学生从高中国际学校申请美本，再到研究生申请阶段，
始终坚定选择我们，
以持续投入与稳定执行，
一步步推进自己的学业规划。
在本次录取季，
收获了耶鲁大学统计与数据科学项目的录取结果。
根据耶鲁大学官网信息，
该项目每年收到近 1000 份申请，
其中约 40 人进入录取范围，
最终实际录取规模为 15–20 人左右，
筛选标准较为严格。
今天一起走进这位学生的申请历程，
看看 TA 是如何完成这次申请目标的。
案例故事
本科阶段确立方向，持续推进硕博混申规划
学生高中就读于一所国际学校，本科申请阶段开始与新东方建立联系，这也成为长期留学规划的起点。
进入美本就读后，学生选择应用数学 + 电子与计算机工程双学位，并保持 3.9+ 的绩点表现。美本背景也使其在研究生申请阶段具备免语言成绩的条件。
在研究生申请阶段，学生再次选择我们的团队。结合其本科专业结构、数理基础与成绩表现，顾问协助制定了硕博混申的整体方向。
硕士申请以哈佛大学、耶鲁大学、斯坦福大学等院校为主要目标，
博士申请方向定位于美国前 50 院校，
专业集中在统计与数据科学领域，突出数理与工程交叉背景的优势。
聚焦科研主线，系统提升背景
基于学生的美本背景，我们在梳理申请要求后，明确其可免语言提交申请，使其将时间与精力集中投入到科研与实践积累中。
在背景提升规划中，坚持“方向匹配、持续积累”的原则，协助学生聚焦统计与机器学习方法相关研究，而非停留在技术应用层面的零散经历。同时结合新东方内部资源，为其匹配与申请方向契合的科研项目，逐步构建科研体系。
在规划推进过程中，学生完成了 3 段与申请方向高度相关的科研项目，形成 2 篇论文成果，并选择了数据建模与算法方向的技术型实习。同时结合校内课程项目与奖学金经历，整体背景形成了围绕统计与数据科学的清晰结构，体现出数理基础与科研能力的结合。
文书聚焦核心经历，构建立体形象
考虑到目标院校对申请材料的审阅经验较为丰富，我们为学生制定了“聚焦核心、减少堆叠”的文书思路，避免简单罗列经历，而是突出个人在学术探索中的思考过程与成长路径。
在多轮线上沟通后，顾问协助学生梳理其在车联网相关研究中的问题意识、方法选择与未来研究规划。学生在两天内整理出较为完整的文字素材，为后续文书打磨提供基础。
最终，个人陈述重点围绕 3 段与车联网密切相关的研究经历展开，呈现其技术基础、研究动机与方法思考；
多元化文书则以为非技术背景的银行从业者开发智能分析系统的实践为主线，体现其对技术应用场景与社会议题的关注。
两篇文书从学术路径与价值取向两个层面展开，呈现出兼具研究兴趣、工程实践能力与公共议题关注的综合形象，帮助招生委员会更全面地理解学生背景。
项目介绍
耶鲁大学统计与数据科学系开设课程覆盖统计理论（包括基础理论、贝叶斯理论、决策理论、非参数统计）、概率论、随机过程、渐近理论、信息论、机器学习、数据分析、统计计算与图形方法等方向。
该系提供统计学硕士（MA，8 门课程）与统计与数据科学理学硕士（MS，12 门课程）两个项目，申请者可同时申请，入学后也可根据学习情况进行项目转换。
部分毕业生继续在耶鲁大学、密歇根大学商学院、不列颠哥伦比亚大学、斯坦福大学、普渡大学攻读博士学位。
另有毕业生进入Oliver Wyman、Captrust、德意志银行、Progressive Leasing、Mathematica、麦肯锡、7-Eleven、Facebook等机构发展。
根据官网说明，项目在确定硕士项目录取规模时，主要关注：
录取评估以学术标准为主，包括：完成课程学习的潜力、既往学业表现与实践经历、推荐信、标准化考试成绩，以及学习统计学的动机等。
申请材料通常包括：
学术目的陈述、简历、非正式成绩单、三封推荐信、GRE（可选）、托福或雅思成绩（满足英语授课三年以上并取得本科学位者可免）、履历材料等。
该项目 26 Fall 申请已截止，截止时间为 2025 年 12 月 1 日。
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