申请康奈尔大学统计硕士

一年前，DIY申请加拿大院校，以失败告终。一年后，剑指美研TOP级院校项目，成功将“藤校”康奈尔的热门专业offer收入囊中。恭喜Z同学以3.0GPA成绩，成功逆袭斩获位列2021 U.S.News美国大学综合排名TOP18的“藤校”康奈尔大学，工程管理硕士录取offer！Z同学，本科学校：加拿大某本科院校；本科专业：土木工程专业；三围成绩：GPA 3.0/4.0，GRE 320+；一、从DIY到专业规划，从“全聚德”到康奈尔短短一年时间，从苦涩到逆袭，在GPA成绩无法变更的前提下，TA是怎么完成这幅“申请蜕变”的？答：得益于美国留学专业规划。Z同学在茫茫众多的申请者中，应是属于特点鲜明的那一类人。从申请基础来看，本科成绩无疑是Z同学最大的劣势，特别是在最后一个学期成绩还出现了一个明显的下滑，所以要想拿到心仪的顶尖院校录取，如何证明自己的学术水平，或是从其他方面获得加分来填补这一成绩缺陷，就成了决定命运走向的关键。导师深知GPA成绩对于申请所带来的影响，因此便安排学生在完成GRE考试之后，又成功考取了Certificate Associate in Project Management(CAPM，项目管理专业助理师资格认证）,这一认证在业内的认可度很高，对于申请可以起到明显的加分作用。Z同学的实习经历基本是到2019年中就截止了，后续为了拿到加拿大的身份所以工作相关度并不高，导师团队很果断地在文书部分摒弃了这些与申请项目不相关的经历，采用更加凝练、简洁的表达方式，将切入点着重于专业度与个人愿景的表达。在和同学一同进行了经历的筛选和深度挖掘之后，导师团队决定在CV方面从专业实习经历和研究项目这两个大的板块，体现学生的实践能力；在主文书方面则将Z同学的passion最大化表达，将从事公共基础设施事务可以给社区及其人民带来好处这一角度，通过人文情怀的方式展开并升华。除此之外，海外Mentor导师还为Z同学进行了专业的面试辅导，最终优秀的面试成绩也为Z同学的成功录取再添了一份保障。由于Z同学曾有过一段申请被拒的经历，因此在此次申请季中，导师在一路陪伴着Z同学前进的同时，也一直在给TA加油打气，鼓励TA积极地去争取自己喜欢的项目。与此同时，导师也根据学生的偏好，逐个不落地去看学校的课程设置，并根据经验为Z同学额外多加了几个适配项目。此次能够斩获“藤校忙内”——康奈尔大学的热门专业offer，无论是对导师的辛勤付出还是对学生的信心提升，都是一个令人惊喜的回报！二、康奈尔大学与工程管理康奈尔大学（Cornell University），位于美国纽约州的小城伊萨卡，是一所世界顶级私立研究型大学（另有两个校区位于纽约市和卡塔尔教育城），为美国大学协会的十四个创始院校之一，以及著名的常春藤盟校的八个成员之一。康奈尔大学的立校之本是任何人都有获得教育的平等权利，是常春藤盟校中第一所实行性别平等的男女合校大学，在招生录取上最早实行不计贵族身份，不分信仰和种族，并以创建学科齐全、包罗万象的新型综合性大学为建校宗旨。康奈尔大学工程学院具备十分强大的学术水平，在US News美国最佳工程学院排行榜上位列第14位，并有多个下属项目成功跻身TOP10。工程管理专业（MEM）是一门商业和工程学的交叉学科，主要目的在于将理工科背景的毕业生培养成企业的领导者。随着科技发展，各企业要求的不仅仅是单一的人才，他们更希望能够获得既懂得工程专业知识，又掌握了一定经济管理技能的T字形人才，而工程管理专业便因此而应运而生。康奈尔大学的工程管理硕士学位设立在土木和环境工程学院，该学位课程主要包括项目管理方法、分析工具、经济学、统计学和工程领域的其他典型商务课程。这一类管理技巧能够改变学生们目前具备工程管理知识的状态，为学生在就业市场增加竞争力。拥有工程管理硕士学位的毕业生有着许多职业发展机会。企业财务知识、风险分析和市场营销是所有MEM毕业生的必修课。与这个学位相匹配的特殊沟通和技术技能将帮助候选人在各种不同领域中脱颖而出。

近两年经常能听到很多人在谈论BA这个专业，但是很多人对BA的概念都很模糊，以下是针对BA专业的一些问题和回答。BA到底是什么？BA全称Business Analytics,简单来说就是对商业数据进行分析，为商业决策搭建桥梁，主要学习内容是围绕Business+coding+stats（商业+编程+统计）BA是在商业、编程、统计三个领域都横插一脚的专业，每个部分都会学一点但是都不算精通。但是这不影响BA成为一个好专业，俗话说得好，不会做菜的厨子不是好领导，BA给自己的定位应该是Business中最会analytics，analytics中最会Business的。BA现在还热门吗？由于大数据时代的到来，BA在中国的火热程度只增不减。相关报告指出，此专业相关的市场在2019年-2023年还有大约7.3%的复合年均增长从就业趋势来看，现在很多的公司都青睐商业分析类的专业，因为学BA专业的复合型人才可以科学的帮助公司分析用户数据，制定有效的运营策略。BA专业的申请难度如何？由于BA专业毕业后就业的前景广阔、薪资较高，越来越多的人期望申请BA专业，这就导致了近年BA专业的申请门槛不断提高，GMAT分数和申请人背景要求也随之提高。BA专业的主要课程设置？基本课程：统计学、概率论、微积分、数据分析与编程、商业决策等；拓展课程：数据库管理、数据可视化、数据挖掘与优化、网页分析等；基础统计软件（SPSS、SAS等）、Python等；标配课程：各种数据库软件，如 MySQL, Oracle等。开设BA相关专业的美国名校都有哪些？芝加哥大学 University of Chicago专业名称：Master of Science in Analytics课程长度：一般1.5年专业背景：相关专业背景工作经验：2年工作经验；但也录过少数没有工作经验但背景十分优秀的申请者。哥伦比亚大学 Columbia University专业名称：MS in Applied Analytics课程长度：3-6 consecutive terms专业背景：不限专业背景工作经验：不要求康奈尔大学 Cornell University专业名称：Masters of Engineering in Data Analytics课程长度：2 semesters专业背景：有先修课要求 Standard engineering calculus sequence（微积分） Basic Engineering Probability and Statistics（概率统计） Intermediate-level computer programming course（C, C++, Java, or MATLAB）工作经验：不要求杜克大学 Duke University专业名称：Master of Quantitative Management课程长度：10 months（5 semesters）杜克BA硕士课程的特点是将硕士课程分为四个Track：分别为金融、市场、策略和取证；因此网申中的track选择，必须和网申的职业规划的填写保持一致。另外杜克录取申请非常看重文书和面试！工作经验：有summer/exchange经历或大公司实习明尼苏达大学双城分校 University of Minnesota Twin Cities专业名称：Master of Science in Business Analytics课程长度：一年专业背景：计算机相关证明，如课程、考试和工作经验工作经验：一年以上相关工作经验BA专业申请的学术背景和工作背景有什么要求？此专业的学校一般都会要求学生有数学、计算机或者商科的学术背景，对相关的领域有一定的了解和认知。有的学校可能没有明文规定要求申请者一定要有相关的学术背景，但是学校还是会选择更优秀能力者录取。大部分学校不会看申请者的工作经验但是有商业或者数据分析类的实习经验、工作经验还是会更受学校的偏爱，毕竟择优录取嘛~所以想申请的小伙伴如果想要提高被录取的几率除了提升GMAT成绩等学术背景还是要多关注经验背景的提升

