[錄取] Fall 2024 Biostatistics Ph.D.

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在碩一上秋天的某個統計學助教 Office Hour 結束後，有一個學生跑來問我說

「助教，你未來會想要念博士班嗎？」
「應該會想要吧，念統計跟教書真的很有趣，怎麼了嗎？」
「那真的是太好了，真的很希望你未來能來教書，你的教書方式真的可以幫到很多人。」

短短的幾句話，我現在仍然記憶猶新。也是因為這段對話，我知道我的熱情以及志業所在，也確定未來無論發生什麼事情，我還是要回歸我的初衷。出國念博士的目標，無論是一股衝動還是志業，也終於到離自己想做的事情更進一步的時候了。

申請結果

Program: Statistics / Biostatistics Ph.D.

Research Interest: Multimodal Machine Learning, Noise-Labeled Statistical Modeling

Admission

• University of Minnesota - MS in Biostatistics (transfer from Ph.D.) (2/8)
• State University of New York at Buffalo - Ph.D. in Biostatistics (2/22, 4/15 funding with $23,000 TA scholarship guaranteed for first three years, in-state tuition waiver)

Rejection

• Dartmouth College - Ph.D. in Quantitative Biomedical Science (1/3)
• New York University - Ph.D. in Biostatistics (1/13)
• MD Anderson Cancer Center - Ph.D. in Quantitative Sciences (1/24)
• Northwestern University - Ph.D. in Biostatistics (1/24)
• University of Texas Health Science Center at Houston - Ph.D. in Biostatistics (2/2)
• University of North Carolina at Chapel Hill - Ph.D. in Biostatistics (2/5)
• University of Minnesota - Ph.D. in Biostatistics (2/8)
• Brown University - Ph.D. in Biostatistics (2/15)
• Virginia Tech - Ph.D. in Statistics (2/26)
• Brown University - MS in Biostatistics (transfer from Ph.D.) (3/7)
• University of Pittsburgh - Ph.D. in Biostatistics (4/10 waitlist, 4/18 reject)
• Indiana University Bloomington - Ph.D. in Biostatistics (4/25)

Decision

• State University of New York at Buffalo - Ph.D. in Biostatistics #ubtrueblue

背景

Education

• National Taiwan University - MS in Biometry (2017 - 2019) (3.95 / 4.3)
• National Tsing Hua University - BS in Quantitative Finance (2013 - 2017) (3.05 / 4.3)

Working Experience

• AI 工程師 (2020 - now)

Test Scores

• TOEFL
  • 一戰: 95 (R:30, L:23, W:20, S:22) (2023/04/29)
  • 二戰: 102 (R:29, L:30, W:23, S:20) (2023/06/10)
• GRE: 無

Publication

• First Author Conference Proceedings *1
• First Author Conference Poster *2

Awards

• Excellent Teaching Assistant Award *1

Recommendation Letters

• 指導教授
• 授課老師
• 公司主管

Citizenship

• US / Taiwan Dual Citizenship

心得

前言

申請博士班這件事情，其實我從念碩一開始就有在規劃，但是因為想到自己的大學GPA太低，覺得會全滅很丟臉，加上不確定自己的研究方向，後來就拖了快要5年，直到今年才申請。

由於當時考進清大只是因為想要證明自己可以考得進臺清交，所以即使當初很想念政治、歷史跟法律的我，為了這個目標就都沒填。導致剛進入大學的時候，完全不知道自己想要幹嘛，所以就放棄學業每天都在虛度人生 (曾經有一學期差點 GPA 不到 2 )，也就是 work not hard，然後 play not hard。在念大學的過程中，每當有人跟我聊說想要顧好成績，並且往上念的時候，我都覺得很不思議，想說為甚麼人生要花那麼多時間念書，反正還不就是為了比較高的薪水罷了，逼自己念沒興趣的東西，但不知道有些人其實早就找到自己的方向。說實在的我那時候只是很忌妒別人至少有了方向，而我卻沒有。

不知不覺也玩好幾年，開始意識到要準備出社會但自己卻甚麼都沒有準備好，也不知道自己未來要幹嘛，想說來考個研究所，但也不知道要念甚麼，最後使用刪去法選擇考統計所。那時候的選擇思路過程大概是這樣:

