211学子成功斩获芝加哥大学计算与应用数学硕士录取-新东方前途出国

留学顾问徐小梅

徐小梅

美国研究生留学规划经理

武汉,宜昌
  • 擅长方案:考研留学齐规划,长线规划,高端申请
  • 擅长专业:计算机,金融工程,数据科学,电子工程
  • 录取成果:耶鲁大学,芝加哥大学,哥伦比亚大学,达特茅斯大学,宾夕法尼亚大学
从业年限
10-15
帮助人数
655
平均响应
15分钟

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      211学子成功斩获芝加哥大学计算与应用数学硕士录取

      • 美国研究生

      徐小梅美国研究生武汉

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      10-15
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      • 录取院校:芝加哥大学(计算与应用数学硕士,综排/专排TOP6);哥伦比亚大学(统计学硕士,专排TOP20);宾西法尼亚大学(统计,测试,评估和研究技术硕士,综排TOP9);华大盛路易斯大学(统计学硕士综排TOP19)
      • 录取专业:信息与计算科学;统计等
      • 语言成绩TOEFL:107 GRE:321
      • GPA3.86
      • 毕业院校国内211
      背景介绍
      申请难点
      留学规划与提升
      【案例难点】 大三下3月份才进入规划,申请准备时间短,只有TOEFL97,GRE未准备,GT刷分需要耗费学生大量的时间,软背景只有一段正在进行中的校内大创,实习科研背景太少,冲刺top10的院校有非常大的难度

       

      申请经历:

      第一次和X同学(化名)联系大概是2020年3月初的样子,当时武汉的疫情还非常严重,X同学当时和其他所有同学一样在家上网课,同时在备考美国研究生入学考试GRE的准备。

       

      和X同学沟通后,了解了她基本情况:某211院校,大三下,GPA3.84,TOEFL97,GRE备考中;有一个正在进行中的大创项目,项目已经立项;目标院校TOP20,冲刺TOP10的院校;给她做了SWOT分析并进行了定位:

       

      首先,标化成绩方面,截至到申请之前建议达到GPA3.8+,TOEFL105+,GRE320+的三维成绩。

       

      其次,软性背景上,鼓励学生把手头的大创项目完成,有机会的话尽量发表论文;但是仅仅一个大创项目不足以支撑美国名校的申请,至少得补充1-2段的高含金量的实习或者科研;

       

      考虑到学生已经大三下学期,整个准备的时间也仅仅只有6个月,学生虽然GPA在申请上很占优势,TOEFL也有可用的成绩,但是在申请名校这个成绩是不够的,把TOEFL成绩刷到105,可能需要1-2次的TOEFL考试;GRE正在备考中,但是不知道自己的水平,充分利用好新东方的GRE智能系统争取GRE一次出分。

       

      2020年的上半年,由于疫情的影响,GT考试一直取消,导致很多学生在备考期间有些怠慢,我给一方面鼓励学生继续备考,另外一方面学生调整了规划方案,大三下学期网课期间,除了正常备考的同时,再分配一部分精力去做实习;给学生内推了新东方的人保分析师助理实习,在实习之前,我们对学生进行了职前培训,让学生充分了解了保险,精算和会计等理论知识;在实习的过程中,学生学习了SQL,并在EXCEL中用SQL代码计算保单的年度递补率,通过这个实习,X同学充分学习了如何利用SQL进行数据分析,对保险行业也有了充分了解。

       

      大四开学后,随着新冠疫情的控制,GT考试也逐渐恢复;学生也成功考出了TOEFL107,GRE321的理想成绩;大创项目论文也投出去了,大四上学期学校课程相对较少,同时我建议学生再补充一段高端科研经历,学生最终选择了跟着宾大的Vadim终身教授参加了统计学研究远程科研项目。科研进行的过程中,教授也对学生做了相应的学术培训,包含了一些数学的高阶课程,包含非线性回归,随机漫步,分形维数等,利用python分析了概率与分形维数的关系,发现陷阱与分形维数呈负相关的关系,绘制了不同陷阱概率下最终数据的直方图和图表等等,由于小X同学的突出表现,最终也拿到了宾大教授的推荐信,为我们申请也助力了不少。

       

      选校阶段,X同学担心自己申的高录取不了没学上,我给她非常详细的研究了耶鲁、芝加哥大学、哥大、宾大、约翰霍普金斯、加州伯克利、密歇根安娜堡等专排综排的所有统计相关的项目,再结合学生对自己职业规划的想法,考虑院校地理位置和选校,结合排名最终把学校确定下来了。

      院校解读
      留学方案
      案例分析
      项目介绍:项目名称: Masters Program in Computational and Applied Mathematics (MCAM)

      项目链接:https://voices.uchicago.edu/cammasters/

      芝加哥大学计算与应用数学硕士课程(MCAM)在计算和应用数学的主要领域提供全面的最新教育,例如数据分析,动力学系统,线性代数,机器学习,数值方法,优化,偏微分方程和应用概率。

      硕士课程由计算和应用数学委员会CCAM)联合统计,数学,计算机科学系以及物理科学等著名教授联合授课。除了在CAM方面的专业知识外,许多教职员工还积极从事跨学科研究领域,例如地球物理和医学成像,遗传学,数学金融和计量经济学,机器学习,科学计算等。

      MCAM学生可以从为CCAM博士生提供的许多入门研究生课程中进行选择。这些课程涵盖了传统的基于CAM物理学的建模领域(动力系统,PDE)以及最新的基于数据的建模领域(数据同化,机器学习)及其相互作用,例如不确定性量化硕士生与博士生完全融为一体。

       

       

      硕士课程设置:多元微积分,线性/矩阵代数以及基本概率和统计学背景。

       

      课程有2个 tracks,一个 track是应用分析和建模;另外一个 track是计算数学;每个 track包含3门核心课程

       

      除此之外,学生还需要从下列列表中选修3门课程。于此同事,学生还可以通过物理学院,TTIC学院和BOOTH商学院选修与CAM相关的课程:

       

       最后,附上X同学的录取,也祝福X同学在未来学业有成


       

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