语言经贸跨界数据科学,藤校哥大录取见证他的逆袭-新东方前途出国

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武汉新东方前途出国

美研部留学规划师

武汉
  • 学历背景:国内优秀院校
  • 客户评价:精益求精,认真负责
  • 录取成果:哈佛 耶鲁 斯坦福,哥大 宾大 康奈尔 CMU,JHU,NYU,UMichi
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7-10
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467
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      • 录取院校:哥伦比亚大学 南加州大学
      • 录取专业:统计学
      • 语言成绩100+
      • GPA3.8+
      • 毕业院校211
      背景介绍
      就读院校:211语言类院校
      就读专业:经贸类
      本科成绩:3.8+
      T/G成绩:100+  325+
      录取院校:常青藤院校哥伦比亚大学/南加州大学
      录取专业:统计学/数据科学
      申请难点
       
      留学规划与提升
      初见 G 同学时,他还是一名对未来充满迷茫的大一新生,就读于小语种与经贸交叉专业。在与他的交流中,我敏锐地察觉到他对探索新领域的渴望,以及在专业选择上的困惑,于是,我们开启了为他量身定制的美研申请规划之旅。

      一、专业规划:洞察趋势,锚定目标
      本科阶段专业课程涉猎广泛但缺乏聚焦,让 G 同学在职业方向上摇摆不定。我们深入研究了当下就业市场需求和行业发展趋势,结合他的数理基础以及对商业领域的潜在兴趣,决定将商业分析专业作为申请目标。商业分析作为融合了大数据分析、商业决策等多领域知识的新兴专业,就业前景广阔,正契合 G 同学渴望在数字化商业浪潮中崭露头角的诉求,这一精准 定位为他后续的学业和职业发展奠定了坚实基础。

      二、背景提升规划:靶向施策,补齐短板
      尽管 G 同学在语言方面有着出色的基础,高中雅思 7 分的成绩为他后续语言考试减轻了不少压力,使他有余力兼顾本专业小语种考级。但我们深知,申请顶 尖美研项目,光有语言优势远远不够。因此,背景提升规划成为重点。我们针对商业分析专业对编程和数据分析能力的要求,为他规划了一系列 Python 编程和数据分析实战项目。在项目实践中,G 同学不仅掌握了扎实的专业技能,还凭借突出表现赢得了项目导师的高度认可,获得了极具分量的推荐信,极大地增强了他在申请中的竞争力。

      三、实习规划:精准匹配,积累经验
      实习经历对于美研申请至关重要,我们从海量企业和岗位中筛选出与商业分析高度相关的机会。考虑到 G 同学缺乏相关实习经验,起初他对自己信心不足,甚至产生逃避心理,我们一方面不断鼓励他,另一方面根据他的技能水平和职业目标,为他量身定制实习申请方案。在我们的帮助和鼓励下,G 同学成功获得一家 500 强车企数据分析岗位的实习机会。在实习期间,他凭借扎实的专业知识和积极的工作态度,赢得了实习导师的好评,这段实习经历不仅丰富了他的简历,更让他对商业分析领域有了更深入的理解,对于未来发展也更具信心。

      四、考试规划:合理安排,高效出分
      托福和GRE 考试是美研申请的重要门槛,我们根据 G 同学的学习能力和时间安排,制定了详细的备考计划。在备考过程中,他充分发挥自身潜力,凭借超强的执行力和专注力,一次性高分通过两门考试,为申请增添了有力筹码。

      如今,G 同学凭借我们共同制定的科学规划和他自身的不懈努力,成功斩获南加大 Data Science 和藤校哥大统计学Statistics的录取通知书,实现了从迷茫学子到美研名校准学生的华丽转身,爬藤成功,并且截止目前均无拒信。期待G同学接下来更多充满”惊喜“的录取。

      这一成功案例充分证明,精准、科学的规划在美研申请中起着关键作用,能够帮助学生明确目标,高效提升自身竞争力,实现梦想。学弟学妹们和有兴趣了解G同学申请规划详情的可以联系我哦。
      院校解读
      哥伦比亚大学,常青藤院校,资源丰富。师资强大,加上地处纽约的优势,有很多在行业绰绰有名的精英任职客座教授或者到校讲座。另外哥大统计系与其他顶 级美国高校学术交流频繁,例如Stanford, HarvardPrinceton等的教授经常过来讲座,与学生近距离沟通。


      项目解析:M.A. in Statistics

      课程设置:1.5年,课程涵盖概论,推断,线性回归模型等,还可以学习到数据科学的课程(机器学习),国际生可以在第二学期结束后的暑期参加无薪实习。


      申请要点:看重线代,微积分,概率与统计论,编程, TOEFL100,IELTS7.5


      就业分析:毕业生在医药,教育,金融,保险,市场研究,公共卫生,政府,咨询和学术界都有。

      代表公司:腾讯,亚马逊,AIG,中信,JP Morgan,平安证券,德勤,阿里巴巴等

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