• 財金
  $\to$ 也不知道當初為什麼就不太喜歡這些科目
  $\to$ 直接刪掉
• 生科
  $\to$ 因為以前高二是三類，想一圓自己念生物的夢
  $\to$ 太多科目沒念過感覺考不上
  $\to$ 算了
• 資工
  $\to$ 感覺很夯，未來出路應該很不錯
  $\to$ 之前修程式設計修的很慘，感覺念了會很痛苦
  $\to$ 算了
• 數學
  $\to$ 可以在數學的世界中徜徉，感覺很好玩
  $\to$ 可是我微積分、線性代數成績都只有拿到 C，高微還被當過
  $\to$ 算了
• 統計
  $\to$ 後來在做數理統計報告的時候，發現統計蠻好玩的?
  $\to$ 雖然統計跟數理統計當時修課成績也只有拿到 C，但可能相較數學所比較好考?
  $\to$ 好!那就考吧!

想當然用這樣的方式做選擇，很快就會出問題。由於數學、統計大學打的底子不好 (我大學當初修完統計跟數理統計後，都還是不知道為什麼

$P(X=x)$ 要一個用大寫

$X$ 跟一個用小寫

$x$，想說不是用統一符號比較方便嗎？)，加上唸書的時候又一直卡住，考研究所的時候也是近乎全滅，還好臺大把我撿起來，讓我有機會繼續念統計。而且那個時候還不知天高地厚，覺得要念就要念到底，給自己一個很難的目標。所以在找指導教授的時候，我就直接跟他說我之後要念統計博士。印象中那時候指導教授跟我說：

「那我們就一起加油囉」

現在回想起來那個加油還真的是蠻辛苦的，因為我連初等統計學的基礎都不是很穩，所以開始碰研究和課業常常一知半解，修研究所的數理統計還差點被當掉。加上因為經濟因素，需要接統計學助教，那就要更努力地把統計觀念搞懂，不然被大學生問倒就真的很尷尬。我印象中念研究所的過程因為一直都需要很拚，每當有意識到時間的時候，一學期就過完了。但可能也是因為這樣，我就發現我好像很投入在統計學，也開始喜歡上這個學科。

畢業後，由於一些個人因素，先選擇去業界做數據科學以及一些 AI 的工作，但心中還是一直保留著想要繼續往上念統計的想法。每年回去找指導教授的時候，都會被問起說有沒有規劃想要念博士。直到去年，我回去找指導教授說：「我還是想繼續往上唸統計」，他回答

「看來你終於準備好了」

選校

由於我的大學 GPA 不好，所以就直接看 US NEWS 生物統計 TOP 50 列表中，選擇地點可以接受，並且有研究領域適合的學校，但因為我申請學校很看個人喜好，所以這部份能夠提供參考的有限。

語言檢定

因為剛好考托福那一陣子工作很忙，沒有時間去補習，所以兩次的托福考試我都選擇自修。一戰托福大約花一個半月，二戰大約是一戰後的一個多月。由於我考的成績普通，唯一可以拿來分享的是我一戰到二戰的聽力從 23 分到 30 分所做的事情。

基本上看很多 YouTube 或一些網路資訊，都會介紹怎麼寫聽力筆記，但是如果沒掌握好的話，就會像我一開始一樣，花太多心力想要把筆記寫好，結果反而都沒抓到聽力的重點。因此如果可以的話，一開始反而都先以完全不做筆記為練習，逐步增加自己的筆記量，並且盡可能控制筆記的量，這樣應該就會改善很多。

SOP

如果需要一些寫 SOP 的建議方向，很推薦 <<如何撰寫留學讀書計畫：SOP 及 CV 這樣寫，成功申請上世界名校>> 這本書。也可以先稍微看一下作者的網誌內容，作者點出很多人寫 SOP 會遇到的問題。看完這些之後，至少在寫初稿要給別人改前，可以用他所提供的建議修改出比較好的 SOP，不然別人也會不知道怎麼改，或是改得很痛苦 XD

我的 SOP 每間學校基本上寫的都差不多，只改想跟的教授的敘述。大致上整個架構如下:

(1) 介紹一下自己是誰並簡述一下自身背景，並且直接破題，點出我想申請這邊的 Ph.D. 是因為想要做 multimodal machine learning classificaion 方面的研究。自身的背景稍微提一點就好，詳細的內容應該要在 CV 中敘述

(2) 敘述一下我的研究經驗，跟我碩士班發表 paper 的內容，並進一步去連結我過往的經驗以及我未來想做的研究方向

(3) 敘述我因為想要做 machine learning 相關的題目，發現業界也有做類似的項目，因此加入我的第一間任職的公司，並且寫一下在裡面做了些甚麼，以及學習到什麼樣的技能

(4) 連接我前一份工作的內容，進一步敘述因為想要做 computer vision 以及 natural language processing 相關的 machine learning 研究，因此加入我的第二間任職公司，並且寫一下在裡面做了些甚麼，以及學習到什麼樣的技能

(5) 因為自己的過往研究經驗，以及過往的工作經驗，讓我對於 multimodal machine learning 非常有興趣。提出這個題目後續希望研究的方向，並把這些研究題目跟兩到三個想跟的教授的興趣連接在一起

(6) 提到念完博士後自身的短期以及長期目標，結尾

致謝

這個過程要感謝的人真的太多:

感謝我的推薦人們聽到我要申請這麼多間學校的時候，還是願意幫我寫這麼多的推薦信。
感謝好友們的支持，沒有你們找我出去喝酒跟遊玩放鬆，邊工作邊準備這些申請文件的我，可能早就撐不下去了。
感謝身邊提供我申請學校的一些資訊的學長姐以及學弟妹們，讓我對於申請學校有更多的資訊可以參考。
尤其感謝 xiaofen 學姊幫助我看我的 CV 以及 SOP，讓我整篇文章的邏輯敘述更清楚，也讓我對於我的研究方向變得更明確。不只對於我寫文件有幫助，這過程更對我對於我自己更加認識。
感謝爸媽以及家人們的鼓勵與支持，讓我可以無後顧之憂地往我自己的夢想前進。
最後，感謝我自己這段時間的努力，熬過這段經常沒什麼好好睡覺的時光，並且願意給自己一個圓夢的機會。

結語

邊上班邊申請學校的過程真的很辛苦。尤其是考托福跟寫 SOP 那段時間，常常看電腦螢幕看到已經眼前一片模糊，但因為能用的時間不多，所以都還是要硬撐下去。因此如果有隊友一起努力會更好，如果沒有至少身邊也要有一些會把你拖出去吃飯喝酒出去玩的朋友，不然很容易會在一些想法上卡住。而且在一二月等待的過程非常難熬，常常會半夜醒來去看看有沒有學校寄來的信，所以都睡得很不好。尤其是到學校開始放榜，然後一間一間的結果都是拒絕信的時候，真的會對自己信心有很大的打擊。從來沒有想過當年念大學那個每天都在混跟翹課的我，竟然要去念博士，往人生的下一個階段前進。尤其在這個因為 AI 盛行，電機/資工/統計/生物統計的申請人數都爆炸性成長的時代，還有機會可以回去唸書，我感到非常慶幸。

現在想想先去業界做事也不是壞事，雖然可能會晚個幾年，但是去業界做過一段時間後，會重新審視自己想做的事情。因此這邊也推薦給想念博班但是還不是很確定的人，可以離開學術圈先去業界闖蕩一下。去業界晃一圈後，就算沒有收穫到甚麼人生志向或是未來的研究方向，至少有收穫到錢 $$。

這中間也有人會問我說，花五年念博士會不會太久，這樣出來都幾歲了？我自己的答案跟我心中的 AI 大神李沐博士的想法一樣，他在他唸完博士的心得文 <<博士這五年>> 中提到一句話，在這邊也送給所有要踏上這條不歸路的人:

“更重要的是理想和情懷。人一生要工作五十年，為什麼不花五年來追求下理想和情懷呢？”

有鑑於這次申請受到許多人的幫助，所以也來回饋一下留學版。如果有未來想要念資料科學 / AI / 統計 / 生物統計的人，想要有人幫看 CV 以及 SOP 的，或是如果有任何問題想要問我的，隨時歡迎寄信到 [e-mail]!