近两年，统计专业是留美申请的一大热门专业。在美国，有大概 60 所学校开设统计学项目， 而且都设有 master 和 PhD 学位。 在开设统计学专业的美国大学中一般分为两种， 一种是偏重于理论研究的， 一种是偏重于实际应用的。 如果是选择理论研究方向的话，主要是专设在统计系或者是在数学系下设统计学，如果选择实用方向的话，所包括的方面相对就比较广泛，比如现在很热门的生物统计，还有经济统计和社会统计学等。统计学硕士项目对本科背景的要求并非特别严格，但非常注重申请者的数学背景， 很多学校会指出希望申请者修过相关的数学课程。另外，计算机编程能力对于获得录取也是很有帮助的，所以最好本科就学编程：Machine，Learning， bayesian， survival analysis， MCMC 的一些基本知识。所以对于转专业申请的学生，请务必补充好要求的数学课程及计算机课程。而不少学生在申请的时候，会同时考虑统计（statistics）和生物统计（biostatistics）两个专业，但对于这两个专业之间的不同，尤其是应该选择读哪个专业，会存在困惑和迷茫。下面对统计及生物统计两个专业及其发展的不同做个总结，供大家参考：1）统计专业就业出路更广阔，生统统计出路自然相对要狭窄，看专业名字就知道了。如果不确定自己想读什么，就选择出路更广阔的；2）统计专业比生物统计更难申请；3）如果去药厂、科研机构、healthcare、甚至保险行业，学统计和学生统没有多大区别，可以等同对待；4）如果去IT、Market research、金融这类行业，生统这种更加specialized的专业，就没有“专业性”的优点了，招人的公司有可能看到“生统”会怀疑你的背景是否匹配；统计专业就业更广阔，指的也就是在这类行业更有优势。但必须强调的是，无论你读什么专业，到底将来出路如何，还是要看你的背景和实力。学生统的，如果实力强，有机会在其他行业找到好工作。同时，如果实力太差，背景不够强，即使是学统计专业的，也无法找到满意的工作。热门的申请学校有Stanford University（斯坦福大学），University of California-Berkeley（加州伯克利大学），University of Chicago（芝加哥大学），Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学），Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学），Cornell University（康奈尔大学），Columbia University（哥伦比亚大学），University of Michigan-Ann Arbor（密歇根安娜堡分校），University of North Carolina-Chapel Hill（北卡教堂山大学）等院校。不同的学校项目及招生各有特色，学生在具体选校时，需要根据个人的发展目标及软硬件条件做合适的匹配，以达到最理想的申请效果。以下录取案例分享给大家：A学生：中山大学，统计专业，GPA：3.5， T107，GRE324；有相关的实习经历及项目经历申请专业：统计申请结果：AD ：Columbia University(哥伦比亚大学) （综排4）；Rice University （综排18）； UIUC（综排41）B学生：中山大学数学与应用数学专业，GPA：3.8/4，TOEFL 104 GRE 332+3.5；申请专业：统计申请结果：AD: Columbia, Duke, UW,Rej: Yale, UWN, UCSB, UCD, Umich, UWM学生条件及背景分析：该A学生的硬件条件在中大的学生中并不算突出，他是在大二下学期的时候开始申请办理的。刚来咨询时，学生并没有太重视实习及项目背景的补充，认为只要有好的GT就够了。这显然是片面的，在为他展示了历年来的录取案例及背景，学生充分意识到软性背景的重要性。在为他量身定做留学规划方案后，学生也积极配合，在刷得理想的GT成绩的同时，在专业老师的指导下，有针对性地选择和补充实习和项目经历，让自己软硬件能力兼备，最终申请到理想的院校。不少学生在留学申请的道路上存在困惑和误解，建议想要到美国留学的学生们早了解，早准备，不要荒废宝贵的大学时间。

无论你是否看过这部电影，又是否是Eminem的粉丝，你应该都听过这句颇为鼓舞人心的歌词。“Look, if you had one shot, or one opportunity.To seize everything you ever wanted in one moment.Would you capture it，or just let it slip?”对于我们大多数人而言，在一生中可以遇到的机会，也许并非只有“one shot”，但我们理应在每一次都拼尽全力去把握。而考大学对于我们学生而言，则无疑就是能够改变人生轨迹的一次契机。但因为各种原因，总会有一些小伙伴没能在高考中收获满意的成绩，或者是在专业选择上错了方向，那么在考研时的转专业，就成了最好的调整时机。今天小德就分别从“交叉学科”与“非交叉学科”这两个方向，为大家盘点一下那些对本科专业背景没有精准的要求，或是支持多专业申请的美研项目。一、聚是一团火的——交叉学科交叉学科，指由两个及两个以上的学科相互交融形成的专业（类似MIS、BA），以及某些在原有专业的基础上扩展而出的新专业（类似MFE）。受其定义影响，交叉学科专业在招生时对学生的学科背景要求往往更为宽泛，也因此为想要跨专业的留学生们扩大了选择范畴。01BA&DS&DA，属于新时代的“三剑客”在之前Mason老师的BA专项讲座中（附带跳转链接），我们已经了解到了BA（商业分析）专业是一个由市场倒逼催生而出的学科，它既有商业分析师的那些思维，又有很强的科研能力和数学能力。的确在如今这个数据信息爆炸的时代，传统的分析师们已经无法像以前一般用有限的信息来做出决策了，有关编程、数学以及统计学的能力与知识被愈来愈多的公司所看重。于是乎传统的分析学也就顺应了这一时代潮流，吸收并分化出了一些新兴的“交叉学科”。作为商科最火热项目的BA，再加上与之“师出同门”DA （数据分析）与DS（数据科学），可谓是共同组成了在当今这个信息时代里的“新三剑客”。BA项目的本质是对于历史商业的表现进行一个持续迭代的挖掘和深入调研。其专业大多设置在商学院下，课程设置意在数理编程和管理科学中寻求平衡。因此在课程内容方面，统计学（Statistics）、商科（Business）与计算机（Computer Science）领域基本以4：3：3的比例平分秋色。