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这两天，新国立理学院提前批放榜了。
其中和数据、量化相关的项目备受关注。今天就来分析一下相关专业的门槛变化。
在新国立的相关专业中，往年的门槛从高到低大致为：
MSc Data Science & Machine Learning；
MSc Quantitative Finance（其中和上交合作的项目门槛略高）；
MSc Data Science for Sustainability；
MSc AI for Science
=
MSc Statistics；
MSc Mathematics。
要简洁明了地观察门槛的变化，可以直接从最低门槛的项目开始看——MSc Mathematics今年提前批的门槛，有很明显的抬升。
中游985需要85分以上；211则需要数学强校+88分以上的双重加持。
有这样的成绩，在今年港大提前批里拿下Master of Finance in Financial Technology的offer，问题是不大的。
到了正常批，申到港科的MSc Financial Mathematics，也不在话下。
相比之下，哪怕是新国立，数学专业也没那么诱人了。
另外还有两个维度值得分析：
一是两个“次新”项目的门槛变化；
二是对商科转码的友好程度。
其中，24 fall新增的MSc Data Science for Sustainability
25 fall的录取画像是：
“几乎非中上游985、两财一贸高分选手不录。
普通211或者中下游985的学生，需要有超高分（90+）和非常对口的过往经历（实习、竞赛、科研），才有希望”。
26 fall提前批的门槛也没什么明显的变化。这其中的主要原因，就在于这是一个非常适合商科转码的优质项目。
哪怕是统计、数学相关课程修读得并不多、或得分并不高的商科生，也一样可以录取这个项目。
而相比之下，MSc Quantitative Finance这个名带“金融”的项目，对纯商学生都很不友好。
更不用提MSc Data Science & Machine Learning，非常看重专业对口，非计算机、数学、统计不录。
更新一点的25 fall新增的MSc AI for Science，今年提前批的门槛略高于去年的正常批次。
在去年，中下游985和普通211的85+，是有希望录取的。
这个项目的门槛抬升也在意料之中。
去年新专业首年开设，且到申请季中期才开放，本身申请者就会少很多；且新国立的提前批，门槛往往是高于正常批的。
这个项目对理科生（包括数学、物理、化学、生物、地理等）非常友好，申请者众，门槛自然会水涨船高的。
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