更新于 2026/10/16
Jason 学长的备忘录
Arthur 大一成绩吊车尾，后来把 GPA 拉到 3.94/4.3，录取 Imperial FinTech。
- 先定目标：他把毕业 GPA 目标设在至少 3.7/4.3，后面四个学期都维持在 4.2 以上。
- 问学长学姐：得知 Imperial FinTech 历届每年只有一位台湾人，他选择在 Round 1 就投递。
- 文书：先用 Excel 整理各校要求，写出通用版，再依课程设计和就业报告调整重点。
从大一成绩后段，到成功申请上 Imperial College London MSc Financial Technology，Arthur 用两年时间彻底逆转自己的求学与职涯剧本。这篇专访，Jason 学长将带你深入了解他如何从零累积经验、在 GMAT 与 IELTS 中皆取得不错成绩，并通过 DIY 完成所有文书与择校策略，最终顺利拿下英国与荷兰 6 间顶尖大学 FinTech、Finance、Digital Transformation 领域的硕士 offer。
Arthur 是我在今年辅导留学申请文书中印象特别深刻的其中一位，不仅对职涯目标明确，也拥有丰富的实践与课外经历，在辅导简历和留学申请文书后，顺利拿到梦校的 Offer！从大学前期“很混”、成绩敬陪末座，到后来靠实力连斩 6 所名校申请。Arthur 以 3 段实务经历、量化竞赛表现与极具针对性的文书准备，最终录取 Imperial College London 的 MSc Financial Technology，也拿下了LSE、爱丁堡大学、曼大、荷兰阿姆斯特丹大学等顶尖金融科技与数字转型项目的 offer！
如果你正在考虑跨足金融科技（Financial Technology）、数据分析（Data Analytics）、量化金融（Quant Finance）领域的留学申请，又不确定自己背景是否够强、是否该找中介，又或是还在准备 GMAT / IELTS 卡关，那你一定不能错过 Arthur 的分享。他的故事，一定能对大家有所启发。
Arthur 的申请背景：
- 国立中山大学 财务管理学系 GPA: 3.94/4.3
- IELTS 8.0、GMAT 680
- Work Experience:
- 本土银行 Data 实习 5 个月
- WorldQuant Part-time Research Consultant 10 个月
- 本土金控 Digital 实习 2 个月
- 学校行政工读 1.5 年（仅在部分校系文书中提及）
- Other Experience：
- 量化金融竞赛 Taiwan Final Round
- 国际 FinTech 展会公费交流
- 排球校队＆系队干部
- 录取：
- Imperial College London, MSc Financial Technology
- LSE, MSc Management of Information Systems and Digital Innovation
- University of Edinburgh, MSc Finance, Technology and Policy
- University of Edinburgh, MSc Banking Innovation and Risk Analytics
- University of Manchester, MSc Digital Transformation
- University of Amsterdam, Master’s Quantitative Finance (Finance)
- 最终去向：Imperial College London, MSc Financial Technology
- Instagram: https://www.instagram.com/_wh_hxinnn/
- Medium：https://medium.com/@HsuXin（上面有一些 Arthur 写的文章，以后也会持续分享他就读硕士的纪录～）
