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211背景斩获美国藤校录取——康奈尔大学

原创

发布者：: 于璇

分类：: 软实力,理工科

2025-03-09

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背景介绍

本科院校：武汉某211院校

专业：数据科学

GPA：3.9/4.0

TOEFL 106，GRE 323

软性背景：1段新东方实习

2段新东方科研项目

录取结果： UCSD DS、UCLA 生物统计、康奈尔生物统计与数据科学、哥大统计

申请难点

留学规划与提升

关于康奈尔大学生物统计与数据科学项目的详细介绍：

项目基本信息
- 开设学院与地点：由康奈尔医学院（Weill Cornell Medicine）开设，位于纽约市曼哈顿上东区，邻近纽约长老会医院，学生可依托顶尖医疗资源获取丰富实践机会。
- 学制与学分：学制有 12 个月和 16 个月两种说法，需完成至少 34-36 学分。
- 学费：每学分 1817 美元，总计约 65,000 美元。
课程设置
- 秋季学期 1（12 学分）：必修课程包括生物统计学 I 及 R 实验室、研究设计、分类数据及截尾数据分析、数据科学 I（R 与 Python）；选修课程有统计编程与 SAS、卫生服务研究导论。
- 春季学期 1（12 或 15 学分）：必修生物统计学 II - 回归分析、硕士项目 2；选修课程包括数据管理（SQL）、大数据医学、现代因果推断方法、医学中的人工智能、健康数据研究。
- 夏季学期 1（3 学分）：必修硕士项目 3。
- 秋季学期 2（6 或 9 学分）：必修数据科学 II - 统计学习、层次模型及纵向数据分析；选修课程有生物医学研究设计与分析、药物统计学、研究设计与比较效果。
申请要求
- 学术背景：本科或以上学历，强烈推荐统计学、数学、应用数学、物理、计算机科学或工程学等专业背景的学生申请；其他专业学生也可申请，但需至少有两个学期的大学水平的微积分课程、一些线性代数知识以及丰富的编程经验。
- 语言成绩：需提供托福或雅思成绩，建议托福总分 100+，雅思总分 7.0+。
- 标准化考试成绩：GRE 或 GMAT 不是必需，但在竞争激烈时，提供较好的 GRE 成绩有助于提高申请竞争力。
- 其他材料：个人陈述（不超过 2-3 页）、简历、三封推荐信、大学成绩单。
项目特色
- 丰富的团队项目：小组项目众多，一个学位读完，大大小小的小组项目加起来有十几个，包括 2 周的小项目和 2-3 个月的 Capstone 项目，锻炼学生团队协作、项目管理和数据分析等能力。
- 注重实践技能培养：课程结合实践经验和理论研究，学生可通过课堂学习获得理论知识，还能通过丰富的实践项目积累实战经验，运用所学知识解决实际问题。
- 课程实用性强：课程内容涵盖生物统计学、数据科学、机器学习技术等，涉及 R、SQL、SAS、Python 等数据分析常用工具，为学生从事数据分析工作提供实用技能。
就业前景
- 就业方向：毕业生可以在公共及私营生物医疗、医疗保健、保险和制药行业中找到数据科学职位，也可在学术界从事相关研究工作，具体职位包括数据科学家、生物统计学家、健康数据分析师、临床研究协调员等。
- 就业优势：凭借康奈尔大学的名校声誉、纽约市的地理优势以及项目本身的高质量教育和实践培训，毕业生在就业市场上具有较强的竞争力，能够吸引众多知名企业和机构的关注。

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擅长申请：: 研究生

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软实力
理工科

录取院校：康奈尔大学

语言成绩托福106
GPA3.9

背景介绍

本科院校：武汉某211院校

专业：数据科学

GPA：3.9/4.0

TOEFL 106，GRE 323

软性背景：1段新东方实习

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录取结果： UCSD DS、UCLA 生物统计、康奈尔生物统计与数据科学、哥大统计

申请难点

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关于康奈尔大学生物统计与数据科学项目的详细介绍：

项目基本信息
- 开设学院与地点：由康奈尔医学院（Weill Cornell Medicine）开设，位于纽约市曼哈顿上东区，邻近纽约长老会医院，学生可依托顶尖医疗资源获取丰富实践机会。
- 学制与学分：学制有 12 个月和 16 个月两种说法，需完成至少 34-36 学分。
- 学费：每学分 1817 美元，总计约 65,000 美元。
课程设置
- 秋季学期 1（12 学分）：必修课程包括生物统计学 I 及 R 实验室、研究设计、分类数据及截尾数据分析、数据科学 I（R 与 Python）；选修课程有统计编程与 SAS、卫生服务研究导论。
- 春季学期 1（12 或 15 学分）：必修生物统计学 II - 回归分析、硕士项目 2；选修课程包括数据管理（SQL）、大数据医学、现代因果推断方法、医学中的人工智能、健康数据研究。
- 夏季学期 1（3 学分）：必修硕士项目 3。
- 秋季学期 2（6 或 9 学分）：必修数据科学 II - 统计学习、层次模型及纵向数据分析；选修课程有生物医学研究设计与分析、药物统计学、研究设计与比较效果。
申请要求
- 学术背景：本科或以上学历，强烈推荐统计学、数学、应用数学、物理、计算机科学或工程学等专业背景的学生申请；其他专业学生也可申请，但需至少有两个学期的大学水平的微积分课程、一些线性代数知识以及丰富的编程经验。
- 语言成绩：需提供托福或雅思成绩，建议托福总分 100+，雅思总分 7.0+。
- 标准化考试成绩：GRE 或 GMAT 不是必需，但在竞争激烈时，提供较好的 GRE 成绩有助于提高申请竞争力。
- 其他材料：个人陈述（不超过 2-3 页）、简历、三封推荐信、大学成绩单。
项目特色
- 丰富的团队项目：小组项目众多，一个学位读完，大大小小的小组项目加起来有十几个，包括 2 周的小项目和 2-3 个月的 Capstone 项目，锻炼学生团队协作、项目管理和数据分析等能力。
- 注重实践技能培养：课程结合实践经验和理论研究，学生可通过课堂学习获得理论知识，还能通过丰富的实践项目积累实战经验，运用所学知识解决实际问题。
- 课程实用性强：课程内容涵盖生物统计学、数据科学、机器学习技术等，涉及 R、SQL、SAS、Python 等数据分析常用工具，为学生从事数据分析工作提供实用技能。
就业前景
- 就业方向：毕业生可以在公共及私营生物医疗、医疗保健、保险和制药行业中找到数据科学职位，也可在学术界从事相关研究工作，具体职位包括数据科学家、生物统计学家、健康数据分析师、临床研究协调员等。
- 就业优势：凭借康奈尔大学的名校声誉、纽约市的地理优势以及项目本身的高质量教育和实践培训，毕业生在就业市场上具有较强的竞争力，能够吸引众多知名企业和机构的关注。

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