DS是指通过挖掘数据、处理数据、分析数据，从而获取数据中潜在的信息和技术。因此该专业普遍被开设到了计算机或统计学院之下，课程设置明显更侧重于培育学生利用计算机进行数据分析的能力。在DS的课程内容中，计算机（Computer Science）领域的知识占比超过一半，其余部分由统计学（Statistics）与应用（Application）知识平分。DA和BA的工作其实比较接近，BA更多的在做业务上的分析和修正，DA则是从更长远的发展上去做数据分析。Data Analyst偏重于将分析和商业运用相结合，主要职责则是数据处理，简单的分析和可视化。而分析在DA项目中也只是作为一个手段和途径来存在，比之更加重要的是将分析的结果转化为切实可行，且能有所成效的商业方案。虽然无论是BA、DS还是DA对于申请者的背景都大多持一个较为开放的态度，但仍建议在入学之前，尽量拥有商科（经济学、金融、管理学等）、计算机（Python、R、SQL等技能）以及数学（微积分、线性代数、概率、统计学等）这三类领域的知识基础，且部分学院项目列有具体的先修课要求。02MFE，一位金融浪潮中的新船长MFE（金融工程），其实更像是一个在MSF的高速发展中衍生的新兴产物。随着近年来科技的不断创新，金融市场的发展也愈发复杂了起来，在以往传统的股票和债券之上发展出了期货、期权等一系列新型投资工具，而如何对这些新型金融衍生物进行定价，或者说，如何以数学工具来解决金融问题，就成了一个新的难题。于是乎，既通晓金融市场又能有数学应用能力的专业，即金融工程（MFE）便因此应运而生。作为数学、计算机、金融学的交叉学科，MFE项目在申请时往往会格外的看重学生的数学、编程、工作经验和金融经济类知识，意在通过硕士教育培养出具有数学、计算机和现代金融理论的“全才”！在就业方面，MFE的毕业生通常会就职于投资银行、商业银行、基金公司、保险公司、会计公司、金融科技公司、财务部门等，这种多领域的交合也进一步证明着MFE这一交叉学科的存在优势。康奈尔大学的MFE项目就要求申请者入学前，必须先修过工程微积分序列（包括线性代数和矢量微积分），工程概率与统计，中级计算机编程，工程随机过程导论，金融基础课程，概率论和统计学等课程。并且强烈建议学过随机过程，微分方程组，精通R或Python。如果你对金融工程很感兴趣的话，不妨也先按照此类先修课要求来比对一下自身，并尽早制定补课，或是参与专业科研项目的计划。03攻读BME，站在朝阳产业的新风口上BME（生物医学工程）是一门新兴的边缘学科。它综合了工程学、物理学、生物学和医学的理论和方法，用电子技术、计算机技术及信息科学有关的基础理论知识以及医学与工程技术相结合，在各层次上研究人体系统的状态变化，并运用工程技术手段去控制这类变化。通俗点说，BME项目研究的目的其实更像是在医学和IT之间架起一座桥梁，通过将工程学与生命科学进行整合，以达到对疾病的预防，诊断和治疗作用。生物医学工程师通常被认为是医疗设备和生物技术行业的工程师，是科学家和医疗保健专业人员的多学科团队以及政府监管机构的集成者。在美国高校中，BME项目的TOP5分别是JHU（约翰霍普金斯）、Georgia Tech（佐治亚理工）、MIT（麻省理工）、Duke（杜克）与Stanford（斯坦福）。由于BME的“跨越度”属实较高，所以很多学院会选择把整个BME项目分化成多个项目，比如佐治亚理工的BME就足足涵盖了9个项目方向：生物医学工程理学、生物医学创新与发展理学、生物工程专业哲学、生物信息学专业哲学、生物医学工程专业哲学、计算科学与工程专业哲学、机器学习专业哲学、机器人专业哲学与医学博士。不同的申请方向自然也就对应着不同的课程设置及就业偏好，还需要同学们在申请之时多多留意，避免研究方向错误的情况出现。值得一提的地方在于，随着医疗技术的迅速发展，越来越多的电子、电气公司（如飞利浦、西门子、通用电气、东芝等）已经将生物医学影像作为了一个大的发展方向，并对医学影像技术等方面的研究不断地加大投资。当这种现象被反射到就业市场之时，对于广大毕业生而言则无疑是一大利好消息。不过生物医学工程虽然作为妥妥的朝阳产业，也注定会在未来兴起一片热潮，但在国内的发展相对美国而言还较为滞后，如果你也在跨专业选择中较为青睐BME的话，最好先对留美就业的趋势做好必要的心理准备。二、以不变应万变——非交叉学科如果你认为跨专业申请是属于“交叉学科”的专有特权的话，那可就大错特错了。其实有很多非交叉学科的传统项目，也偏好于向各个专业领域的学生敞开录取的大门。01喜欢打破砂锅问到底？你可以试试新闻学在世界大环境的不断进步与发展之下，除许多类似BA、DS等交叉专业学科随之迅速兴起之外，本就是社会中坚力量的新闻业也从未停下过前进的脚步，并不断开拓着新的领域。而由于新媒体的爆炸式增长，以及线上内容传播速度的加快，大众对新闻和新闻人的要求也随之越来越高。新闻人必须要有十八般武艺——采访、写作、视频编辑、音频编辑、排版甚至编程都需样样精通。这就使得在美研申请之中本就相对开放的新闻业项目，对学生的本科专业要求也变得愈发的浅薄，取而代之的是对于申请者在学术领域之外的考量，以及面对各类题材角度的写作能力。作为传媒第一大国的美国，自然不乏优秀的新闻学府，其中鼎鼎有名的哥伦比亚大学新闻学院不仅在美国所有新闻学院中排名第一，也是世界第一的新闻学院。哥大的新闻学院硕士阶段主要是两个学位，MS和MA，其中MS分为MS in Journalism和MS in Data Journalism。MS in Journalism是哥大新闻学院的主要项目，录取人数也是最多的，这得益于其对于申请者本学专业以及工作经验的毫不设限。该项目的essay要求是2-3篇，由Autobiographical essay（个人自传性论文）、Professional Interests/M.S.essay（专业兴趣论文）与Specialized program essay（专业项目讨论）组成。除此之外，哥大还会要求申请者提交三份Journalistic Work Samples（新闻工作样本），形式可以是多媒体剪辑或写作样本。从以上这些条件我们不难看出，优秀新闻学府虽然对申请者的学术水平相对包容，但非常看重学生对新闻行业的见解，以及是否对这一项目饱含热忱。如果有同学想要跨专业申请新闻学的话，“跨”这一动作几乎不存在任何阻碍，更需花费时间打磨的地方在于如何提升自我的价值，并尽可能的提高英文写作能力。02UT-Austin的王牌专业，也许是适配你的存在？如果你把自己的申请目标定在了商科，想要留美却又担心自己受到经济低谷的影响，那么会计专业也许会是比MSF更加适配于你的存在。美国的会计专业基础课往往涵盖了管理信息系统分析、管理与组织分析、财务分析、战略分析等课程，通过这些综合分析类课程的设置，有利于培养学生分析和解决问题的能力。而谈到美国的会计项目，便不得不提到那所位于德州的顶尖学府——UT-Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）。UT-Austin的会计项目在全美的专业排名中独占鳌头。其会计硕士项目共有三大分支，分别为Traditional MPA（国际生渠道）, Integrated MPA和ECON-MPA。Traditional MPA项目为一年，适合申请的学生范围最广，在其麦康布斯商学院的官网中也明确写到，该学院的传统MPA项目对任何本科专业毕业的学生都持开放态度。