Imperial College London MSc Financial Technology 帝国理工学院 MSc 金融科技介绍
帝国理工学院的 MSc 金融科技硕士（MSc Financial Technology） 是一门融合金融工程、程序开发与资料分析的跨领域密集型硕士课程，旨在培育具备量化建模、程序能力与金融实务素养的复合型人才。该科系为期一年，但可以选择性的完成一个 4～6 个月的 Work Placement (internship)，学程总时长可以达到 16 个月。
课程特色：
- 跨学科融合：包含基础模组 Foundation Module、核心课程 Core Modules 和选修课程，涵盖资料分析（Data Structures and Algorithms with Python / Applications of R and Databases for Finance）、金融（Mathematics for Finance）、区块链应用（Blockchain & Applications）、大数据分析（Big Data in Finance I）等
- 业界导向：坐落伦敦主城的 South Kensington，提供广泛业界连结与实习选项，可延长至 16 个月实务学习
- 实作导向：提供 Case Studies、Formal Presentations、Reports 等等考核方式，强化实务操作与职涯规划
申请条件：
- 大学学士学位需为数理基础相关学科 highly quantitative subject（如金融、数学、经济等）Engineering, Computer Science, Mathematics, Economics, Finance or Science
- 在科系官网上表明，申请者熟悉程序语言（如 Python、C++、Java、R、SQL）会有所优势
- 语言要求：IELTS ≥ 7.0（小分 ≥ 6.5），TOEFL iBT ≥ 100（小分 ≥ 22）
大学经历与转折：从吊车尾到班排第一，逆风翻盘的开始
听说你大一的班排是倒数，当时发生了什么事？什么契机让你开始认真投入？
大一上的时候，我的 GPA 只有 3 出头。其实当时也没有特别忙什么，纯粹就是没在念书，也没什么危机意识，只觉得能欧趴就不错了，多数科目都拿 B 或 B-。
直到大二上某个时间点，开始思考未来出路时，才意识到大一惨淡的成绩几乎彻底封死国内推甄这条路。就算接下来每学期 GPA 都拚到满分 4.3，大抵也无法挽救总排名太多。因此，我慢慢将目光转向其他升学选项。考量自己的英文底子尚可，加上经济可负担，因此就决定走海外硕士申请这条路线。
相比台湾商管推甄几乎严格卡死班排名的 % 数，国外大多采 Holistic Review（全面性的审核），在补足标准化考试分数、提升实习与课外经历后，其实是有很高的期待空间。不过那时 GPA 真的太低，因此我给自己设置的目标是毕业时 GPA 拉到至少 3.7/4.3，最后很幸运地达到 3.94/4.3。
我认为其中关键在于，设置了目标之后，要真的有意识的去实现它（当然也不讳言我选课运气蛮好的，减轻了很多通识课的 Loading）。我后面四个学期的 GPA 都维持在 4.2 以上，再加上这几个学期修了比较多学分，因此对整体 GPA 拉升的帮助也更大。
后来成绩一路拉升，你做了哪些关键改变？哪些课程、竞赛或实习对你之后申请特别加分？
我觉得关键在于找到目标、确认目标、了解自己与目标之间的差距。
当时稍作研究后便很清楚，以我的时程规划，GPA 一定要拉起来，否则要申请前面一点的学校基本上就不用想。而且仅有一张还行的成绩单是绝对不够的。
因此结论就很明显：GMAT/GRE 必须考、经历要尽量累积。否则就算申请文书写得再动人，也会显得底子孱弱，没有被录取的理由。那时我有去询问一些学长学姐，也花很多时间爬文整理信息，慢慢梳理出申请所需的几个核心项目，接下来就是一一去完成。能多事并行当然最好，但基本上就是按部就班地推进就好。只要自身执行力足够，结果大抵不会太差。
