各位新朋友老朋友你们好，我是林亦。欢迎来到《无眠》。
今天我想分享一下我长达半年的博士申请历程。从本科学习数字出版，硕士学习高性能计算及数据科学，到博士学天文学，我经历了两次跨专业申请（硕士半DIY，博士DIY）。我一直在思考为这几年写点什么，一是想复盘一下我是如何走到这一步，二是想给有跨专业读博想法的朋友提供一点思路和心理支持。目前我计划想做一个申博经验系列，大概有3~4篇文章，希望能给同样转专业的同学提供帮助。这一篇想讲讲心理建设和背景提升，有问题的小伙伴欢迎留言，我们一起讨论！
在分享之前想声明几点：我选择的这条路的动力来自个人爱好和志向，我对学文学理保持中立态度，但我非常羡慕能够从本科到就业或者读研读博都方向一致的同学们。在本科和研究生每个阶段我都学到很多不同领域的知识，扩宽了我的思路和视野，这也构成了我后来找到自己认为最合适的方向的重要节点，所以我并不后悔我的所有决定。
我在天文学领域是菜狗，很多知识要在读博期间学习和弥补。对于本身就具备天文和物理专业背景的朋友，我没有资格提供任何专业性建议。我只会分享我的申博心态、流程和技巧，这对于跨专业申请的朋友或许有帮助。
我的背景和能力决定了我选择的学校大多不是top50之前的学校，是top，所以有冲击顶尖名校的朋友们还是看看大佬们的分享吧哈哈哈
由于我的硕士是在英国读的，博士也申的英国，我对国内硕士和博士情况并不了解，不过在申请英国博士流程上，可能会有一点帮助。
我的申请是存在幸存者偏差的，所以我在文中的所有想法和建议仅供参考。非常推荐有申博意向的朋友们多看看知乎和小红书的众多大佬们的答案。我认为申请博士关键问题是信息不对称，如果掌握到足够的信息，你的能力才能有发挥的平台。所以一定要多看很多人的经验贴，说不定会有非常大的意外收获！
先说一下申博背景：1.本科网红，数字出版，均分86.5
2.硕士英国爱丁堡大学，高性能计算及数据科学，Distinction学位
硕士毕业项目：与物理天文学院导师和EPCC导师合作研究类星体机器学习分类，78分
3.无paper，两篇强推来自硕士项目两个导师。
申请了6所学校/研究所：
Edinburgh,Durham,Southampton,Armagh,AustraliaNationalUniversity,Birmingham
申到的项目：
ArmaghObservatory,STFCfully-fundedPhDposition,提名BellBurnelScholarship，提供Queen’sUniversityBelfast学位-12/UniversityofBirmingham,ERCfully-fundedPhDposition-03/最终选择伯明翰。
正文
坦诚讲，转专业，尤其是跨度很大的学科之间的转换，是难度很大的事情。难度大意味着付出的代价和风险都很高，不确定性很高，要承受的压力很大。压力不仅仅来自学科上知识的欠缺，还来自身边家人和朋友的态度。最关键的是，可能你自己也不知道你有多喜欢这个新专业，因为可能你还不够了解它。
我认为一个目标的成功与否，取决于你是否愿意承担相应的时间成本，第二个是专业难度。如果专业跨度很大，比如文转理，转专业很可能需要很长的过渡时间（包括转专业成功后的适应期），通常以年为单位，并且需要有很强的驱动力。在这个过渡时间里，有人选择本科直接转专业，有人选择重新高考，有人选择考研。总之，犹豫的时间越长，试错成本越高，过渡时间越长。如果能够尽早做出决定并且不后悔，这是再好不过了。有一句话我非常赞同，叫“种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在”。如果你足够喜欢一件事，现在开始行动就是最好的时机。
如果你处于还不够了解的第一步，最好先多看看知乎相关专业的学姐学长和老师的回答。以观测天文学为例，观测天文学并不是每天用望远镜仰望星空，而是对skysurveys的数据进行分析、建模和软件开发等，同时有非常多的文献要读，所以很多天文学PhD其实也算数据科学家。如果不走学术，去工业界也可以申请数据科学相关职位。在知乎也可以私信一些热心回答的相关领域学者，请教一下他们对学科入门基础知识和转专业相关的建议。我认为在知乎上阅读和请教获得的信息是比我自己google了解的更多，不论是当年申请硕士还是如今申请博士。总之，请要对你喜欢的专业的学习模式有一定理解，看看自己能不能接受。
在初步了解后，如果你还是非常感兴趣，本科生的话可以申请参加相关summerschool，同时在校选修/旁听相关基础课程。我个人认为先上船，再谈方向。如果你不开始行动，真的不算喜欢——只是沉浸在自己的想象中逃避现实罢了。尽可能找到本专业与目标专业课程的交叉点，看看是否有交叉学科方向的可能，然后深入学习，这是相对而言最容易的路径。下面我想分享一下我是如何一步步确定学习并转到天文方向的相关经历。有点唠叨和流水账，大家可以当成故事看好了。
我的经历对于我的情况，我认为可能的交叉方向是天文与计算机结合的领域-AstroML。机器学习在天文领域的应用是目前非常热的研究方向，尤其是大型巡天项目会在每晚产生大量数据，是肯定需要数据科学研究者做pipeline和软件开发工作的（这些背景信息在知乎都能搜索到，例如“计算机在天文中有什么用处？”等等）。
一、申请硕士数字出版专业的一系列计算机和数学相关课程能够给我提供编程方面的背景，同时我选修了经管院的数据分析、MATLAB和天文学入门等公选课。显然这些对于AstroML还远远不够，但是用来申请转到数据科学方向的硕士是有希望的。作为一个有‘’阿Q精神‘’的人，记得压力很大的时候，我每天特别喜欢看各个学校