保研：统计到机器学习（中科大信院）

写在前面

这篇文章我会以时间为主线，简单地对保研过程的经历和心路历程做一个简单的梳理，作为后来同学的一个对比参考。也祝 17 级的你们无论出国保研还是就业，都能收获自己满意的去向。

方向选择

我们院统计方向的同学这几年虽然在逐年增多，但相对基数仍然很少。本科毕业后的去处也主要为是以下三个：

• 继续统计学相关方向，以出国读统计 Phd 为主。毕竟统计这个学科国外发展远远比国内成熟，所以无论是学术导向还是就业导向，可以说申请国外统计都是最好的选择。
• 转商科相关方向，如金融/金工等方向。这一块我不太了解，但国内的话感觉基本得冲着清北复交人去，其他可能都不是好的选择。
• 转计算机相关方向，比如去人工智能相关的方向。而南大的 lamda 组在国内的名声还是非常强的，所以留本校本身就是统计方向同学的一个好选择。

这里提醒一下：

• 关于统计：国内“概率统计”和“统计”并不是同一个方向，两者的关系类似“概率论公理化”和“贝叶斯统计”的关系，前者偏数学，后者偏统计，在国内两者往往也开设在不同的院系。
• 关于金融：虽然这个方向的推荐学校只有清北复交人，但具体到下设的院系的话其实非常多。比如光是复旦开设金融/金数/金工等专业的院系就有：经院、管院、数院、大数据院、泛海金融学院等非常多个学院；北大也有光华、经院、汇丰、软微等很多院系下有金融相关专业（所以我猜广撒网多少总是能中一个的）。

我最后选择了转到机器学习方向，主要原因有：

• 商科的话不太感兴趣，继续统计的话出国GPA竞争力不够。
• 机器学习早期就叫统计学习，和统计的关系非常密切，可以说这门学科里计算机和数学各占半壁江山。
• 近几年来是机器学习发展的黄金期（当然也可能是黄金泡沫期）。成熟的学科里往往会出现“够着着的果实全被摘完了”的情况，而这个领域目前还处在“大佬四处挖坑，民工跟进填坑”的阶段，科研民工和学术大佬不构成直接竞争关系，很适合有一定学术理想又担心被大佬吊打的部分同学（比如我这种菜鸡）。
• 整个大方向的产学结合比较好，即使发现自己真不适合科研，也不耽误跑路找工作（不是）。

时间线

前前前准备：机考准备

因为我在大二上开始就有了比较明确的目标，所以截至到保研前已经完整修过计科的数据结构、算法设计与分析、数据库、人工智能导论等一系列课。这些课大多都相对硬核，整套的上下来确实对代码能力以及对写代码的理解会有一个很大的提高。而且上课有同学交流、有 DDL push，效率也会比自己看书刷题高很多。

因为很多学校（包括南大的lamda）都是有上机考的，所以提前打下一个好的代码基础挺有必要，会让你在保研期间减少很多的焦虑（否则要一边上课，一边复习数学专业课，一边刷题准备机试，可能会比较痛苦），至少我保研前是没有太过纠结代码能力的问题的。

前前准备：关于 C9 交换

大三下之前我把复旦作为了第一选择，然后一是因为大三下统计方向课不多了（想摸一个学期鱼），二是想提前考察找到靠谱的实验室或者老师，所以我申请了学校的 C9 交换跑去复旦呆了一学期。

学校里申请 C9 这个项目的同学不多，但据我观察这绝对是外保（特指华五，清北另算）的一个好途径：

• 对于想要外保的同学，由于信息不对称，容易选到不满意的导师或实验室（而 读研/读博 导师非常非常重要！），从而不如保本校靠谱。而交换到目标学校一学期则可以实地考察目标老师或者实验室，从而把风险降到最小（但这样也会耽误大三下进本校实验室的机会，所以只推荐给在仙林呆久了想换个环境的同学….）
• 对于外校老师和实验室，华五一级算是最好的生源了。所以只要你成绩不差，那么大老远跑来，老师肯定是非常欢迎的，毕竟老师也希望招到好的学生和扩大优质生源的范围。

当然，鉴于这个项目会耽误大三下的一些课程，所以感觉院里老师不会太推荐参加。所以有兴趣的同学千万别说是我教唆的….

另外，我大概说说我到复旦后的情况：我在复旦选修了一门人工智能导论，感觉老师讲课逻辑非常清晰，就借这个机会联系上并在组里呆了一段时间。老师是做 NLP 相关的，人非常 nice，属于年轻有为的类型，组里氛围也非常好。但后来我还是鸽了老师，非常非常惭愧….（所以如果有对 NLP 感兴趣的同学我私戳推荐给你）

我最后改变想法的主要原因有：

• 实地考察后感觉复旦的整个氛围非常偏金融，几乎在任何一个教室自习都能看到有人在看金融的书，尤其以数院风气最盛，我个人不太喜欢这种氛围。
• 复旦计算机的地位给人的感觉比较边缘。大数据学院很多人是做金融的，计算机系甚至不在本部….
• 最重要的一点，真正体验之后感觉 NLP 不是我喜欢的方向，还是希望做更偏机器学习理论一点的东西。

前准备：复习计划

我在大三下学期开始前制定的计划是：

• 信息搜集方面：3-4 月在复旦专心套磁（划掉）实地考察，同时搜集其他学校可能的实验室和导师信息
• 数学方面：5月份复习完数分、高代、数值计算；6月份复习完概率论、数理统计、随机过程。其他的诸如实变、近代之类的因为和目标方向关系不大（主要是复习门槛太高….），就没有考虑复习了
• 代码方面：6.20-7.10 这 20 天刷刷题找感觉，靠着之前一年的底子，应该也能好过绝大多数转行的同学了….