与其说真的做了什么改变，不如说是意识到“如果不改变的话，未来可能会陷入什么样的窘境、错失什么机会？”。
当这个画面在脑中够清晰，做事的动力自然就来了。
择校择系策略：从 Finance、BA 到 FinTech，怎么选出最适合的？
为什么最后选择申请 Financial Technology？你怎么根据自己背景投递不同科系？有哪些筛选逻辑？
在整理自己的经历与职涯规划后，我最终选择以泛金融科技作为核心，往两条路线申请：
- 偏财数与程序的方向
- 偏向数字转型与策略面
这两条路线，我在实习和竞赛中都有相对应的经验。相比直接申请纯金融科系，这两种方向更能突显我的背景优势，也与我的职涯兴趣相符。当时我有亲自上每间学校的网站，逐一阅读各科系的系网，也花了不少时间做功课，最终筛选出最契合我的科系。
留学准备推荐管道
在做功课的时候，我主要用了以下资源：
- LinkedIn：了解先前录取者 Profile、直接丢 Cold Messege 向学长学姐请教、查询过去学生毕业后的职涯发展
- Dcard、Chasedream、小红书、Reddit、The Student Room：这些都是论坛。上面有很多宝藏，不过有些信息未必正确或客观，要自己过滤一下
- Medium 心得文：很多学长学姐会将自己的申请历程放在 Medium。Arthur 后来也有写一篇
- 各大中介机构的文章：通常这种文章信息会较概略，适合初期建立基本认知
- YouTube：直接查校系全名，会有很多意想不到的信息可以参考
Jason 学长私心推荐，补充一个新的留学信息查询管道，我架设的 OfferLand：
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一开始你在 Finance 跟 MSBA 商业分析之间犹豫，是怎么做出选择的？
一开始我在 Finance 和 Business Analytics 两类科系之间犹豫很久，这也是我最初考虑的两个方向。不过在评估自身背景与未来职涯后，取了个算是相对折衷，但也更契合自己的选择。
扣除财管系的学科背景，以我过往的各项经历而言，并不是 MFin 的典型招生对象。加上我目前预期自身职涯应该也不会往传统金融走，因此便排除了纯金融的选项。BA 的部分，虽然整体核心理念是吸引我的，但在深入研究课程后，我发现当中有些 Module 并不符合我的偏好与规划，因此后来就没有申请。
如何规划选校清单？有哪些指标或考量因素（例如课程内容、就业资源、地点、校名等）？
其实我的选校原则很简单，就是依排名从前面往下，如果申请上了会想去念的学校，那就投。
英国 LBS 的资源极度集中于 IB & Consulting、牛剑则没有我想要的科系，因此这三间我都没有申请。当然这三间难度也比较高就是了 XD。所以 Imperial 和 LSE 很自然地就成为我的 Top Choice。
接着在王爱曼华这个层级，我认为各校之间的差别不大，选择时主要考量了城市环境以及整体生活开销。
至于荷兰的话，坦白说我是当保底。因为参考学长学姐经验，荷兰学校只吃修课契合度和 GMAT（过标准即可），且发 offer 速度极快 + 不需要留位费，非常适合在申请初期拿来建立信心。
顺带一提，荷兰最好的商学院其实是 RSM 鹿特丹管理学院，但他们今年的 MFin 申请在开放不到 8 小时内就关闭，说是申请量太大已经满员。再前一届好像也是开放短短 4-5 天就关闭了，所以如果对 RSM MFin 有兴趣，一定要提早准备并留意申请开放时间。
申请上有没有什么特别的策略或 Tips？
申请时最重要的一步，就是多询问学长学姐的经验，特别是那些就读该校系的在学生或近年毕业生。他们不仅有成功申请的经验，也最了解当地实际的教学环境与招生偏好，能提供非常有价值的建议。以我自己为例，在申请前我便根据学长学姐的分享拟定了一些投递策略。举两间当初的 Dream School 为例：
- Imperial FinTech 历届每年都只有一位台湾人，因此我选择抢在 Round 1 就投递，希望能占得先机。
