使都在互联网创业公司范围,不同产品的公司也对步伐要求不同,值得好好体会一下。 其次是要明白数据的领域性。无论你是分析什么数据,都需要对这个领域有一定的理解,否则一定走不远。你对这个领域本身是否有兴趣?如果是完全陌生的,是否肯花时间去学? 这些很主观的事情,完全因人而异。有的人可能无论分析什么数据都一样有热情,但是有的人会看见金融数据就两眼放光,但是看见网站运行的log就睡着了,看见 DNA结构就两眼模糊了。 作为新人,你需要跟同事们学习,这意味着团队成员背景也是很重要。虽然一开始找个工作难度低、人员水平低的地方,会活的很愉快,但是这种情况一般难以长久。当你刚毕业生的时候,同事对你的无知容忍度会很大,也会因为你对他们地位没有威胁而更愿意教你。如果不趁着这时候多问问题、多学习,以后当别人对你的期望是“资深数据科学家”但是你却没有那个能力的时候,下场会很惨。刚工作的前几年,哪怕钱不是最多,也要去能帮你学习提高的地方。比如你自己代码能力不错但是对数据嗅觉一般,建模虽然也能调用现成的包来跑个机器学习的模型但是对里面细节和适用场合也不太清楚,那么找个能带你的人就非常重要。比如说,如果你是统计出身但是代码能力一般,那么可以想方设法跟软件工程师一起合作。在你是新人的时候,如果全公司没有一个人能在你最需要的能力方向上辅导你,那这个公司真的值得去吗?如果是大公司的科研团队,那就看看成员有多少是博士、有没有科研实力(比如发论文记录)、有没有给开源项目贡献代码的 – 不是说团队没有PhD就不行,但是现在PhD这么多、各种专业都可以做数据科学,连一个PhD都没有的地方经常不是好迹象。 数据科学跟码农一样,必须一辈子保持学习。如果你天天勉强混够8小时工作,业余不做任何学习,也许你可以这么混两三年,但是五年以后,可能突然发现你技能陈旧(典型的例子就是工作只用excel做分析)、丧失了跳槽的能力。这个时代没有什么铁饭碗,没有什么公司能保证你可以呆一辈子。老牌企业从MSR到IBM到ebay到雅虎都在裁掉一些当初也还算很不错的人。如果你保持学习的活力,一直保持在领域前言,那自然不用担心,刚听说风吹草动,没等公司裁员通知下来,就有很多下家要来抢你了。反之,如果你等到裁员以后才开始准备面试、学习新技能,那么已经太晚了。 争取用开源工具。开源的东西用的人更多。虽说只要学好了一个,其他东西很快也可以学会,但是开源的东西会让你跟别人交流更顺畅,能交流的人更多。比如全组都是用 Python、R、Hadoop,但是你用SAS,这个鸿沟其实不是那么容易跨越的;Matlab因为跟R足够类似,一般会被接受;Hadoop/Spark/Pig比微软的SCOPE应用广泛太多。 培养数据科学的嗅觉。看别的公司在做什么、别的公司要聘请什么样的人,哪怕不打算跳槽也要时不时看看外面的职位有什么要求;开学术会议、去meetup、阅读专业博客;你平常用的技术工具如果是开源的,那么肯定会不断有新工具出来,经常看看,保持跟上时代步伐;公开课的确需要花费大量时间,但是既然数据科学是真爱,那么花费时间的事情并不会觉得痛苦。 很多年轻人说,也不清楚到底自己是否喜欢某件事,那么可以试试再说。现在这个时代,中国很多年轻人已经不像上一代那样充满了对金钱的不安全感,在富足中长大,没有遇到过真正缺吃少穿的日子,很多人对生活和工作的追求超越了上一代,还需要追求成就感、满足感、幸福感,而不是仅仅的混口饭吃。正如有很多人做码农是因为喜欢编程一样,也有很多人选择数据科学是因为喜欢从数据里面挖掘价值。很幸运,这些工作也都紧跟时代的步伐,机会多、收入高。 – Warald (Email: iamxiaoning@gmail.com) 博客: http://www.1point3acres.com,微博:http://www.weibo.com/warald 欢迎转载,转载必须在标题注明转载,在文章正文开始之前而不是最后,用不小于正文的字体大小,肉眼可以清楚识别的颜色,一字不漏的附带文章末尾的版权声明,包括作者ID、博客网址和原文链接。否则视为侵权!感谢合作。
  • 什么是full stack data scientist?兼谈Online VS offline data analysis 10 Apr 2015