现在回过头看，复习计划整体定的还是晚了。如果我不是在6月初就已经定下满意去向的话，那么在 6、7 两个月我将会非常仓促。所以建议 17 的你们制定计划时，在我计划的基础上提前 1个半月 左右。

3-4 月准备

我 3-4 月的时候除了在复旦广撒网蹭课找感兴趣的老师以外，剩下的时间都和同学在五角场吃吃喝喝….（复旦周围是真的繁华）

但这是非常不对的！我当时看别人的介绍都说 5 月才陆续开始夏令营预报名，但后来发现有一大批非常不错的项目的预报名都在 4 月底之前！这种情况最多的是金融、统计相关的夏令营，金融甚至 3 月底第一批报名就截至了，我认识的不少同学 4 月中旬就拿到了预录取。虽然我是主申 CS，但有一些学校统计是强势学科院，里面会有许多机器学习做的非常不错的老师。有一些我想参加的，结果一看报名已经结束了，也算是错过了一些很好的机会。

所以，一定要从 3 月初开始就密切关注保研论坛和目标学校的官网动态！

5 月准备

5 月开始基本很大一部分自招简章都已经放出来了，这个时候更要时刻关注保研论坛的动态。提前准备好成绩单、排名证明、个人简历这些基本信息。如果没有特别大的把握可以采取广撒网的策略，遇到感兴趣的项目就先投着，确保入营后再做取舍（我就认识个上海某211的同学，当时只投了上海的三所985，结果最后全没入营，又不敢赌 9 推，最后留本校了）。

我个人的话就是在 5 月中旬无意中看到了我现在所在组的招生广告，然后试着发了封邮件过去，才机缘巧合来到了科大。

我们组的整个考核流程很长，老师很注重对录取同学的全面考核，从收到回复邮件到确认录取有整整两周时间（我们组的情况介绍我会放在最后）。所以我整个 5 月 1/3 是在准备这个，1/3 是各种广撒网，剩下的 1/3 时间把数分（主要是多元微积分部分）和高代教材看了一遍。

6 月准备

6 月 2 号的时候我正式的拿到了现在组里的预录取。因为在整个的考核的过程中，也对实验室情况和研究方向有了比较全面的了解，感觉和我想要做的方向非常契合，老师和组里师兄的水平也都很高，所以拿到预录取的当天晚上我就完全决定去那了。

至于具体的考核流程因为实验室有规定，我暂时没法在文章里透露。只能说是组里非常重视数理基础和性格测试，所以考核的流程是以这两项为主。尤其是数理基础的测试，完成测试的报告大概要一周左右。而一旦通过了组里的考核，那剩下的科大 6 系的夏令营就只是走个流程了。

接下来的时间我一半在开始接触我实验室的研究方向，一半继续和准备出国（没有保研压力）的同学在上海吃吃玩玩，计划里剩下的复习和刷代码也就没有继续下去….南大这边 lamda 的后续面试通知也就鸽了，复旦那边也和老师说了自己的后续意向（再次非常惭愧….），再之后复旦那边的期末考试随便考考就和高中同学溜出去旅游了….

所以严格地说，截至到 6 月 2 号我的整个保研经历也就结束了….

个人体会

• 理工科方向个人感觉还是非常看重本科学校的，所以即使排名不高的同学也不要太过担心。在匡院而且成绩不差，就已经是非常高的起点了（个人感觉我院中上水平同学的平均值，要比绝大多数 985 的国奖平均值靠谱的多），招生老师是非常喜欢好学校的生源的。
• 我 5 月广撒网的那些申请除了清华叉院的其他基本初审全过了，所以有意向保研的同学不要因为担心不过初审就嫌麻烦不投，多试大概率会得到意想不到的好机会。
• 千万不要因为害羞而不敢提前联系老师。保研本质上是一个双向选择的过程，老师也需要优秀的学生来到组里，才能做出好的工作（所以老师们其实暗地里也很重视抢学生的哈哈）。而夏令营短短几分钟是很难了解一个人的，所以主动联系老师绝对是老师和你的双赢。而且绝大多数老师人都非常好，发邮件过去一般都能得到很善意的回复的（尤其是本校老师）。

最后：打个广告

文章最后给我现在的实验室打个广告：

招生主页（实验室介绍）见：招生主页。

老师信息见：老师信息、publication。

组内成员信息见：组内成员

欢迎有兴趣的学弟学妹和我联系~

最后的最后，祝 17 的你们都能顺利升学，收获自己满意的去向！