- LSE 若非超强背景者，太早投容易被 Waitlist，因此我选择到 11 月中才送出申请。
以上信息都是从学长学姐口中得知。申请策略这个有时候比较玄学一点，但由于我本身背景就不是什么超强大神，因此还是宁可信其有，尽可能最大化自己的录取机率。
最终如何选定就读校系？为何会选择 Imperial？
Imperial College London, MSc Financial Technology
最终我在 Imperial 与 LSE 之间抉择了非常久。两间都是我当初的 Dream School，无论放弃哪间都觉得颇为可惜。最后，我在网络上爬了大量信息，也亲自 reach out 一些学长学姐询问后才做出选择。原因主要有以下几点：
- 以 High Finance 来说，LSE 的校名确实比 Imperial 更具优势，不过我自身 Career 的追求不走这个路线。另外若有机会的话，我会想尝试金融以外的产业，因此我觉得 Imperial 对我而言会是较好的选择。
- LSE MISDI 的课程设计偏软实力，未来出路主要对标 Tech PM, Tech Consulting。以尚无全职工作经验来说，我认为自己目前难以将这些软实力直接转化成为求职的即战力；相较之下 Imperial 的课程给予我的帮助较大，也更直观一些。
- 承上一点，纯粹比较两个 Program 的课程内容，我对 IC FinTech 更感兴趣。
- Imperial 很早就发 Offer 给我，当时我已经完成许多前置作业（缴订金、找租屋等）。这个理由比较白痴，但如果临时换学校，很多事情都得重新处理，这确实也成为我最后考量的很小一部分原因。
在研究了 IC 前几届学长姊的毕业去向后，我认为 FinTech 这个科系提供了一个相当弹性的发展路线。数据导向（如 Data Scientist, BI Engineer）、量化方向（如 Quant Dev, Risk Quant。Quant Research也有但是极少）、传统金融（如一二级市场投研），每一届几乎都有若干位学长学姐分布在这些不同的角色中，也显示这些路线都是可行且具实践性的选项。产业则以金融业为主，但也有相当比率进入 FinTech 新创或其他产业。
当然，学位提供的只是门票，能不能走进去，最终还是要靠自己，后续一切还是回归自身硬实力与过去经历（特别是一些较 Technical 的职位）。
因此除了单纯修课写论文外，自己也要更针对性地去强化想走方向的技能。
LSE MISDI (MSc Management of Information Systems and Digital Innovation)
虽然最后没有选择 LSE，但这两间对我而言都是梦校，当初也没预料到会同时录取。这边也补充一些 LSE MISDI (MSc Management of Information Systems and Digital Innovation) 的介绍和亮点，给有兴趣的人参考：
MISDI 的中文是信息管理与数字创新。这个科系的 Diversity 非常厉害，一届 cohort 约百人，来自近 50 个国家，讲中文的人不到 20%，印度学生也只有个位数（这点在英美商硕应该都非常难得），同学中欧洲人比例相对较高。
另外，在学科背景、男女比例、工作经验等方面也都做到非常厉害的平衡，班上有不少同学具备三年以上工作经验，产业多元包含 Finance, FMCG, Consulting, Healthcare, Media, etc.，其中不乏全球顶尖企业。课程中有一个蛮特别的设计是 Sprint Week，学生会被分为小组，在一周内密集的为一家公司进行技术与创新相关的 Consulting project。这是很多校友认为颇具实战价值的环节。
此外，MISDI 在录取上并不过度着重 GPA（当然也不能太低），也不会特别要求原先学科背景。参考其他 Offer Holders 的经历，我猜测如何在 CV 与 SOP 中，清楚向“数字创新”这个方向收敛，会是申请的关键。
