本科金融专业，辅修计算机，强跨学科背景，精准定位冲刺美国芝加哥大学数据科学

学生的本科院校背景和硬性标化分数都很不错，自身很不错，所以学生对我们的服务要求也更高，不管是在选校还是在文书方面，学生都非常有自己的想法。学生对于申请学校的排名要求比较高，也不想申请那么多所学校，最终只申请了7所排名靠前的学校，这对于学生和我们团队来说，录取成功率都是一大挑战。另外，学生的经历非常丰富，跨学科科研和实习经历都蛮多，在文书过程中，挑选素材和篇幅控制上都有一定难度。

留学规划与提升

学生的硬实力已具备冲击top院校的基础，但其对申请学校排名要求非常高，且明确表示“不愿盲目扩申”。我们团队在尊重学生意愿的前提下，深入分析其跨学科背景：金融与计算机的复合优势，使其在数据科学领域具备独特的商业洞察与技术能力。基于此，我们筛选出7所全球排名前30的院校，重点聚焦数据科学、分析学及信息科学相关项目，如芝加哥大学分析学（MS in Analytics）、康奈尔大学信息科学（数据科学方向）、南加州大学应用数据科学（MS in Applied Data Science）等，确保项目既匹配学生技术背景，又能发挥其商业分析特长，最终实现“少而精”的冲刺策略。

其次，学生虽具备扎实的学术基础，但雅思与GRE的出分时间紧迫，需精准规划以避免耽误申请进度。我们团队根据学生日常课程安排与备考状态，制定分阶段冲刺计划，最终帮学生在申请前考出理想的分数，顺利赶上申请的早班车。

此外，学生拥有2篇论文发表、5段科研、4段实习以及其他课外竞赛等丰富经历，但如何从海量素材中提炼核心亮点，并匹配不同学校的项目特色，成为文书的关键挑战。我们的文书老师与学生逐一复盘每段科研与实习的细节，针对不同项目特色选用不同的经历素材和调整叙事侧重，不断优化遣词造句，打造学生的个性化文书。最终，学生成功斩获芝大、康奈尔、南加大等top offer。

院校解读

M.S. in Analytics（分析学硕士），现已改名为MS in Applied Data Science（应用数据科学），是芝加哥大学格莱姆继续教育学院开设的跨学科项目，专为希望提升数据分析能力的社会科学、生物科学背景或MBA学位持有者设计，亦适合物理或社科背景的应届毕业生。项目时长1至1.5年，课程涵盖计算机科学、统计、矩阵数学和编程语言（如R、Python、Hadoop）等领域，强调实际应用与团队协作，核心课程包括时间序列分析、机器学习、数据可视化及领导力等，并通过Capstone Project与企业合作解决现实问题。毕业生就业率高达100%（全职学生），约75%的学生一毕业即进入谷歌、麦肯锡、高盛等知名企业，从事数据分析师、战略分析师等职位，行业覆盖金融、市场营销、医疗、IT及咨询等领域。项目虽未细分研究方向，但学生可通过选修课（如金融分析、健康分析）或跨学院选课（如布斯商学院、统计系课程）定制学习路径，适合追求学术深度与职业实用性的申请者。

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