背景介绍
学生对自己的未来学习和发展方向有着清晰的规划,希望在数据科学这个大方向下进行申请。
申请难点
学生背景好,但是申请的都是哈佛、耶鲁、麻省理工、普林斯顿、斯坦福这类名校
留学规划与提升
在接触的过程中,团队的老师们发现学生的整体实力非常出众。本科期间,无论是在校GPA,还是科研背景、论文发表和荣誉奖项都非常亮眼。与此同时,学生还修得了生物和数学双学位。
在综合考量了排名、课程、地理位置等一系列因素后,老师们为学生制定了最适合的申请方案——在院校的选择上尽量贴合学生的本科背景,申请更加匹配的生物信息学;其他稳中求进的学校则是申请学生感兴趣的数据科学。既能增加学生TOP院校的录取率,又确保他有足够的胜算进入感兴趣的领域深造。
在申请材料准备阶段,为了挖掘出更加有深度的素材,学生和老师们一起进行了多次的头脑风暴。在沟通中老师们发现,虽然学生本身的专业课程和实验室经历更偏向wet lab skills,但学生在科研实验中也使用到了python、MATLAB这类编程软件。
为此,老师们建议学生将每一段科研经历都进行拆解,以便在申请材料中凸显自己对于量化技术的思辨能力。学生不仅采纳了老师们所提供的建议,也在申请材料中融入了自己的想法,通过阐述编程语言给传统生物学带来的颠覆性作用,向招生官表明了他想要从传统生物学进阶到生物信息学的动机。
学生与申请项目高度匹配的科研经历以及科研成果都是学生科研实力的证明,这不仅为他的申请材料提供了真实可用的素材,也在后续与教授的沟通交流上提供了帮助。
值得一提的是,学生的一段科研经历正是在哈佛大学进行的,并且他出色的表现也助力他赢得了导师的推荐信,成为了最终斩获梦校录取的一大加分项。