低GPA录取全美前50的院校
背景介绍
L同学本科是从我们这边办理出去的,大二的时候突然觉醒自己需要有个更加好的未来,因此考虑进行研究生的申请。跟孩子进行了梳理之后,明确他这边继续申请信息技术方向的信心,因为他的GPA不算高,如果想要有个比较好的就业去向,最好是能够跟数据分析这类的专业有关联,但是直接去申请商业分析等专业并不能体现自己的竞争力。由于孩子在标化板块没有优势,因此我们跟孩子和家长确定下来从软实力角度切入的方法来提升自己的竞争力,因此后续孩子配合我们参与了2个远程的科研,其中一段也产出了论文成果。但是非常遗憾的是,由于课业难度增加,学生的GPA继续下滑,给申请增加了更多的未知,并且GRE的出分也并不理想,因此我们没有给申请院校送分。申请offer来的时候,我们的院校申请还没有结束,惊喜的是匹兹堡大学,东北大学等排名还不错的学校都选择了接受孩子的申请,也不辜负他一路以来的努力!
申请难点
留学规划与提升
匹兹堡大学是一所位于美国宾夕法尼亚州的私立研究型大学,成立于1787年,是美国最古老的大学之一。学校拥有超过20,000名学生,其中包括研究生和本科生,以及超过2,000名教职员工。学校拥有17个学院,涵盖了艺术、商业、教育、工程、法律、医学、社会科学、文学、科学和技术等多个领域。
匹兹堡大学的校园位于宾夕法尼亚州的匹兹堡市,拥有超过300英亩的校园,拥有超过400处历史悠久的建筑,其中包括著名的哈里斯堡大厅、拉斐特大厅、拉斐特图书馆和拉斐特礼堂等。学校还拥有超过20个体育场馆,包括体育馆、游泳池、网球场、篮球场和足球场等。
匹兹堡大学 (University of Pittsburgh),又称“匹大” (PITT),成立于1787年,是历史悠久的公立研究型大学,美国著名高等学府,同时也是美国最早的十所大学之一。其主校区位于宾夕法尼亚州第二大城市匹兹堡,与卡耐基梅隆大学隔街相对,各学院分布在奥克兰区(Oakland),地理位置十分优越。
Master of Science in Information Science 信息科学的理科硕士
Applicants for graduate study must have earned a baccalaureate degree from an accredited college or university with a scholastic average of B (3.0 on a 4.0 scale) or better.
申请攻读研究生的学生必须获得经认可的学院或大学的学士学位,并且学术平均成绩为B(4.0分制的3.0)或更高。
Prerequisites for admission to the Master of Science in Information Science (MSIS) degree program include one (three-credit or higher) college course in each of the following (the corresponding Pitt course numbers are indicated):
Programming: A course on object-oriented programming using Java, C#, or C++. (CMPINF 0401)
Probability and Statistics: A course covering data collection, descriptive and inferential statistics is optimal. It should cover measures of central tendency and variability, regression, correlation, non-parametric analysis, probability, and sampling, Bayesian analysis, significance tests, and hypothesis testing. (STAT 0200 or STAT 1000)
Mathematics: A college-level mathematics course in linear algebra, calculus, or discrete mathematics (MATH 0120, MATH 0220, or MATH 0400)
进入信息科学硕士(MSIS)学位课程的先决条件包括以下每项中的一门(三学分或更高)大学课程:编程。一门使用Java、C#或C++的面向对象的编程课程。(CMPINF 0401)
概率和统计学。一门涵盖数据收集、描述性和推断性统计的课程。它应该包括中心趋势和变异性的测量,回归,相关,非参数分析,概率和抽样,贝叶斯分析,显著性检验和假设检验。(STAT 0200或STAT 1000)
数学。一门大学水平的数学课程,包括线性代数、微积分或离散数学(MATH 0120, MATH 0220, 或MATH 0400)