申请要求
1. 背景偏好:Math & Statistics, Computer Science & Engineering,其他理工科专业背景
2. 先修:数学统计相关基础课,高阶课多多益善;Programming相关建议掌握Python, C++, R,SQL等
3. 三围条件:建议GPA 3.5以上 TOEFL 100+ GRE 320+
4. 文书包括但不限于 CV, 推荐信,个人陈述,个别学校有essay
5. 面试:大部分学校有video,并且会有invitation based interview
背景提升建议
1. 提升数学统计和编程基础:
•建议的先修课尽量修 :微积分,概率论,统计学,线性代数,时间序列,随机过程,偏微分方程,常微分方程,数学分析等
•编程语言、软件工具尽量学
2. 实习和科研经历积累:
•相关性高、深度足够 :岗位/工作内容 > 公司/单位 > 行业
•不太相关、比较偏soft skills:公司big name, 行业对口,工作内容找补
3. 文书关注点
•(学术经历)具备学FE的学术基础和潜力
•(科研/实习)modeling or data 相关,实际运用的项目经验
•职业规划









