美本学子低绩点逆袭藤校揭秘!
- 原创
背景介绍
本科波士顿大学 数学专业,GPA2.5+
申请难点
低绩点,本科转专业,文书匹配
留学规划与提升
同学是在申请季的时候找到武汉美研团队老师进行研究生申请规划的。虽然同学本科的起点较高,但前期缺乏系统规划和目标感,导致经历了低绩点而被迫转专业以及软背景不足的问题。
签约后,武汉美研团队老师一方面利用往年申请经验,在选校阶段合理搭配,不局限于官网的最低分数门槛,而是参考新东方实际录取案例,敢于爬藤。另一方面,虽然文书素材有限,且存在绩点过低导致转专业的事实,但文书老师用专业另辟蹊径,合理解释转专业原因以及利用转专业后的成绩趋势体现同学的学术潜力,软背景部分在仅有的两段项目经历中深挖素材,结合申请的硕士院校专业特点,精准进行能力体现。
在团队老师的协作努力下,山穷水复疑无路,柳暗花明又一村!同学拿到了超预期的录取——康奈尔大学MPS in DS & Applied STAT项目录取,再次恭喜同学低绩点爬藤成功!
院校解读
项目全称:Master of Professional Studies (MPS) in Data Science & Applied Statistics
所属院系:统计与数据科学系(DSDS),工程学院,与计算信息科学学院联合授课
核心定位:常春藤唯一一年制数据科学MPS,就业导向,强统计+硬核编程
学制:2学期(12个月),极少数可延至3学期(不保证)
学位类型:专业硕士(MPS),非学术型MS,无 Thesis,以实战项目毕业
校区:主校区(Ithaca)
二、两大方向(Tracks)
1. Statistical Analysis(应用统计,约60%学生选)
• 侧重:统计理论、建模、推断、实验设计、SAS认证
• 适合:金融、医疗、市场研究、政府统计岗
2. Data Science(数据科学)
• 侧重:编程(Python/R/SQL)、大数据(Spark/Hadoop)、机器学习、深度学习、数据库、云计算
• 适合:科技公司数据科学家、算法工程师、全栈数据岗
三、课程设置(总计30学分,无转学分)
核心必修课(两方向共通)
• 高级统计推断、回归与实验设计、统计计算、数据科学伦理、MPS项目(毕业设计)
方向必修课
• 统计分析:广义线性模型、贝叶斯统计、非参数统计、SAS认证课
• 数据科学:大规模数据处理、机器学习、深度学习、数据库系统、高性能计算
选修课(跨院系自由选)
• 计算机系:NLP、CV、强化学习
• 商学院:金融科技、商业分析
• 医学院:医疗数据分析、生物统计
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