该项目对于先修课的要求虽然并不强制，但强烈推荐申请者完成宏观经济学原理、微观经济学原理、统计概论、财务会计概论、管理会计概论等会计相关课程。不过会计专业在不同学校的先修课要求往往差距较大，有些学校还会将会计分类在MBA的项目之下，如果同学对自己的选校清单尚不明朗的话，需要格外注意不同学院的招生简介。值得一提的是，UT-Austin不仅在会计学术领域名列前茅，其学校在德州本地还具有着非常出色的声誉和雇主关系。如果你把会计专业看作是自己的未来的话，不妨将这所大学纳入自己的目标清单。以上内容就是小德今天做出的全部盘点啦！其实对于跨专业申请来说，无论是交叉学科还是非交叉学科，他们之间都存在着一个共性，即如果你想要如愿，就必须要提早规划好自己的未来，并真正做到为之去付出和努力。如果你放纵了自己的前两年大学时光，导致你的起步已经在竞争者中慢了一拍，那你就必须在忙碌的大三、大四生活里为了GPA与先修专业课的补课而奔波拼命；如果你从一开始就定下一个明确的跨专业目标，并很快地投入到了实际行动中来，那么无论是专业知识的补充，还是在推荐信上可能得到的便利，都会比前者顺畅得多。正所谓是有信念者，虽千万人吾往矣。有跨专业想法的同学们，请一定要把握好自己的青春，努力拼搏，不留遗憾哦。

一分为三的目标选取，扬长避短的规划让Z同学成功获得驻扎“康村”的资格！恭喜Z同学同时斩获康奈尔大学（2021 US News综合大学排名#18），管理学硕士offer；以及约翰霍普金斯大学（JHU）（2021 US News综合大学排名#9），应用经济硕士offer！Z同学，本科学校：美本，本科专业：经济，三维成绩：GPA：3.8+，GRE：330+Z同学的三维成绩非常出色，基本符合大多数美国名校项目的申请标准，但在进行了一番综合评估之后，导师还是非常敏锐地发现了Z同学在硬件条件中的唯一短板——课程。没错，Z同学在申请过程中面临的最大问题，便是TA本科课程含金量并不高，这导致了很多对技能要求特别高的学校项目都很难匹配，这一点在选校（专业）方面带来了一定的麻烦。导师在与Z同学反复沟通过后，凭借申请经验与数据分析的结果，最终决定为学生制定了MPA+经济+管理的专业混申方向，适当放弃了与Z同学匹配度较差的项目，转而对专业对口的项目实行更加精准的“打击”，实现了选校阶段的“扬长避短”。项目方向的不同自然也带来了很多规划上的差别，最明显的地方便是文书。导师发现Z同学只用2.5年就修完了4年的本科课程，所以在文书中着重对这一点做了强调。此外，根据不同专业的倾向性与特点，导师亦就Z同学的同一段经历（课程作业+实习），分别从政策、经济与商业三个角度进行了阐释与润色，形成了针对每个专业都适用的多样性文书。而最终录取的结果也没有辜负师生的这一番努力，Z同学成功斩获了专业匹配程度极高的康奈尔管理学，与JHU应用经济offer！康奈尔的管理学项目康奈尔大学（Cornell University），位于美国纽约州的小城伊萨卡，是一所世界顶级私立研究型大学（另有两个校区位于纽约市和卡塔尔教育城），为美国大学协会的十四个创始院校之一，以及著名的常春藤盟校的八个成员之一。约翰逊商学院作为康奈尔大学的招牌学院之一，是由戴森应用经济管理学院、酒店管理学院与约翰逊管理学院合并而成的，其课程与学院在多个排名站点、调查和出版物中始终名列前十，学术水平享誉全美。合并后的约翰逊商学院，实现了学院内的师资力量、招聘信息的资源共享，无论是在行业深度还是专业知识方面都得到了全面加强。而Z同学成功录取的MPS（管理学硕士）项目，则正是在约翰逊商学院下较新开设的一个项目，属于STEM专业。其实在美国的管理类教育中，一直以来占据主导地位的始终是MBA，但MBA项目一般对工作经验都有要求，并不适合没有工作经验或者少量工作经验的申请者。不过在近年来，各大美国高校已经开始愈发的重视pre-experience的管理学教育，从杜克到西北再到康奈尔，都纷纷向适合这一项目的学生们伸出了橄榄枝。康奈尔大学的MPS项目学制为一年两个学期，对于录取并没有最低GPA的要求，但录取学生的平均本科平均GPA成绩约为3.4。虽然对申请者的本科专业并不设限，但需要具备包括财务会计，金融，经济学，市场营销，管理和统计学在内的商科类型课程先修（6门课，18学分）。在比较主流的 Master 项目中，管理学始终是求职导向性最强的那一个，其课程在普遍涵盖了商科所有方向的同时，还往往更倾向于应用导向而非研究导向，康奈尔大学的MPS项目在这一点上也不例外。项目的核心课程包括市场营销管理、市场策略、管理经济学与投资项目等。除此之外，学生还被允许在三所学院中任选一所来参加选修课，这种安排为学生提供了其他高校的MPS项目所不具备的深度与广度。约翰逊商学院的雇主关系同样非常出色，与包括专业服务公司、咨询公司和众多财富500强企业都建立了长期的合作关系，再辅以career advisement的帮助，使得毕业生的就业环境十分友好健康。JHU的应用经济项目JHU的应用经济项目开设在克里格艺术与科学学院下，学制由10门课程组成，授课地点在约翰霍普金斯大学华盛顿特区中心（DC校区）。该项目在录取方面设有先修课程要求，具体课程为微观经济学、宏观经济学与微积分，成绩皆须在B等级以上。在课程设置上则采取了必修与选修5+5的组成方式。4门必修课程包括微观经济学理论、宏观经济理论、统计与计量经济学，其中计量经济学还附加一门高级课程，需要学生在宏观计量经济学、宏观经济预测、金融计量经济学与微观计量经济学中选取1门。JHU的应用经济项目给予学生的选课自由度非常高，学生可以量身定制自己的学习课程，领域包括但不限于公共政策、国际经济与发展、空间经济学、环境经济学、卫生经济学等，亦可进行混合搭配。

我觉得大部分申请者面临的主要问题是信息不对称，不知道学校要求和职业发展的要求，所以也就不知道软件方面应该重点做哪些准备，做到这一步够不够、是不是跟我申请方向对口，这方面其实很重要。中枢教育的老师给我提供很多方面的信息和资源，无论是学校、项目，职业发展还是申请中你必须具备的某些资历、要求。而且中枢教育的老师在专业、职场发展、转专业申请，以及留学方面经验，有很大的参考价值。在三、四月份收到乔治城商业分析录取的时候，我当时真的很开心，因为我个人觉得这已经是拿到了心目中非常满意的录取了。那个时候中枢教育的老师告诉我康奈尔有一个新开的数据科学的项目，她相信我可以拿到录取。最终拿到了录取，真的非常感谢中枢教育的老师。L学姐学校及专业：外经贸/金融成绩：GPA 3.6+；TOEFL 95+；GRE 320 录取结果：康奈尔大学生物统计学和数据科学；乔治城分析学牵手中枢教育小P酱：很高兴今天能采访到学姐，恭喜学姐拿到了康奈尔的录取!我们现在就申请过程来聊一聊吧~学姐是什么时候联系到我们的呀？我是在临申请的时候找到中枢教育的。那个时候其实已经是很晚的了，因为时间的原因所以想着得到有留学经验的老师的指导会节省很多精力。选择中枢教育，一方面是当时我不想找一个特别大型的那种只走量走流水线的中介，另一方面我了解到中枢教育在职业发展、背景提升、学校资源、文书准备方面非常出众，口碑很不错申请很成功，关键还是对口。因为当时读金融本科的我已经不想继续读金融，而是想好要转专业申请统计data分析方向的专业了。小P酱：十分感谢学姐对我们的认可！学姐的申请方向是什么呢，在学校的选择上都考虑到哪些因素了呀？