一、学术背景：强量化基础是硬门槛
布朗大学数据科学硕士申请条件对本科专业有明确要求：
理想背景：计算机科学、数学、统计学、工程或相关量化领域;
核心先修课必须完成：
多变量微积分、线性代数、概率论与数理统计;
至少两门编程课程(Python、R、C++或Java);
算法与数据结构(强烈建议);
GPA建议3.6+(4.0制)，录取学生平均GPA约3.8，核心课程需A级表现。
非相关背景申请者需通过MOOC或研究项目证明量化能力，并在文书中说明转专业动机。
二、标化考试：灵活政策下的竞争力构建
GRE非强制(Test-Optional)，但85%以上录取者提交了成绩;
建议分数：
GRE总分320+(Quant 165+更具竞争力);
语言成绩硬性要求：
托福90+(单项≥20)或雅思7.0+(单项≥6.5);
建议托福100+以增强竞争力，尤其申请TA/RA职位。
标化成绩在整体评估中权重中等，但高分可弥补GPA或背景短板。
三、申请材料：展现研究潜力与跨学科思维
三封推荐信：
优先选择能评价你研究能力与量化思维的教授;
简历(CV)：
突出科研项目、Kaggle竞赛、开源贡献或独立数据分析作品;
个人陈述(Statement of Purpose)：
需具体说明研究兴趣(如“希望在AI for Social Good Lab研究公平性算法”);
避免泛泛而谈“喜欢数据”，应聚焦布朗独特资源(如“希望与公共卫生学院合作分析健康差异”)。
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