以上多数信息来自于过去学长姊的分享，从我这届 offer holder 的群组观察，也都大致符合。供有兴趣的人参考。
各校文书准备心得：如何对应不同科系精准写作？
SOP / PS 的准备过程与技巧分享：你如何根据不同学校与校系调整 SOP 内容？
最重要的就是先仔细阅读校网与系网上的信息。动笔前务必确认是否有指定题目、字数限制，或其他格式上的规定。每所学校的 SOP 要求可能都不一样，像是 Imperial 商学院近年每年都有换题目。
为了有系统地掌握这些信息，我一开始就整理了一份 Excel 表格，将每间学校的文书要求、字数限制、格式要求等重点都列出，方便后续安排进度与对照调整内容。
有无固定写作流程（如先想架构、再填内容）？
- 架构先行：文书架构通常离不开几大项：Why this school / program、个人背景、申请硕士的动机、Career Goal、课程如何帮助我达成目标等等。这些内容其实可以在选校选系阶段就开始思考，正式动笔时效率会高很多。
- 先产出通用版内容：先整理自己经历，依循上一步的架构草拟各项的内容，作为各校文书的基底。
- 依校系调整内容重点：根据不同校系的课程设计、学校资源、就业报告等消息，调整文书的呈现角度与内容重点，让每一份文书都能展现出针对性与匹配度。
在完成上述的基本盘后，我有再找有经验的前辈协助精修、润饰。我认为这是申请过程中最值得的投资之一，尤其像 Imperial 的文件题目繁复且字数限制严格，Jason 学长帮了我非常大的忙。后续许多段落也能沿用到其他学校的文书中。
找中介 or DIY？Arthur 的选择与思考过程
为什么选择自己准备，而不是找中介？你有曾经考虑过中介吗？为什么后来选择 DIY？
我当初没有选择找中介，主要原因如下：
- 申请那段期间我仍在实习，但整体压力不大，因此时间相当充裕。
- 觉得自己的申请还是全权掌握在自己手上最安心。
- 咨询过许多前辈后，多数表示申请流程绝对没有想像中困难，最需要帮助的大概就是文书撰写和面试准备，其余部分完全可以自行解决。
- 费用考量。许多中介费用不菲，而且很多如果申请 G5 要加价。评估过后觉得不如把这笔钱投入在文书雕琢上。
不过，找中介与否还是要看个人状况。暑假期间我有咨询若干间中介，其中也有好几家的服务很完整，选校很有诚意，给我的感觉也是合作起来会相当舒服。身边也有朋友找到非常适合自己的中介。如果平时课业或工作繁忙、需要有人提醒时程、单纯就是对自己很不放心或需要安全感等等因素，那么找中介绝对也是一个不错的选择。
在文书、系所选择、时间安排等面向，DIY 最大的挑战是什么？如果重来一次，你会选择一样的方式吗？
我认为 DIY 最大的挑战是时间管理，但因为我将留学规划的时程拉得非常长（从大二到毕业），所以相对来说有较多的余裕。
我也从留学准备这件事当中，发掘到自己蛮喜欢的行事风格：先订下长期目标，把它逐步拆解成可执行的小步骤，接着一个一个去完成。
对我来说“不知道自己要干嘛”才是最可怕的状态。如同很多人常说的要“以终为始”，我想只要清楚知道自己最终想抵达的地方，即使偶尔会迷路，也不会感到恐慌。
同理，我知道自己 3 年后想达成的目标，也知道自己与目标的差距是什么，那么中间就比较不会出现迷茫或不知道该做什么的情况。
GMAT / IELTS 考试经验与准备建议
如何准备出 GMAT 680、雅思 8.0 的成绩？
坦白说 GMAT 这个分数不算出色，我认为属于不拖后腿的成绩，不过考出来也费了一番功夫。这个考试，我会建议如果时间和预算许可，直接去补习会比较有效率，因为信息与资源的落差实在太大。 此外，准备时间也不要拖太久，最好以 2 个月左右的时间集中冲刺，考完第一次后若是不满意，针对较弱的环节再花 1 个月加强，接着就可以安排第二次考试。
雅思我则是自修。运气还算不错，得到超乎预期的成绩。有几个我认为关键之处：
- 有 GenAI 的帮助，无论是口说模拟、文法修正还是批改写作，效率都非常高。如果有习惯用 GenAI 的话，我觉得基本上能取代培训班＆家教的角色