我申请的方向是统计和数据分析。当时选校主要考虑的是地理位置，在我看来地理位置是一个很重要的因素，因为当时想的是尽量能够先在美国工作几年，所以会比较看重毕业后地区的就业情况。这方面也得到中枢教育老师很大的帮助，因为老师告诉我统计包括生统、数据分析一类的工作，主要集中在东海岸，加州和大城市比较多一点。所以主要考虑的还是地理位置。当然学校名气也非常重要。科研心得小P酱：学姐怎么看待自己的硬件条件呢？实习和科研方面学姐都做了哪些准备呀？我觉得硬件方面确实是我的一个短板，因为那个时候考虑到已经大四了，要开始做一些准备不能做到每一手都去严抓，这样的话很有可能每一项都不能做得很好。考虑到我自己的申请方向是数据分析和统计类的，所以当时考虑了一下除了硬件之外还有哪几方面比较重要。那其实对于数理类的，我觉得科研它在申请过程中是比较重要的一个因素，相对于实习来说我认为科研在对于统计的申请上会更加的有帮助。我个人并没有做很多实习，就做了两个金融类的实习，而且实习内容跟量化的关系也不是很大。但是科研方面我做了一个一带一路融资租赁的一段非常具体的科研，大概是从大三下开始做一直做到大四。这段科研主要是确实涉及到了很多关于数据方面的，包括前期的数据收集，数据清洗，模型建立以及最后的一个建模。因为想要比较有重点的突出自己在统计、数据分析方面的技能，在我做科研的过程当中我大概完成了有3-4篇论文。每一篇论文都尝试用不同的方法，就比如说我会尝试利用课程中学到的或者在网上自学的一些模型，采取不同的模型。虽然这只是一段科研，但是它能够分成很多块，让我能够有很多不同的体验，比如说采纳不同的模型，使用不同的软件去做，去挖掘到自己的亮点。我认为可能这方面的经历会更加充实一些，而且在申请过程中会更加的有用。我个人认为我的收获是在我的时间很有限的时候，我就会比较专注于某一方面，虽然我时间只够去弄这一方面，但是我会能够让它从不同的角度上真正体现出自己的量化技能，使自己和学校的录取标准更加匹配。中枢教育助我行小P酱：在申请过程中，中枢教育老师给了你哪些帮助呢？我觉得中枢教育的老师对我的帮助非常大！我觉得大部分申请者面临的主要问题是信息不对称，不知道学校要求和职业发展的要求，所以也就不知道软件方面应该重点做哪些准备，做到这一步够不够、是不是跟我申请方向对口，这方面其实很重要。中枢教育的老师给我提供很多方面的信息和资源，无论是学校、项目，职业发展还是申请中你必须具备的某些资历、要求。而且中枢教育的老师在专业、职场发展、转专业申请，以及留学方面经验，有很大的参考价值。当然除了信息这方面，另一方面，中枢教育的老师给了我非常大的信心。因为当时申请的时候真的是已经非常晚了，我自己都感觉已经来不及了。我当时也没有想要申请到比较好的学校，但是中枢教育的老师在整个申请过程中不断地给我信心，信心来源于在短时间就帮我将职业规划，转专业申请的技能准备都统统梳理清晰并逐一落实。我觉得我从她身上收获到很多，包括有一些我不懂的选校、求职方面她也能给我很多建议。衷心感谢中枢的老师！最后补充一点，在三、四月份收到乔治城录取的时候，我当时真的很开心，因为我个人觉得这已经是拿到了心目中非常满意的录取了。那个时候中枢教育的老师告诉我康奈尔有一个今年新开的数据科学的项目，她相信我可以拿到录取，所以我就申请报名了，其实心里并没有抱很大的希望。但是老师在我认为我的申请季已经结束的时候，还告诉我这样一个信息，并且帮我最终拿到录取，这一点真的非常感谢中枢教育的老师的。 项目优势小P酱：学姐对康奈尔的项目有什么了解呢？康奈尔数据科学项目是康奈尔医学院下面今年新开的一个项目，生统与数据科学是统计学的一个分支。它主要是用统计学的一些方法来研究医疗数据，来解决医学上的一些问题。这个项目是一个就业导向型的项目，学制一年，是STEM项目。我比较喜欢的是首先因为这个项目是今年新开的，所以收录的学生不是很多，班级非常的小，大概20-30个人。第二点就是他是导师制的，相当于每一个学生都会分配一个导师，一对一的进行一整年的指导，除了某些课程之外。还有很重要的一点是它是一个就业导向型的项目，非常适合一毕业就找工作的同学，而且地理位置也非常好。它其实跟生物没有太大的关系。我了解到我们这级的学员没有一个是学生物的，主要还是学数学、金融、经济，所以主要是看重量化分析。课程设置也非常偏统计，大概除了两三节的生物统计基础课之外，剩下的都是数据分析类，包括Machine learning这类的那些数据分析方面的课程。它的就业也是很广的，也不一定仅限于生物统计，你可以继续研究生物统计也可以去做统计这个大类的工作，所以我认为它非常符合我的预期。小P酱：可以说硕士的项目学制还是很短的，工作应该及早考虑，那学姐现在有一些职业上的规划吗？就业的话，最好的当然是延续我研究生念的生物统计的方向，去药厂或者是 CRO做统计、数据分析之类的工作。但是考虑到可能一入学秋季就要开始找了，所以会放宽范围，找data analyst，如果是能找 data scientist的工作会更好。申请建议小P酱：谢谢学姐的分享！最后再给学弟学妹们一些申请上的建议吧。我个人认为，我自己很大一个bug就在于硬件不好，其实确实很大一部分学校都是看硬件背景的，大家都开始分析近几年的GPA在水涨船高，所以从大一、大二就可以考出来是非常好的，这样的话申请就不用太着急。如果现在已经大三、大四了，在时间不够的情况下，就应该着重把握重点，你的专业更需要什么，哪些方面就要更加侧重。建议的话，我申请完再回头看，我觉得如果你现在大一、大二丰富各种体验，多进行尝试，多搜集信息，去找中枢教育哈哈！大一大二就知道学校要求和职业发展的要求，就有的放矢的知道应该重点做哪些准备，这方面其实很重要。提前对未来职场方向和学校要求有一定认识，这样自己更容易有比较清楚的把握和认知，不至于走弯路。最后祝愿学弟学妹可以收获一个很好的申请结果。往期文章如何扬长避短获得各大名校offerCaltech化学学姐@想要出国留学的你「海外学子行」我在芝加哥大学的学习及生活体验拿下多个CMU EECS硕博项目的学长亲授申请秘籍加州理工+纽大库朗所应用数学PhD—用学术背景优势弥补英语的欠缺

先修课（prerequisite）常见于美研申请，指学生在申请目标项目前需要具备一定的相关背景，并已修读了一定的相关课程。其标准大抵分为required（强制要求）、high recommended（强烈推荐）和recommended（推荐）三种。可以说先修课的重要程度在申请过程里，并不亚于普遍被称为硬件条件的GRE与GPA，其满足与否同样直接影响申请者能否被学校录取。那么今天小德就来带大家看一看那些在留学申请中的主流项目，都分别需要完成（或推荐完成）哪些先修课程吧！一、CS与他的小伙伴CE根据2020美国开放门户报告显示，在2020年国际学生申请美国留学的热门专业中，数学和计算机科学占比高达19%，仅次于工科。而通过美国2020年的H1B签证报告（H-1B是高技能任职人员的一种工作签证，该报告反应了留学生毕业后的就业选择）我们也可以看到，TOP4基本都是software相关的职业，TOP10中更是过半数都在计算机领域。可以说，即使是在疫情肆虐的2020-2021，计算机相关专业依然是美研申请中的最大热门之一。而在计算机领域中最受学生偏爱的项目，就一定是CS了。