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Dora 在本科阶段就读国内双 211 院校，主修外交学与英语双专业，属于纯文科背景。她希望在硕士阶段申请社会政策方向的项目，并在本科期间参与了多段政策相关的实习和实践活动。尽管本科阶段几乎没有接触过计算机课程，Dora 最终通过努力成功转型，在国内互联网企业担任产品经理，并获得了与理工科硕士毕业生相当的薪资待遇。
她实现转型的关键，是选择了美国宾夕法尼亚大学的社会政策与数据分析理学硕士项目（MSSP+DA）。该项目对申请者的计算机基础要求较低，官方说明仅要求修过至少一门统计分析类课程或具备相关工作经验即可。Dora 利用本科阶段的三段政策实习和交换经历展示了自身在社会科学领域的潜力，顺利获得项目录取，并获得一定奖学金支持。入学后，她从 Python 基础课程开始学习，通过政策分析和数据建模技能的结合，逐步掌握了项目所需的跨学科能力，并最终在就业中获得了发展机会。
该类跨学科项目具有一定优势：STEM 认证毕业后可申请三年 OPT（实习/工作许可），比非 STEM 项目的时间更长；课程设置从基础入门教授计算机和数据分析内容，文科或商科背景的学生也能够跟上；毕业生的就业方向涵盖智库数据分析、科技公司公共政策岗位等领域。这类项目能够帮助学生在社会科学或商科背景的基础上，掌握数据分析与计算机技能，实现知识结构的扩展和职业选择的多样化。
随着人工智能在金融、医疗、教育等行业的应用加速，越来越多美国高校推出了文商社科与计算机结合的跨学科项目。例如，麻省理工学院 Sloan 管理学院开设了人工智能与商业分析项目，学生可选修 CSAIL 的课程，学习机器在金融、营销等场景的应用。约翰斯·霍普金斯大学 Carey 商学院将原商业分析硕士项目改为商业分析与人工智能项目，课程体系在商业分析基础上融入 AI、机器学习和数据科学。斯坦福大学社会科学学院提供社会数据科学理学硕士项目，教授社会网络分析、计算语言学，并使用 AI 进行舆情分析与预测。哥伦比亚大学新闻学院的数据新闻硕士项目则结合自然语言处理和数据可视化工具，训练学生利用算法分析政府数据库，完成调查报道。
总的来看，这类跨学科项目不仅让原本文科或商科背景的学生掌握新的技能，也有助于学生在美国留学期间更好地衔接职业发展。通过课程学习与实践训练，学生可以将社会政策、商业分析或新闻等专业知识与数据分析、AI 技能结合，提升自身的综合能力，同时拓展就业和研究方向。
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