NYU學生錄取狀況引發的思考

來到三月，各大高校都紛紛發來了offer，也恭喜各位同學來到了豐(feng) 收的時刻。今年我們(men) 有五位來自NYU或者NYU Shanghai的同學，平均都獲得了5枚左右的offer，其中不乏哈佛，哥大，康奈爾等名校。在回顧我們(men) 本申請季度紐約大學同學的申請情況，也獲得了一些心得和體(ti) 會(hui) 。

雖然各位同學的經曆和申請方向以及就業(ye) 目標都有所不同，但他們(men) 的申請經驗也讓我們(men) 對這個(ge) 學校的申請思路有了更好的了解。

L同學

本科：NYU Economics and Mathematics

標化成績：GPA 3.7+，GRE 325+

錄取：

• Columbia QMSS；
• JHU MIEF；
• HKUST International Management；
• JHU MSF；
• Brown PRIME；
• Columbia MPA.

B同學

本科：NYU Economics and Mathematics

標化成績：GPA 3.8+，GRE 320+

錄取：

• UCB Master of Analytics；
• Cornell Tech MEng Data Science and Decision Analysis；
• CMU MSBA；
• Duke MEng in Financial Technology；
• Columbia QMSS;
• JHU MSBA.

L同學

本科：NYU Data Science and Mathematics

標化成績：GPA 3.8+，GRE 330+

錄取：

• Cornell University MEng in ORIE；
• Cornell Tech MEng in ORIE
• JHU MSE in Data Science

W同學

本科：NYU Economics

標化成績：GPA 3.6+，GRE 325+

錄取：

• Columbia QMSS；
• Columbia MSBA；
• Columbia Applied Statistics；
• Columbia Applied Analytics；
• JHU MSBA；
• JHU MIEF；
• Brown PRIME；
• Columbia MPA.

L同學

本科：NYU Economics and Mathematics

標化成績：GPA 3.3+，GRE 330

錄取：

• LBS Master in Management；
• JHU MS in Financial Economics；
• University of Chicago MPP.

W同學

本科：NYU Shanghai

標化成績：GPA 3.5+，GRE 330

錄取：

• Harvard MS in Biosestatistics；
• NYU Shanghai Quantitative Finance；
• CMU MISM-BIDA；
• Columbia Stats.

NYU Joint Major，是好是壞？

回顧我們(men) 的學員，其中很大一部分都選擇的是NYU文理學院的joint major，大部分選擇的是Economics & Mathematics的專(zhuan) 業(ye) ，一位同學選擇的是Data Science & Mathematics。Joint Major也是NYU很有特色的一個(ge) 設置，但這些同學在選擇Joint Major的時候也都會(hui) 存有同樣的疑慮：這樣的選擇是否會(hui) 導致兩(liang) 個(ge) 專(zhuan) 業(ye) 方向學的都不專(zhuan) 精，影響申請結果？

其實，NYU的Economics & Mathematics專(zhuan) 業(ye) 對數學的要求更多，經濟的要求相對少。經濟隻需要修五門課，其中有一門也是從(cong) 三門非常量化的課程裏選擇一個(ge) 完成（分析統計，數學統計，計量經濟學）。數學則有九門課的要求，包括五門必修和四門可以自由選擇的選修。可以說這個(ge) Joint Major，實際對數理方麵的訓練是非常深入的。

但是，我們(men) 也會(hui) 發現，必修課課程的選擇和選修課的選擇，也會(hui) 一定程度影響同學的申請結果。NYU的微積分必修課有兩(liang) 種選擇：一種是Mathematics for Economics係列，一種是最常見的微積分係列（Calculus I, II, III）。這兩(liang) 個(ge) 課程雖然都可以滿足專(zhuan) 業(ye) 需求，但在課程內(nei) 容上有所不同。Mathematics for Economics係列課程會(hui) 更注重數學知識在經濟的應用，課上的舉(ju) 例也更偏向於(yu) 經濟政策/經濟趨勢等。

而Calculus課程則教授的是基礎的數學微積分知識，更偏向理論。因此，我們(men) 會(hui) 發現，當申請金工金數/DS這類強量化專(zhuan) 業(ye) 時，同學選擇常見的微積分係列會(hui) 有更好的結果。