CS，即Computer Science，计算机科学专业，研究领域和学习领域包括系统与网络(System and Network)、人工智能与机器人(Artificia Inteigence and Robotics)、计算机隐私与安全(Privacy and Security)、编程语言(Programming anguage)、数据库(Database)、生物信息学与计算生物学(Bioinformatics and Computationa Bioogy)等14个主要方向。作为美国最好的理工类大学之一，与麻省理工学院，加州理工学院并列为“三大理工学院”的佐治亚理工学院，不仅在全球拥有着最顶尖的学术声誉，其工程学院更是行业内凤毛麟角般的存在。GIT的CS项目在计算学院下，有硕士和博士两种研究生学位，硕士项目为期1年。Thesis（论文）可选，虽然申请无本科专业要求，但在该校的学院官网上还是列出了申请者应该具备的水平，与推荐学习的先修课清单：操作系统（operating systems）,算法设计与分析（design and analysis of algorithms）,形式语言和自动机理论（formal languages and automata theory）,网络和通信（networking and communications），理论/算法以及计算机体系结构（theory/algorithms, and computer architecture）。除此之外，CS项目常见的先修课要求还包括：数据库（database）、统计学习（Statistical Learning）和机器学习（Machine Learning）等。当然，出色的编程能力也是在CS申请中不可缺少的组成部分。作为CS项目的“好基友”，CE（计算机工程）从名称上看上去与之十分相似，两者虽然师出同门，甚至有部分学校会将其合并为一个院系，但若是从专业角度来看，它们在研究领域方面的区别还是非常明显的。比起CS的理科性质，CE其实在项目分类方面更偏向于工程。CE是一门致力于研究和发展计算方法和数据分析技术以分析和理解自然和工程系统的学科。其本质上是跨学科的，融合了计算机科学、数学、科学和工程学的概念和原理，通过使用高性能的计算，建模和仿真以及大规模的大数据分析，解决科学，工程，健康和社会领域的现实问题。也正因为其工科性质，所以无论是课程设置还是先修课都与CS有了一些出入。同样是在GIT的清单中列出，线性代数和微分方程会在部分课程中被需要，而在某些核心课程和专业领域中，有关概率和统计的实用知识也将对学生有所帮助。另外，由于计算机相关细分项目数量众多，每一个专业领域都有其项目偏好，并可能在先修课要求上做出改变，这一点还需要申请CS项目的同学们多多注意啦！二、申请“商科之冠”（BA），需要准备什么？BA（商业分析），一个由市场倒逼催生而出的学科，它既有商业分析师的那些思维，又有很强的科研能力和数学能力。在如今这个数据信息爆炸的时代，传统的分析师们已经无法像以前一般用有限的信息来做出决策了，有关编程、数学以及统计学的能力与知识被愈来愈多的公司所看重。于是作为新时代领路人的BA，理所当然地成为了当前的商科热门之冠。作为商科最火热项目的BA，其本质是对于历史商业的表现进行一个持续迭代的挖掘和深入调研。其专业大多设置在商学院下，课程设置意在数理编程和管理科学中寻求平衡。美国高校的BA项目大体都是由三个pillars（支柱）组成：计算机科学、数学（统计学、运筹学）与商科，根据发展方向的不同（数据科学家、数据分析师还是商业分析师），此三大领域的课程占比也随之变化。总体来看，大多数学院的BA项目依然以4（统计学/数学）:3（商科）:3（计算机）的比例为主。也正是因为如此，BA在先修课的要求方面也并非是单一领域定向，而是商科（经济学、金融、管理学等）、计算机（Python、R、SQL等技能）与数学（微积分、线性代数、概率、统计学等）知识的综合。具体的先修课要求，我们可以以美国BA项目的天花板——MIT为例。MIT的BA专业隶属于大名鼎鼎的斯隆商学院，是全美在该领域内的冠上明珠，课程硬核，就业无忧，从这里毕业的学生就业率达到了100%，均薪12w美刀。在学院的Q&A中清楚地写到，申请该项目对于本科背景没有任何要求，也不需要工作经历支撑，但需要完成过数学、统计学、机器学习以及计算机编程相关领域的课程，以此来证明学生具备完成BA硕士课程所需的必备数学和编程技能。在全美BA项目仅次于MIT的USC（南加大），则明显在招生方面比MIT更为直接，在其马歇尔商学院的官网中明确提到，申请者的本科课程中需要涵盖概率论、概率分布、推论统计与线性回归。除此之外，小德在查阅了众多其他学院的BA项目之后，大抵也将BA项目的先修课列出了一个范围清单：微积分（Calculus）、线性代数（Liner Algebra）、概率论与数理统计（Probability and Statistics）、微观经济学（Microeconomics）、宏观经济学（Macroeconomics）以及各类编程工具和技能。三、金融、金融工程，与它们的好邻居金融数学金融作为商科领域规模最大的项目，而美国又作为全世界的金融中心，一直以来都是金融行业的精英们向往的地方。这里有华尔街，有纽约证券交易所等。金融中心与金融教育的紧密相连，理论与实践紧密结合的教学理念、课程与实习结合的教学模式，为美国高质量的金融专业教育提供了坚实的基础。而金融作为极具包容性与开放感的专业，与不同学科的交叉就自然诞生了不一样的细分专业，它们无论是从定义、先修课还是就业市场、行业前景来看，也都存在着些许的不同。MSF（金融硕士）作为金融行业中的老大哥，其也的确如“长兄”一般拥有着最为宽广的“胸襟”——许多学校的MSF项目都对持任何专业背景的学生敞开了大门。USC的MSF项目就对申请者的专业背景与工作经验均不设限，而在先修课相关的Q&A中，也明确表态“MSF计划不需要任何先修课程即可申请”。不过需要格外注意的是，并非所有名校的招生标准都是如此，不同的MSF及衍生项目可能会带来新的变化。比如哥大有一个名为MSFE（金融经济硕士）的项目，就要求申请者必须具备以下先修课条件：概率论（Probability）；统计学（Statistics）；微观经济学（Microeconomics）；两学期微积分（Two semester of Calculus）；线性代数与矩阵理论（Linear Algebra and Matrix Theory）；计算机程序（Computer programming）。MFE（金融金工）的诞生则与BA十分相似，两者都是由市场反馈而出的产物。随着近年来科技的不断创新，金融市场的发展也愈发复杂了起来，在以往传统的股票和债券之上发展出了期货、期权等一系列新型投资工具，而如何对这些新型金融衍生物进行定价，或者说，如何以数学工具来解决金融问题，就成了一个新的难题。于是乎，既通晓金融市场又能有数学应用能力的专业，即金融工程（MFE）便因此应运而生。作为数学、计算机、金融学的交叉学科，MFE项目在申请时往往会格外的看重学生的数学、编程、工作经验和金融经济类知识，意在通过硕士教育培养出具有数学、计算机和现代金融理论的“全才”！在先修课要求方面也突出了其交叉学科的特点。比如康奈尔大学的MFE项目就要求申请者入学前，必须先修过工程微积分序列（包括线性代数和矢量微积分），工程概率与统计，中级计算机编程，工程随机过程导论，金融基础课程，概率论和统计学，并且强烈建议学过随机过程，微分方程组，精通R或Python。最后要说的金融数学则与金工一样，也是一门新兴学科，是专为金融市场而设的一门应用数学。此项目开设在数学系下，在课程设置方面减少了金融经济管理相关，并以大量的数学类课程取而代之。项目教学更强调数学在金融行业中的应用，也因此导致对申请者的数学要求极高，甚至多于金融工程。以芝加哥大学的金融数学项目举例，该计划寻求具有较强数学技能，相关工作经验和基本计算机编程技能的候选人，因此要求所有申请者都必须具有扎实的数学背景，至少需要成功完成多变量演算、线性代数和概率论的先修课程。在其招生信息中甚至还做了着重提示：“没有足够数学技能的人会发现很难跟上该计划的快速发展”。如果有同学对金融数学颇具兴趣的话，那么在本科期间就一定要格外注重数学专业课程的培养与进修了。从商科到理工科再到交叉学科，有关这些领域“扛把子”项目的先修课盘点大抵就是以上的内容啦！

