学员背景
Ryan同学
本科背景
新南威尔士大学金融科技
GPA：73.24
录取学校（2022年秋季入学）
新加坡国立大学科技硕士（企业商业分析方向）
申请时间：2021.11.17
面试通知：2022.02.24
面试时间：2022.03.03
录取时间：2022.03.30
★香港中文大学（深圳）数据科学
申请时间：2021.10.16
面试通知：2021.11.10
面试时间：2021.11.18
录取时间：2021.11.26
高一的时候，我参加了学校组织的英欧夏令营，短短的20天里在英国一所学院生活学习，参观了牛津大学，醉心于瑞士的雪山和湖泊，我像刚从牢笼挣脱的鸟儿，贪恋地呼吸着另一片天地的空气，享受着多样文化与风景带来的冲击。
当时在一所省重点中学的我，正被应试教育压抑得喘不上气，出国游学以后的我看到了更大的世界，更加渴望自由的教育方式，因此本科选择了位于澳洲的新南威尔士大学。
海本如何积累实习？
大多数留学生只能趁着假期回国找短期实习，而现在大部分公司都要求至少3个月的实习经历，这对计划回国求职的留学生是不太友好的。这两年的疫情特殊时期，倒是方便了一些学生一边远程上课，一边实习，我也利用这个机会，同时实习和上课积攒了不少工作经历。
内推（referral）是我认为在国外找实习最重要的一个渠道。首先可以从一些小公司入手作为你的第一份实习，第一份实习是最难的，所以不要太挑，先积累起第一步。之后学会利用网上的信息，比如在领英上找到自己目标领域的一些公司，然后礼貌地询问里面一些职员还需不需要实习生。
此外，我建议大家在大一提早实习，万一发现专业不是自己感兴趣的还有机会转专业。我最初入学时是金融专业，通过两份小券商的实习，我发现课堂学到的一些金融知识比较抽象很难运用上，当时做了很久trading又对量化交易产生了一定兴趣。加上可能因为我是理科出身，学到代码课时觉得非常有趣，就在大二换成了金融科技专业来学习python等知识。
因此，实习的意义不仅仅在于提升背景，利于申研或找工作，更重要的是发现你感兴趣的职业方向，在实践中学到更有用的知识。
总结下来，在海外我一共做了四份实习，两份悉尼的小券商，一份远程的新加坡电商数据分析实习，一份半年的新加坡国立大学研究所的数据管理实习（这段经历会在下文详细介绍）。在澳洲，留学生每周法定工作时间（学生签证规定）是20小时；新加坡每周的法定工作时间是两天，但在假期就不限制工作时长了。
职业规划及专业选择
考虑到澳洲没有永居（绿卡）的身份，毕业以后找到好的全职工作实在比较困难，而新加坡是一个不错的移民工作国家，即使非绿卡的工作机会也相比澳洲更友好。
我开始思考：从现在起，结合我目前的情况，我做什么能更有利于我移民新加坡？知道了新加坡Data岗位有较高的需求之后，我开始找资料学习SQL和python。此外，我了解到一个小众的新加坡工作签证WHP（workingholidaypass），专门为欧美澳加等多个国家/地区的在校大学生开六个月的工作签证。在当时的疫情时期，从悉尼到新加坡需要注意的事项非常之多，我一个人在新加坡政府官网上按照流程提前办好了签证，实现了我“润”新加坡的第一步。
同时，我也在领英等平台不停地投简历，准备笔试和面试。这个时候，信息显得尤为重要，有哪些公司提供数据方向的实习岗位？选择几月份去新加坡岗位更多？某个公司的面试风格是什么？我不断地在网上收集着各种信息，connect了不少在职的员工。在投了三四十份简历后，收到面试的仅仅只有三份，一部分公司的回复中大多是说我的技能不够匹配（可以想见转data还是不容易的）。最后，我比较幸运地收到了NUS研究所的offer，这也成了我转data之路的里程碑。
找到这份实习非常巧，是在一个新加坡求职微信群里，当时看到一个数据模型开发的JD，然后我主动去加对方的微信，询问还有没有适合我的岗位比如数据分析，最后我成功获得内推，也不负所望通过了一个小时的面试和两个小时的笔试。
这位博士姐姐在后来六个月的实习中，虽然不在一个组里，也会关心我的工作学习情况，和我说如果愿意可以好好准备转来她的nlp组里，还给我写了申请研究生的推荐信，真是遇到了人生中的贵人。
申研契机及过程
六个月的实习之后，我有机会转正了，然而这几年在澳洲和新加坡生活下来，疫情总让我感到一种说不出的压抑。正好当时NUS研究所有一个新来的全职，本科人大金融，研究生港中深金融，港中深这个选择突然间闯入我的视线。
我感觉这位新来的全职，工作非常认真负责，内容能很快熟练上手。我当时已经实习了快四个月，她只花了一个月不到就能完全掌握我负责过的工作，然后开始研究更难的项目了。而且她本硕都是学金融，python和sql的代码能力也非常突出，可以解决很多我解决不了的技术问题。这让我对港中深这所学校产生了很大的好奇，据我了解，这所学校比较新，所以课程设置也会比较跟进时代，我所感兴趣的专业几乎都和代码有所交融，而且生源都十分优秀，就有我同事这样的案例。
我的目标是国内互联网大厂的数据分析/数据科学岗位，而国内互联网最看重的两点是，学历和相关大厂实习经历。学历过线即可（并没有金融那么卷），最重要的还是个人能力和实习，所以港中深能刷实习、课程设置实用，完美符合了我的需求。
我主要申请了港新几个数据科学的项目，最后收获港中深DS和NUSEBAC（EBAC定位介于BA和DS之间）录取。我的感受就是申请的匹配度很重要，我拿到的这两个项目都是偏就业导向一点，有笔试和面试，并且admissionrequirement也没有把本科专业限制的太死，所以跨申也有机会拿到笔试来证明自己的技术能力。在面试时，展现出清晰的职业规划和对简历上实习项目的熟悉都有可能拿到offer。
【NUS企业商业分析】
NUS企业商业分析的笔试都是选择题，一小时50道，以统计概率的计算和概念题为主，难度不大。
面试时，NUS教授对我在NUS的实习非常感兴趣，问了很多工作的内容。也比较关心我在新加坡国立大学六个月的实习是否是线下的。这个项目一直都是比较偏好有工作经历的申请者，如果是应届生的话，需要表现出你丰富的工作经验和职场理解。
【港中深数据科学】
港中深DS的笔试两小时，分成python，数学和统计几个部分，难度比较大，还需要刷一些算法题。
港中深DS的面试是有两位教授，男老师考察专业知识，女老师考察leadership。先让我解释贝叶斯和rankofmatrix的概念，然后男老师有点压力面的感觉，不断提问：你学商科的，你统计课修的不多，成绩也一般，怎么让我们相信你有能力学习DS？当时我面完后直接就和朋友说，我肯定凉了。后来想了想，既然肯让我笔试和面试，就已经证明老师认可了我的背景，可能还是想看看我学习DS的决心是否坚定吧。
（对比分析两个项目）
由于我拿的两个offer都是需要笔试和面试的，这就比较感谢我的中介指南者留学，帮我找了笔经面经和老师模拟面试，不然我要实习，上学和申请同步进行，确实没什么精力。
最后还是决定去港中深DS，这也是我选校时最想去的项目，未来希望自己能在数据科学领域学的更深入一点，再多体验几个大厂不同部门的数据科学/数据分析实习，找到一份满意的工作！