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赵思嘉美研部后期顾问

暖男学长如何拿下数据科学名校录取
  • 案例分类:
  • 录取专业:数据科学/商业分析
  • 录取时间:2020年1月-3月
  • 奖学金:
  • 申请语言成绩:GRE 320+
  • 申请人GPA:3.7+
  • 申请人毕业院校:
  • 申请人所学专业:
  • 录取院校:哥大, UCSD, Georgetown, Fordham, BU
更多详情

背景介绍

申请难点

留学规划与提升

T同学的父母是在参加了一次我们的美研申请数据分析讲座后,决定选择我们的申请服务。父母跟我们说一开始T同学是很抗拒找机构的,想自己DIY来申请,但是父母听了我们讲座之后,觉得研究生申请还是需要有专业的老师来指导比较放心。于是在T同学大二暑假回国的时候,父母带孩子和我们见了面。通过我们和父母之前沟通交流积累下的信任,孩子也慢慢对我们建立了信任感,我们也从专业的角度给了他很多中肯的申请建议。
 
T同学的申请关键词:
1.高标化
2.高含金量科研
3.文书思路清晰

院校解读

留学方案

案例分析

T同学是美本,学校优势比较大,GPA不错。提升重点在于软性背景和GRE。而且学生属于暖男型,情商非常高,在沟通和申请准备上都非常积极的配合老师。GRE词汇量非常大,中国学生普遍的薄弱点在于verbal,数学分较高。学生一开始就以数据科学名校的GRE录取均分为目标,320+,写作4。在GRE准备上,中期老师结合给学生整理的GRE各项复习资料,介绍各项学习方法,利用我们新东方GRE练习系统,GRE最终出分322+4。在科研准备方面,根据学生的兴趣和申请方向,推荐学生补充了一段纽大导师带的金工项目,虽然欠缺一些金融知识,但在完成的过程中学生通过自学补充了相关的金融基础,完成后也反馈很有收获,最后拿到了只有前30%学生才能获得的主导师推荐信,这给申请材料加分不少!


T同学在刚开始准备申请文书的时候,对于经历的选择和重点内容的突出不是很清楚,这就需要我们根据目标专业的申请要求来引导学生提供合适的文书素材。数据科学专业强调的背景主要是数学、统计、计算机,围绕这三方面分别说明相关的背景经历,文书的展开就顺利多了。除此之外,找到合适的职业规划、研究方向也是一个难点。在仔细分析了学生的项目背景后,判断出与亮点经历相呼应的数据科学的应用场景,作为将来的研究规划,使文书内容的整体性更强。

 
数据科学和商业分析的区别

数据科学  Computer Science+Statistics+Mathematical Modeling
运用数学、统计、信息科学和计算机科学等技术和理论,特别是以下分支:
Machine Learning, Classification, Cluster Analysis, Data Mining, Database and Visualization
一般开设在工学院或文理学院
课程设置一般偏向计算机和数学

商业分析  Business+Coding+Statistics
研究数据,通过统计和运营分析,形成预测模型,对未来的商业战略进行预测和指导
一般开设在商学院
课程涉及商科
 
就业方向

- 互联网及相关企业:数据分析(产品/用户/流量)
- 金融:数据分析(市场/用户),金融风险管理
- 市场:数据分析(市场/消费者),调研数据管理
- 咨询

常见岗位

Data Analyst 侧重数据的整理性分析
Data Scientist 侧重Modeling
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