DS，DS 又是 DS ，关于 DS 申请的问题，我每天大概会收到无数条。如果说工科生有着望尘莫及的技术学术壁垒，商科生混的是蔑视群雄的牛人圈子，那 DS 这个可工可商的专业简直得天独厚，想不火都不行。因为这些想申请 DS 的同学，他们对于 DS 项目的申请情况、录取要求和就业方向有着诸多疑问，所以，为了更全面地回答这些问题，才有了以下这篇文章。(图源网络）01关于 DS 你应该知道的事首先，如果你对 DS 这个专业不太了解，下面我为你整理出了一些 DS 项目的基本信息： 01 简单讲讲 DSDS 全称 Data Science（数据科学），看看这个专业的名字，很明显它是大数据时代孕育的孩子之一，如果从课程内容的设置上来讲，它一般会涉及数学，概率模型技术和理论，机器学习，计算机编程，统计学，数据工程，模式识别和学习，可视化，不确定 性建模，数据仓库，以及从数据中析取规律和产品的高性能计算。不过这里我们讨论的主要是纯纯的 DS 项目，DS 和其它学科交叉的项目暂时不涉及。(图源网络） 02 DS 为什么会热门？就业方向在哪？这个专业为什么会热门，其实看了开头你应该大概会有个概念：工、商两科通吃，还有专业技能壁垒，可以玩大数据进大热的互联网企业的核心部门，可以往高精尖的人工智能行业发展，甚至可以成为学术圈的风云人物。关于就业方向，如果说 BA 是商业和数据交叉而来的一个专业，很多学生毕业后会选择到金融相关行业发展的话，那么 DS 则是数学、统计学以及计算机科学的交叉专业，一般设在工学院或数学院下，除了金融业，毕业生可以往更多的行业方向发展。(图源： O’REILLY 2017 Data Science Salary Survey）关于 DS 毕业生的就业方向，一般有 Data Scientist 、 Data Engineer 、 Data Analyst 这三个主流选择，也就是说 DS 专业毕业生是就业面非常广的数据分析人才，除了可以选择商业场景中的数据分析工作（比如商业/金融分析师），还可以往科研道路上走走，成为数据科学家或者数据工程师，到互联网大厂（比如微软、谷歌、亚马逊等）去负责云端大数据或者企业大数据分析。好了，入门级科普到此结束，下面是进阶的项目盘点，我把一些具有代表性的项目罗列给大家，已经和 DS 看对眼了的朋友可以了解一下有哪些热门项目可以选择。02美英法各大高校年年申请人数爆棚的DS项目就美国这片大地而言，DS 就是传说中热门的 STEM 专业，所以我盘点了一下美国比较经典或热门的 DS 项目，以下排名不分先后。 01 哥伦比亚大学 Data Science哥大的 DS 项目学制一年半，课程设置横跨统计学和计算机，在校期间会学习 Python、R 语言等编程语言，和 CS 联系比较紧密，还可以优先和 CS 的同学一起选课。选修课则有偏向金融、机器学习或生物方向等等不同侧重点的课程。(图片来源：哥大官网）这个项目对中国学生还是比较友好的，海本陆本的学生大概占 40%，毕业生就业较多会选择金融相关方向，也有很多学生投身于其它的行业方向。 02 斯坦福大学 M.S. in Statistics：data science斯坦福的 DS 项目的核心课程围绕在帮助学生培养强大的数学、统计、计算和编程技能上，学制一般是 2 学年，需要 4-5 个 quarter 来完成学业；这个项目的申请难度比较高，通常在几百个申请者中只招收 10 个人左右，申请者需要有比较强的理工科背景，而很多学生毕业后会向着读博搞科研的方向发展。 03 卡耐基梅隆大学 CMU Master of Computational Data ScienceCMU 这个项目现属于 Language Technology Institute（LTI），是 CMU School of Computer Science（SCS）努力打造的旗帜性项目。这个项目的 BOSS 之一，是领导 CMU 的团队和 IBM 合作研发了大名鼎鼎的机器人 WATSON，听起来就超级厉害。项目申请难度也是很高，超过千人申请的同时只录取几十人，但是毕业生就业情况非常好，许多学生就职于脸书、谷歌、亚马逊，也有很多学生顺利进入了博士阶段的学习，超赞！(图片来源：CMU 大学官网） 04 纽约大学 NYU Master’s in Data ScienceNYU 的 MSDS 项目一般是 2 年学制，需要完成 36 个学分，课程关注于统计学、编程技术等理论的现实应用，也有很多和编程技术相关的选修课可以选择。这个项目申请难度也是比较高的，设置在 NYU 全美第一的 Applied Math 学院，每年的申请人数超过千人，也仅有数十人可以被录取。除了硕士项目，NYU Data Science 的 Ph.D. 项目也是全美数一数二，竞争非常激烈，是美国少数最先开设的 Data Science 博士学位的顶尖项目之一，全球每年录取 10 人左右，和 NYU 著名的商学院、医学院、计算机系等有合作，跨学科研究突出。 05 宾夕法尼亚大学 Data Science, MSE宾大的 DS 项目一般学制在一年半到两年，核心课程也围绕在机器学习、大数据、统计学上，也有一些数据科学应用领域的实习课，可以把数据科学应用到生物医学、公共政策甚至文学、艺术等领域。美国的大多学校的 DS 项目对 GPA 都有硬性要求，一般为 3.0，而 GPA 3.5 以上的同学竞争力会比较强。(图片来源：宾大官网）虽然 BA 的项目接受 GMAT，但是大部分 DS 项目只接受 GRE。针对 GRE 分数，学校一般不做具体要求，但是根据往年的录取信息，大多数录取的学生的 GRE 都在 320 及以上，TOEFL/IELTS 一般标配为 100+/7+。除了以上列举的这些项目，哈佛、康奈尔、南加大、华盛顿大学等等高校都开设了 DS 的课程。虽然 STEM 项目令人神往，但 DS 不是美国高校的特长，英国也有很多 DS 专业可以选择，比如英国最令人有执念的 G5 基本都开设了数据科学相关专业。 06 牛津大学 MSc in social data science牛津的这个项目主要是围绕“社会”这个主题进行数据科学层面的学习应用，是牛津互联网研究所（OII）与统计学、社会学、工程科学和其他部门合作开设，也会接触到开发数据分析工具。这个项目的带领学生用数据来解释世界，毕业生们也有很多去到谷歌或脸书等大型互联网公司。 