2024年4月19日，香港中文大学（深圳）数据科学学院学生会（SDS Student Club，SSC）组织了一场关于博士申请的技术讲解会，邀请到7位来自2020级、即将奔赴全球各高校攻读博士学位的优秀本科毕业生，进行科研生涯规划与执行的深度交流。准毕业生们当中有不少多个offer在手，如卡耐基梅隆大学、耶鲁大学、佐治亚理工学院、南加利福尼亚大学等，他们拿出自己科研经历以及博士申请实战经验，为正处于规划未来生涯的学弟学妹们提供可以借鉴的指南。

活动开始，港中大（深圳）数据科学学院院长戴建岗莅临为分享的学生们颁发了SSC纪念品。随后，七位经验丰富的分享学生陆续登台，为在座的同学们细致讲述了他们在本科阶段的学习旅程、科研探索的路径以及博士申请的宝贵经验。

01 本科学习规划

董雨涵
理工学院金融数学专业

Offer：香港中文大学（深圳）

董雨涵就“从数学到DS的心路历程”为主题，认为通过实践可以帮助确定自己的职业方向和兴趣，建议大一大二的同学多参与科研项目，积极探索不同领域，更深入了解自己的兴趣和能力，才能更好地选择自己未来的研究方向。

此外，他还向在座的同学们介绍了自己组建的面向学生的科研小组，旨在为学生提供一个学术交流和学习的平台，包括讨论论文、写代码等小组活动。

孟相成
数据科学学院计算机科学与技术专业

Offer：香港中文大学（深圳）

孟相成带来主题为“探索MPhil之旅与科研初体验”的分享，他作为2022-2023年度SSC学生联会的会长和活动的发起者，为大家介绍了本次博士分享会活动的理念和自己的申请经验。“广泛学习、认真踏实、真诚待人”，是他分享给同学们的学习生活准则。
 

02 为科研做准备

敬子霖
数据科学学院计算机科学与技术专业

Offer：哥伦比亚大学、佐治亚理工学院、密歇根大学、卡耐基梅隆大学

敬子霖以“科研之路:从探索入门到独立学习”为主题，向在场学生详细介绍了本科生科研的入门过程。他引用学院王子卓教授的文章《科研的开始——关于本科生科研的一些想法和建议》，指出学生可以通过自己选读的课程、学术报告、教授个人主页及学术文章等方式来判断自己感兴趣的方向。敬子霖认为，同学们可以尝试深入探究课程中的某个感兴趣的开放性问题，同时可以积极参加学术报告来拓宽自己的视野。

此外，敬子霖还为在场学生分享了高效阅读文献的方法。他提到，阅读文献主要分为粗读和细读两步，粗读时先只看文章的引言并回答以下四个问题来寻找自己潜在感兴趣的领域和疑问：

1. 这篇文章试图解决或回答什么问题？
2. 这篇文章大概如何去解决这个问题？
3. 这篇文章获得了什么样的结果？
4. 你觉得这篇文章的意义如何？你有兴趣继续看下去么？

在回答完这些问题后，自身会对文章有大概的认知。在此基础上，再进行细读会有更大的收获。

*全文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/138117811
 

03 博士申请锦囊

刘俊华
数据科学学院计算机科学与技术专业

Offer：美国伊利诺伊大学香槟分校、加州大学圣地亚哥分校、新加坡国立大学、多伦多大学

刘俊华以“博士申请全流程经验分享”为主题，为同学们详细介绍了香港、新加坡和美国院校博士申请材料的权重，建议大家通过自身的未来职业规划、学校位置、导师title等多个方面考虑学校项目的选择。同时，他建议大家选择合适的研究方向，尽早准备暑研（次年12月即可开始），提前准备文书和联系导师要推荐信。

王修远
数据科学学院计算机科学与技术专业

Offer：耶鲁大学、普渡大学、明尼苏达大学双子城分校、南加州大学、威斯康辛大学麦迪逊分校、加州大学圣地亚哥分校、佐治亚理工学院

王修远带来主题为“申博锦囊:实用建议与心态分享”的分享，他为在场学生分享了一些实用的案例，并强调博士申请过程中推荐信的重要性。同时，他认为在一些较为理论的方向，GPA是考察学生学术基础的重要标准。另外，在和教授写邮件沟通的方面，王修远建议第一封邮件可以尽量简短，聚焦于自己个人的学术及研究背景和未来的规划，并提醒同学们在使用学校邮箱时，及时检查垃圾箱里的邮件以免错过重要的信息。

孙不凡
经管学院、理工学院与数据科学学院联合开设
金融工程专业

Offer：香港中文大学（深圳）、香港科技大学

孙不凡带来“信息系统（IS）的独特魅力”为主题的分享，向同学们介绍了Information Systems （IS）领域，希望通过这次分享会能让大家接触并认识这一学科，为大家的未来提供更多选择。孙不凡于本科阶段通过跟经管学院张成龙，邓淇元老师一起开展研究了解到该领域。IS是一个新兴且小众的学科，被描述为管理学、经济学和信息技术的交叉领域，IS研究已有约40年的发展历史，IS研究的主要方法包括数据挖掘、设计科学和行为学实验。

同时，孙不凡提醒同学们在申请中需要关注的问题：申请中通常注重推荐信和数理背景，对于口语要求较高，并强调IS领域研究重视洞察力，方法论相对简单，对商业现象的理解至关重要。

林孟阳
数据科学学院数据科学与大数据技术专业

Offer：香港中文大学

林孟阳的研究领域主要集中在运营管理（Operation Management,OM），着重于市场直播内容品类优化以及动态竞价需求预测。林孟阳在本次活动上，以“运筹帷幄:OM研究方向分享”为主题，分享他的见解。他认为OM领域非常适合数据科学背景并且更倾向于教职工科的学生。他建议有意从事教职的学生可以考虑这个方向，并表示这是一个值得尝试的选择。

分享结束后，学生们进入自由讨论环节，学弟学妹们与分享人面对面交流。在这一环节中，同学们积极抓住机会，围绕学术研究、生活适应等多元主题与前辈进行了深入探讨。学长学姐们展现出无比的耐心与热情，他们对每一个提出的问题都给予了详尽的回答。他们的分享和指导对于学弟学妹们来说，不只是实际操作上的指南，更是一次灵感的激发，为大家在学术旅程上提供了支持，指引了方向。