    最近有机会看到了几百份数据科学家(Data Scientist)申请人的简历,感觉做这个工作的人背景千差万别,牛人可以非常牛,挫人真的可以非常挫~同样顶着数据科学家的头衔,大家做得事情,实际上各种各样,也可以说鱼龙混杂。

客户反馈

电话咨询

MengSasha
与W大的咨询很愉快。W大帮我定了位及分析了一下文书怎么写。在打电话咨询前我已经确定了自己想申什么学校什么专业,文书也写好了。但是W大帮我扩宽了思路,明确了跨专业读研的难点和解决的可能性,是我之前没有想到的。再次感谢W大
BlackAce
在美国OPT转F1将来身份有一些困惑。W大给了我以前没有想到的方法,比我自己想的靠谱多了。45分钟的电话物有所值。
aaronhan223
在收到了多个offer以后不知该如何选择,迷茫中不知道怎么确定未来的方向与充分利用时间,伴随了我整个申请季的一亩三分地论坛以及《你不知道的美国留学》让我相信Warald有能力帮我解决困难,于是我毫不犹豫的选择了30分钟的咨询服务。最后果然没有辜负我的期望,收获了最有价值的意见,尤其是在时间规划方面,W大细心的帮忙考虑到了各种可能性,让我很快摆脱了纠结的困扰。
李博
相信W大的经验和对申请的了解,之前面对申请有些担心定位,咨询后心里石头算是落地了,后悔没有早点咨询
敏_37
两个小时前得到了W的电话咨询,主题主要集中在研究生的专业选择上,也涉及一些文书和推荐信的问题。30分钟的谈话内容很有价值,让我们看清了努力的方向。【6月13日,偶然从寄托家园链接到一亩三分地,被W干脆利落甚至有些“尖刻”的语言所吸引、所折服,关键时刻需要的就是货真价实的信息。评论里好评如潮,也坚定了我们的信念。于是当即提交电话咨询申请,申请通过后当日便选定了服务项目。】
全程服务

wanyue
==,登录账户输入了几次才发现跟一亩三分地不是一个账号,哈哈哈 言归正传,过去一年了,为了捧场也为了记录 17 Fall,本来学 Education 想转CS(同申IS),坐标上海985,G322 F102 自己试图申请了一下,发现前路漫漫,转专业要搜能收各种背景学生的CS系不是个非常容易的事。吃不准水深浅不说,本身学习压力也大没办法完全投入,经人推荐,16年夏天来找了W大。 评价: 1.省心——选了全程的申请服务+自己提交最终的application,按着和W大商议的选校名单,W写的PS/CV按部就班地填申请材料就可以了; 2.ad数量会超出你的预计——最后结果是7/17,申了17个项目,来了7个ad,本来对转专业这事儿心里一直不踏实,后来ad收着收着竟也收出了一种淡然的感觉,O(∩_∩)O 3.靠谱——周围有很多留学的姑娘,选了不一样的中介,基本到给你文书后就没有然后了。。每天看他们求爷爷告奶奶一样地催中介。。这还是4W档的中介。。所以对外头的中介不是很看好。跟W大做申请的话,可以完全省去这些破事,精简到只需要关注学习,把三围提升得更好。 忠告: 有事提早跟W大邮件联系,不管是订咨询服务还是别的问题,犹豫来犹豫去的时间其实最没意思,省掉这些过程中的怀疑焦虑,尽早步入正轨是真的。
qin
跟W大合作是抱着寻求突破的态度来的。我自己对申请有一定了解、准备得也比较早,觉得找一般中介帮助不大,自己又想更进一步,所以申请半年前跟W大签约。 合作时可以看出,W大对申请的每个方面,比如选校、文书、套磁、面试都是有自己的思考和理解的,经常能给我启发和指点(对W大写的的PS尤其满意)。最后申请结果确实远超我的预期。 另外,在申请全程是可以向W大提问的,从前期选课建议,到后期考虑选校和职业发展,都得到了W大的支持,自己做起事来也更有信心。
akb48
跟W大合作还是非常愉快的。回复邮件都非常准时并且可以看出确实是经过了深思熟虑。尤其是在帮助我和学校老师沟通索要推荐信上有非常大的帮助。另外,根据申请结果可以看出W大在针对申请人自身特点选定文书上还是有自己独特的一套的。
ada