07 伦敦大学学院 UCL Data Science(with specialization in Computer Science)MScUCL 的 Data Science 有两个方向，分别是Computer Science 和 Statistics。项目学制 1 年，而在一年里需要完成 180 个学分，其中必修课 45 个学分，选修课 75 个学分，最后还有报告 60 个学分。申请难度除上，除了建议有计算机科学，数学或相关背景，还有些先修课程要求，比如：quantitative:mathematics, computer science, engineering, physics or statistics；mathematical：algebra and calculus；programming：R/MATLAB/python。(图片来源：UCL 官网） 08 英国帝国理工 IC MSc Statistics (Data Science)IC 是个非常有理工范的高校，这个项目开设在数学系下，是统计专业的一个分支，课程上侧重一些统计的高阶技巧，当然也会有编程和大数据相关的内容，IC 的工科实力还是非常过硬的，不过要注意申请这个项目有可能被要求面试。(图片来源：IC 官网）下面是一个可能关注度并不是很高的项目（因为不是英美的），不过开设的院校也是在工科或商科比较有名、教学水平比较高的学校： 09 法国埃塞克 ESSEC Master in DataScience & Business Analytics法国商科一直也是很能打的，法国排名第二的商学院，ESSEC 也开设了 DS×BA 的合作专业，学制 1 到 2 年，课程组合了数据科学、商业分析和数据战略三块内容，一半的学生是理工科背景，另一半则来自商科。这个项目还有着 QS 评为全球第三名和欧洲第一，毕业生也广受各行业头部企业的欢迎。(图片来源：ESSEC 官网）03谁可以申请？谁适合申请？虽说，只要肯用心，万事皆可成，但是每个专业都还是有更适合的人。从前面的盘点应该可以看出，DS 这个专业有着比较明显的理工科倾向，从个人兴趣和背景角度上来讲，如果你是一上线性代数微积分就抓脑壳的人请慎重考虑，因为大部分 DS 项目需要申请者有相关数学或统计学背景，课程也围绕统计、计算机技术等工科色彩鲜明的课程。虽然这个专业很热门，但如果不符合你的兴趣和未来的职业规划，不要强求（这点很重要）。(图源： O’REILLY 2017 Data Science Salary Survey）所以整体上来说，DS 是一个有着比较浓烈工科特色的专业，适合理工科背景的同学来申请，如果你有编程基础或者来自量化背景比较强的商科专业（例如金工&金数），DS 的大门也会向你敞开。当然有一些交叉学科项目，比如康奈尔大学的 M.S. trackin Biostatistics and Data Science 项目，一些生统背景的同学可以 get，或者乔治城大学的 Master of Science in Data Science for Public Policy，对非理工背景的朋友可能会比较友好（当然你可能需要一些数据处理的能力），想转专业申请的朋友可以了解一下。总体上，英美有很多热门的 DS 项目，而香港法国新加坡的项目也有许多可取之处，也有一些多学科合作项目可以供没有太多理工背景的同学选择，而因为整个市场对数据分析人才的迫切需求，毕业生在就业时不仅很受欢迎，可选择的领域也会相对比较多。更多留学申请和规划问题，欢迎留言~

【基本情况】S同学本科毕业院校：Virginia Tech毕业一年的学生所学专业：Instrial and System Engineering学生成绩：GPA: 3.85/4.0，TOEFL：免，GRE: 327+3.0（159+168）录取院校：Cornell (NYC tech MEng. in Operations Research and Information Engineering），GIT（MS Operation Research engineering），USC（MS in Global Supply Chain Management），WUSTL（MS in supply chain management），UMich（MS Supply Chain Management）；目前还有两所学校未出结果入学时间：2020年秋S同学申请优劣势分析优势：1.美本+高绩点+优秀的GRE2.含金量优质的毕业设计，帮助企业节省预估约5 million dollar3.丰厚的Course Projects 和三段大公司实习经历申请历程：S同学是一位心思缜密的学生，也相当有实战能力。很多事情都必须亲力亲为才放心。他申请了两个专业OR+Supply Chain Management，定校时GRE分数只有310左右，但目标为TOP10院校（签约为保前十院校）。当时也是历经较激烈的拉锯战才最终把学校确定。一方面分数未能达到要求，另一方面要挑选靠前的学校。幸好后来学生也相当的争气，成绩刷分刷至327分，最终定校如下：MIT（OR），Cornell （NYC tech Meng. in Operations Research and Information Engineering），UCB（MS in IEOR），Columbia（MS Operation Research），GIT （MS Operation Research engineering），USC （MS in Global Supply Chain Management），WUSTL（MS in supply chain management），UMich（MS Supply Chain Management），Stanford（MSE management science and engineering），MIT（Supply chain management residential）下面具体陈述下申请的过程：1）.首先先描述下文书，学生是一个超级细致的男孩，素材提供方面还是相当到位的，总能提供很多优质的素材，海顾返稿后，会认真进行修改。最后招生官再进行审核。有时审核过程中有一些批注是需要内容补充或反问的，学生修改完毕之后，还会继续要求让招生官进行查阅，再定稿递交。全部递交定稿的文书均是招生官一字一句审核过的。后面有些学校发来面试邀请通知，我们也会给学生找寻一些面经进行辅导，面试准备规划过程中，学生若是遇到不太确定怎样回答的问题，也会请求海顾老师帮忙撰写一版作为参考。总之，方方面面均是相当细致与完美。2）.其次为推荐信，学生三位推荐人都是国外老师。这中间也是前后经历了许久的时间才最终将推荐信状态全部补齐。常常要梳理推荐人的状态，由于国外老师联系起来不是那样方便，学生也不好意思时常催促，赶在圣诞节放假前一周，再次梳理推荐人的状态，提醒学生联系尽快让老师完成。3）.招生官在整个过程中对于学生的指导和帮助都很大。不仅对文书进行详尽把关，约聊过程中也会给予学生诸多启示4）.S同学最想前往的UCB给了拒信。因为这是此前他同学申请就读的学校，同学在1月份作为UCB目前的Current Student，还曾经联系Director给他做过推荐。我们这边也积极争取，最后还给予学校写了一封诚意满满，相当长的一封Love letter，收到回复说转给Admission Chair。