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想走数据科学/算法岗：
MIT、CMU、Berkeley、哥大工学院
→ 强调机器学习、大数据和预测建模，适合未来转DS、Quant、Tech。
想偏商业策略/咨询方向：
Duke MQM、Notre Dame、Emory、NYU SPS
→ 更关注市场分析、战略咨询与管理决策。
想保持综合发展：
JHU、USC、UCLA
→ 平衡算法与商业课程，灵活度高。
短学制（9-10个月）：时间紧凑，毕业早，适合已有实习或明确方向的申请者。
中等学制（12-16个月）：更适合想在北美积累暑期实习经验的人。
长学制（18-24个月）：有足够时间探索职业转型与OPT机会，尤其对计划留美就业更友好。
补齐先修课：线代、统计、微积分、Python是高频要求，可通过Coursera、edX或夏校快速补修。
策略性提交GRE：如果数理背景较弱，建议主动提交320+的GRE成绩来增强竞争力。
选择推荐信方向：
技术导向项目 → 优先科研导师或算法实习主管
商业应用项目 → 优先企业上级或项目经理
稍后会有顾问老师反馈评估结果