- 考完 GMAT 之后会直观感受到 IELTS 阅读很简单，只要做几回模考，找到写题节奏就没什么问题
- 运气确实不错，我准备时写了 8 回真题，最高 Listening 拿过两次 8.5，但实战拿了 9 分，非常意外
其实 IELTS 分数高低对录取帮助有限（有些学校的 Info Session 是直接说完全不影响）。实务上，从身边同侪的案例来看，我也认为雅思只要达到门槛就足够，身边同侪拿 Con Offer 后补成绩的也不少。当然，前段学校的平均分数都比较高，但我认为这更多是学生能力本身较好，连带冲高雅思的均分，和审核标准本身关联不大。
你准备 GMAT 和 IELTS 的时间线 Timeline、顺序、策略是怎么安排的？
我在大三上学期准备 GMAT，原本想趁着那学期敝系课业比较轻松时解决，但最后到下学期开始才考出可以申请的成绩。至于 IELTS 则是一直到毕业后、申请季将近前才去考。一方面是对自己有信心觉得应该能达标；另一方面老实说就是很懒。
我个人认为先准备 GMAT 会比较好，原因如下：
- GMAT 有五年效期，而 IELTS 只有两年，先考 GMAT 即使后续职涯规划有变更也会比较弹性。
- GMAT 难度比 IELTS 高，接受 GMAT RC 的训练后再去考 IELTS，帮助真的很大。像我后来准备 IELTS 时就可以专心练其他科目。不过这点比较像是先苦后甘 or 先甘后苦的取舍，也是很看个人。
- 一般而言，GMAT 的备考周期会比 IELTS 长。若先准备 GMAT，即使不幸一直无法出分，也还可以及时停损转考 IELTS，弹性较大。
雅思自修是如何准备口说与写作？
我自认是标准亚洲学生，听读较强、说写较差。
口说方面，我有在网络上找人一起练习。我认为彼此英文程度如何其实没有那么重要，最重要的是找到一个环境，逼自己开口练习。当然，如果能找到程度相近的伙伴互相学习会更有效。 另外，在备考期间我也会偶尔和自己对话。像是骑车时看到什么，或洗澡时突然想到什么，都会随便找个话题开始自言自语，这种练习方式也很符合 IELTS 口说偏生活化的风格。
写作的准备上，我极度仰赖 ChatGPT，郑重感谢它。雅思作文其实非常适合用 GenAI 帮忙，在检讨时可以选择性背下一些 ChatGPT 的常用句型，整理出一些万用的句子模板。用久了会发现，ChatGPT 的写作风格很有系统性，而这种条理分明、结构清晰的表达方式，正是雅思写作最需要的。雅思作文并不需要天马行空的创意或华丽词藻，只要逻辑合理、句式正确，就能拿到不错的分数。
实习经历总整：从本土金融实习到量化研究，每段都成为申请亮点
哪段实习对你申请帮助最大？为什么？
我会说全部。我认为对申请帮助最大的，并不是某一段特定的实习，而是这些经验整体累积所产生的综效。对我来说，这几段经验更像是一种渐进的探索过程，逐步发现自己擅长什么、喜欢什么，甚至是排斥什么，而这些都会形塑出我现在的样子。因此在每一间学校的申请文书中，我都有提到这些经历，只是会根据不同校系的性质来调整着墨重点与诠释角度。
特别是我申请的多数学程都可说属于 FinTech 相关领域，而 FinTech 这个词本身涵盖范围就相当广泛。因此我能够将几段方向不同的实习串联起来，从更全面的视角来阐述我的理解与未来规划，也让整体文书内容更具脉络与说服力。
就读财务管理学系，是如何加强自己的量化能力？如何得到 WorldQuant 的兼职机会？
我有修一些量化课程，成绩单上除了管院基本的经统微之外，还有财工、资结、微方等课程。并且我花了非常多时间在 Coursera, Udemy, Datacamp 等线上自学平台。我觉得这种线上平台是宝，大学时期几乎都泡在里面，像帝国理工自家在 Coursera 上开设的 Math for Machine Learning 课程就很不错（除了其中最后一堂课烂到有剩），我有把它写进申请资料中 XD。
不过，以我的经验来说，量化能力主要还是要靠自己持续学习与从实作中成长，单纯修课不太够，我也还在持续努力中。