而申請量化成分沒有那麽(me) 重的比如金融，商業(ye) 分析類，則兩(liang) 種選擇都沒有影響。而申請MPP/MPA或經濟等和政策製定相關(guan) 的專(zhuan) 業(ye) ，則選擇Mathematics for Economics會(hui) 有更好的優(you) 勢。

另外，該專(zhuan) 業(ye) 的選修課方麵也可以稱得上是“豐(feng) 儉(jian) 由人”。學生既可以選擇實踐更強專(zhuan) 業(ye) 性更強的課程如Mathematics of Finance，也可以選擇更為(wei) 理論深入的課程如Analysis，Partial Differential Equations等。這個(ge) 專(zhuan) 業(ye) 的選修課，也都可以滿足申請強量化項目的高階推薦先修課的需求。

總之，我認為(wei) NYU的Joint Major的課程分配還是比較合理的，可以照顧到不同方向申請人的選課需求。同學可以根據自己的方向，選擇更高階的或者更為(wei) 實踐的課程。

獨特的地理優(you) 勢？

在NYU同學的錄取中，我們(men) 會(hui) 看到很多哥大不同專(zhuan) 業(ye) 的offer。除了NYU的同學本身對紐約有更強的情感聯係和熟悉度的選校原因之外，我們(men) 也似乎可以感覺到哥大本身對於(yu) NYU同學更多的青睞。

其實，在美國的錄取體(ti) 係中，確實有地理優(you) 勢這樣的一條。高校會(hui) 對自己州內(nei) 的大學給予更多的青睞，這也是因為(wei) 他們(men) 對州內(nei) 的學校更為(wei) 熟悉，也常常有緊密的合作。比如，加州係的學校之間就有一定的合作關(guan) 係，而來自加州係本科的同學也通常更容易被UCLA，UCB等學校錄取。

NYU地鐵半小時，就會(hui) 到達Columbia。兩(liang) 個(ge) 學校也有著一些聯係，比如，NYU和哥大會(hui) 分享一些語言課程。學生可以隨意在這兩(liang) 個(ge) 選校register指定的課程，如西班牙語等，並在自己的學校獲得學分。NYU和Columbia還聯合舉(ju) 辦了一個(ge) Columbia-NYU Financial Engineering Colloquium，每個(ge) 月會(hui) 聯合舉(ju) 行一次seminar。這些緊密的聯係都讓哥大更了解NYU的學生群體(ti) ，因此NYU的同學在申請時，的確對比其他非紐約州學校的同學有一定的優(you) 勢。

同質化嚴(yan) 重，如何破局？

實際上，在看到這些NYU同學的背景時，想必大家也有一個(ge) 共同的顧慮：在專(zhuan) 業(ye) ，GPA，標化都如此類似的情況，且申請方向也相同的情況下，是否會(hui) 造成背景過於(yu) 同質化，無法區分學生優(you) 勢的情況？

但是，就我的觀察和經驗，我會(hui) 發現，NYU多元的課外活動資源以及實習(xi) 幫助，是同質化背景的破局之法。我們(men) 也會(hui) 根據不同學生的專(zhuan) 業(ye) 和可以接觸到的資源，設計獨特的申請之路。比如，一位學習(xi) 經濟的同學就選擇了一門非常特別的課程：Service Learning Through Community。

這節課程會(hui) 要求學生在紐約地區線下去幫助弱勢群體(ti) ，而他分配到的項目是去法拉盛調查immigrants英文水平情況並製定相應的解決(jue) 辦法。這樣的特殊的項目經曆讓我們(men) 決(jue) 定把他的申請思路定在關(guan) 注經濟和教育這樣一個(ge) 細分方向，幫助他從(cong) 一眾(zhong) 經濟專(zhuan) 業(ye) 申請人中脫穎而出。

又比如，其實NYU也有很多額外學習(xi) 的機會(hui) 。一位同學為(wei) 了補充更多的量化技能，選擇完成NYU SPS提供的一個(ge) certificate program，學習(xi) 了People Analytics等實踐性課程，助力他申請量化方向的項目。而一位同學則是積極參與(yu) 了學校的Quantitative Finance Society社團，獲得了很多股票投資，製作投資方案的知識，幫助她在文書(shu) 中展示出她量化的技能。

因此，合理利用校內(nei) 資源，根據自己申請方向打造獨特的關(guan) 注點和申請思路，就可以從(cong) 同質化的背景中順利破局。