26捷报录取:全美第7西北大学机器学习与数据科学硕士,每年招收不到100名学生,ta做到了
- 原创
背景介绍
在校成绩: GPA 3.9/4.0
标准化考试: 美本免语言考试,无GRE考试成绩
申请难点
大学3年在校成绩保持在高位,本科期间所修的课程与研究生强相关,微积分1-3、统计与概率论、线性代数、数据结构、编程语言、机器学习等前置课程均取得了优异的成绩。但软背景较弱。
留学规划与提升
基于D同学优秀的硬实力与软背景,选校策略较为大胆,将核心的申请院校名次锁定在了TOP20的区间,同时根据ta的课程匹配程度,选择了统计、数据科学、分析学、机器学习、决策分析等相关项目。 除了爱好与活动之外,D同学也知道实习与科研是提升竞争力的关键,是取决ta能够申请到学校上限的重要因素。但人的时间和精力总是有限的,再三权衡之后,ta把重心放在了实习和科研提升上,而放弃了GRE的学习与备考。利用寒假的时间,先后做了两段数据科学相关的实地实习项目,并且在校内积极与教授沟通,作为本科研究人员,进组参与了一段深度科研项目。 顾问老师定期和D同学做线上会议沟通,梳理申请进度、时间安排、以及网申里面会涉及到的内容。对于个人陈述的重点板块,老师和同学齐心协力梳理项目的亮点以及匹配程度,重点沟通自己的过往经历是如何能够在研究生阶段被运用以及发挥贡献力量的。从课程设置、科研导师选择、校内外资源、以及未来职业模板等多方面,体现自己对项目的深入了解,让招生官从各方面相信ta就是一名优秀合格有潜力的申请者。
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