哈佛大学的数据科学项目录取案例解析-新东方前途出国

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      哈佛大学的数据科学项目录取案例解析

      • 美国研究生
      • 理工科
      • 录取院校:哈佛大学
      • 语言成绩109
      • GPA3.8
      背景介绍
       华北地区某985本科 ● 金融、数学双学士学位 ● GPA:3.8+/4.0 ● GRE:333 ● TOEFL:109 ▲附加经历: ● UCLA 交换学习 ● UC Berkeley 暑研
      申请难点
       该同学在 UC Berkeley 虽然只有短短 100 天左右的科研经历,但其『参与的研究项目非常庞大,并且是多学科交叉的复杂项目』,该同学本身是作为其中一名参与者,其研究内容主要是基于 CT 遥感影像对肺部进行算法分析。
      留学规划与提升
       总体来看,这位同学不仅仅有相对优秀的量化硬性成绩,他的科研积累,海外交流学习背景都有非常丰富的内容。那么『如何将他丰富的经历转化为其内在的能力和学识,让读者耳目一新,并从诸多申请者中脱颖而出呢?』 这就需要他的项目经历进行『量身定做』,并选取关键项目信息在文书中进行内容重塑,突出个人能力和知识素养。 该同学在 UC Berkeley 虽然只有短短 100 天左右的科研经历,但其『参与的研究项目非常庞大,并且是多学科交叉的复杂项目』,该同学本身是作为其中一名参与者,其研究内容主要是基于 CT 遥感影像对肺部进行算法分析(当然这和现在的新冠肺炎没有什么关系,仅仅是个巧合)。 那么针对他的项目经历,我们一方面在文书中『详细勾勒了其项目背景和可行性分析,并重点选取了同学自己参与的研究内容』,主要是理论算法层面,比如data imputation, data augumentation, feature engineering等。最终『分析了算法在实践中的表现结果,实现了非常不错的科研成果,并impress了伯克利的教授』。 另外,大家在写自己项目经历时,也要『讲求语言精炼,项目经历要详略得当』,比如一些繁杂的工作比如数据采集清洗是由其他人做的,并不需要在此体现出来。该同学仅仅是用了这个数据集进行了processing,自己主要参与的是算法实现,『项目内容特征明显突出,也显得更加真实』。 那么『最后我们通过经历重塑之道将这份项目内容进行整合分析,形成了一份完美的CV』,并最终成功申请到一份哈佛大学的数据科学硕士。 当然通常情况下一份经历往往是不够的,我们还『在文书中结合了该同学参加的校内modeling 的比赛等经历,并通过多项经历串联来体现在自身科研能力和基础知识,系统性展现申请者的学识和技能』。
      院校解读
       由于数据科学是一门交叉学科,涉及计算机科学,数学以及其他应用学科。『其研究内容包括大规模数据集的统计建模、机器学习、最优化、管理与分析等,需要利用统计模型和机器学习完成最优化决策分析』。 从它设置的『课程』来看,包括『数据科学概论专题、计算机科学系统、 统计推断、贝叶斯数据分析、数据结构与算法、机器学习等』。因而需要申请者有较强的数学基础,最好要有微积分、线性代数、概率统计等数学先修课背景。 由于该项目也是面向应用科学,对coding要求较高,需要至少精通一门编程语言,如python, R 等,并对计算机科学有基本认识。因此我们『建议有CS,统计和数学背景的同学进行申请』。
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