跟warald的合作结果很不错,拿到了几个学校的录取,有一个还是综排前20的,最后选了一个自己觉得很comfortable的学校。回顾半年多的合作,我的每一封邮件他从来没有草率地回答过,都是很认真细致回答。期间他给的有关背景提升的建议,也帮我拿到一个学校的ad。总体而言,很安心。不过他跟国内留学中介不一样。签约后不能幻想当甩手掌柜,很多事情还是得自己多上心,多问他,他总是能给出一些建设性的意见,但是如果你自己不努力不上心,可能会觉得warald的作用也有限。
BREAK炸裂
跟着某项目出国前,我就开始关注一亩三分地的论坛,想着研究生转cs要找中介的话就要找warald。我是chem转cs,本科学校都很无名,最后拿到了专排综排都top20的学校的录取,对结果非常满意。当初在选校的时候因为一些无厘头的小原因,以及对自己没有信心,就差点不选这所学校了,最后还是因为相信warald的眼光才申请了这所学校,最后惊喜地拿到录取。大四上学期我上课忙,拖延症也很严重,我跟warald是九月份才签约的……9月考G,12月才考出T,虽然我三围普通偏高,但转专业的局限性,和择校、写文书CV经验的缺乏,让我可以确定我自己DIY的话会对不起我的三围……反观warald办事效率很高,能根据客户提供的信息,过段时间就给择校了(我现在觉得这择校择得很符合自己情况),也写出了很干净利落的sop和信息丰富的cv。然后我也是个没有太多问题的人,跟warald邮件交流我觉得不算多吧,就有的时候感觉好久没有联系了找点事儿问问,现在想来我觉得我的申请季,事儿好像很少……对想要跟warald签约的朋友我有三个建议:早签约。我现在还在幻想着要是签约早一点,warald督促我做些背景提升,说不定就能去更好的学校了哈哈。
寻梦的Cc
拿到录取的时候,和W大已经签约了两年多。在这两年中W大能针对我个人的实际情况和问题, 作出有效的解答和建议。申请的文书能够结合我的情况经历契合申请的专业。 最后在有明显成绩短板的情况下, 拿到了我个人满意的AD。相比于国内大部分流水线的申请机构,W大的能力和经验能够给出有指导性的建议,也能对一些复杂的背景情况给出有效的解答。非常感谢W大在申请时的帮助。
rabbitjane
找W大做留学的最重要的一个原因就是,W大能根据你的实际情况,来给你很好的定位。这也是我当时最需要的。现在留学的人这么多,选学校的标准太多,竞争非常激烈,结合自身优势,选择适合自己的项目才是最好的。我当时也咨询过国内的留学中介,国内的中介肯定也有好的,但是我觉得他们的眼界和对美国就业情况的判断,还是不如W大的。很庆幸,W大帮我指点迷津,长远考虑,帮我找到了这样一个适合自己的项目。总的来说,结果还是非常不错的,我很满意。跟W大都是邮件交流,一开始觉得不能马上联系到W大,很不方便。后来就理解了,其实邮件交流是最efficient的。
epansy
商科转专业申请cs,一开始真是一头雾水,后来找到了一亩三分地可是时间已经不早了。多谢w大给我指点剩下的最后一学期该做什么,以及做的申请。w大在规划和cs专业申请准备工作上的经验无人能及,推荐信,ps,cv都很专业。这次找w大做申请确实物有所值,在我已经基本定型的条件下,w大替我尽力拿到了满意的结果。多谢w大~对cs不了解的文科专业的想转专业强烈推荐w大,效率很高而且还能省去一开始迷惘的时间。
linzimo6968
和W大合作转专业申请CS,我的感受是在EECS类专业的申请方面,W大的经验和专业程度是其他中介不能超越的。选校的时候,W大会根据个人的情况筛选出适合的项目,保底校、冲刺校分类清楚,并且对应给出每个学校的申请难度、就业分析、项目特点等信息,共申请人参考、选择。在文书写作方面,W大多年的经验让他十分了解学校想在材料中看到什么信息并且着重突出申请人的优势,而因为W大本人就是EECS出身,所以内容写的很专业。作为之前完全没有背景的转专业申请人,在W大的帮助和指导下拿到了dream offer, 非常感谢W大!十分庆幸当初选择和W大合作。
o0宋小蒲0o
十分感谢 Warald 几个月来对申请过程的全程协助。 一年前才决定从一个偏文科专业转学统计,选择warald作为留学顾问无疑是一个关键且正确的决定。从选课,丰富简历,文书,选校到申请提交,每一个步骤都体现出很强的专业性和丰富的经验。文书的最终版本也体现了个性化,而非传统中介的千篇一律。最终收获哈佛的录取也是意料之外的惊喜。整个沟通合作过程都很愉快!