WorldQuant 这个职位的全名是研究顾问，听起来很酷，但实际上是无情的挖因子机器 aka 产 Alpha 流水线工人。这算是一个兼职的职位（签的合约类似承揽契约），门槛其实不如他们正牌的实习，但我认为这提供了非常好的学习管道，尤其在 Quant 门槛普遍高的情况下，这样的 Entry point 还蛮珍贵的。
WorldQuant 每年都会举办量化金融竞赛，在竞赛中取得一定成绩后，就有机会收到邀请。这个职位以相对低的门槛接触许多量化知识，也会定期进公司，与正职研究员讨论自身研究架构或任何问题。正职的研究员都非常厉害，有心要学习的话绝对可以得到非常多收获。
金控与银行的两段实习经验，在文书或面试上怎么呈现？你怎么让每一段实习都能变成“申请故事的一部分”？
我在本土金融业的两段实习，一段是 Data、一段是 Digital。其实两者方向不同，但都可以与我申请的校系作结合。因此在撰写文书时，我会根据申请 Program 的属性，策略性地调整两段经历的着墨比例：一段作为主轴、一段作为辅助，让它们互相衬托，共同形塑出一条完整的背景脉络。例如针对偏财数、程序导向的 Program，我会着重在数据实习中的技术细节，说明我解决了哪些实务问题，并产生了什么具体的 impact；如果是偏向数字转型与策略方向的 Program，则聚焦于 Digital 实习期间观察到的痛点，例如金融转型面临的挑战、需要怎样的跨域能力来解决问题。
无论方向为何，我最后都会将这些经历收敛回我的主线职涯目标，并与课程设计、学校资源等元素结合，让申请故事更具一致性与说服力。
此外，我在大三、大四时也有刻意去选修一些相关的课程，在文书中能进一步与实习形成前后呼应，强化整体论述的逻辑与完整度。
给申请者的建议：从成绩、实习到文书，怎么找到自己的节奏
若让你总结三个“早知道”的重点，你会说什么？
- 要好好顾成绩：无论是留学申请、国内推甄还是申请奖学金，GPA 几乎都是基本门槛。一旦成绩掉下去，之后要补救真的会非常吃力。与其事后花两三年拉分数，不如一开始就守好。
- 多结识一些人：大多数学长学姐其实都很乐意帮忙，即使你们原本不认识。但如果能提早建立连结、主动请教，不只能少走很多弯路，也能在信息、机会上提前卡位，真的会省下很多力气。
- 不要害怕丢脸：我以前脸皮很薄、偶包很重，很多机会都因为怕问错、怕自曝其短而错过。但其实你怎样真的没人在乎，往往只是自己心态上放大了而已。勇敢的人先享受世界，这句话有一定道理。
有没有什么事情是你希望自己大二、大三就知道的？
一切都是过程，努力于当下最重要。
回头看这段申请历程，你觉得最关键的三个成功因素是什么？
- 做足功课，研究好要申请什么校系、以及各间收人的偏好/特色，尽可能放大自己的优势。
- 大二及时醒悟，把 GPA 拉到尚可的程度。若再晚一年开始可能就为时已晚。
- 执行力足够。当初列的长期 To-do list 几乎都有完成，虽然有些没有达到当初的期望就是了 XD。
对于像你一样“起步晚”但不甘于平庸的学生，你会怎么鼓励他们？
做好功课，设立目标，确实执行。只要不当说说哥/说说姐，愿意开始行动，永远都不算太迟。
过程中会经常觉得很干，因为得花更多心力补回先前欠下的债。但在未来，这些努力都会成为故事里相当精彩的一段。
从谷底爬上来的人，会比一直都在山顶的人看见更多风景。
听起来可能有点中二，但也是切身感受。事后来看，我觉得在大学阶段，真正关键的是保持积极心态，并不断探索自己可能感兴趣的领域。从山底向上爬的过程需要付出很多心力，但这很重要，会在过程中逐渐了解到自己喜欢什么、不喜欢什么，而且未来仍然有很多反复试错、勇敢试验的时间与空间。
Jason 学长的心得总结
Arthur 认为关键在找到目标、确认目标，了解自己和目标的差距，接下来按部就班一项项完成。
22 岁录取哥伦比亚大学 MBA，创办留学平台 OfferLand.cc 的 Jason 学长
下一步：开一份 Excel，列出每间目标学校的文书题目、字数限制和格式要求。
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