申请要求之大热专业——统计学
案例：同学，华盛顿大学，数学专业
成绩：GPA3.7+ 免托福 GRE320+
申请专业：统计学、商业分析
录取结果：Carnegie Mellon University, University of Chicago, Columbia University, Duke University
案例点评：
学生在校成绩不错；有多段量化实习和学术项目经历。但是学生不能很好地整合素材，提供的素材比较基础，不能够很好地突出自己的优势。跟学生进行了多次沟通，在我的引导和指导下，结合项目申请要求，挖掘出来较多高质量素材，比如突出自己的数学背景、计算机能力。之后，进行了后续文书的深入创作和整合。在竞争异常激烈的情况下，最后受到众多名校青睐，获得了很具有含金量的四个offer。
作为后期老师，我全面了解和深入挖掘整合了学生的经历背景和素材，制作出了高质量的申请材料，有效提升了学生的竞争力。
专业背景
Ø本科是数学，统计，应用数学，自然科学，工程等。统计对专业背景限制不严格。
Ø 大部分院校不硬性要求GRE SUB Mathematics，如果学生有时间准备也可以考，增加实力。
Ø建议掌握三大统计学软件： SAS, STATA, SPSS
先修课要求
基础课程：
线性代数，微积分（包括单元微积分或者多元微积分），数理统计和概率，高等数学等
高阶课程：
偏微分方程(Partial Differential Equation)，随机（Stochastic），回归分析（Regression Analysis），模拟（Simulation），时间序列与预测（Time Series and Forecasting）等
统计类软件：
Statistical Software （SAS, STATA, SPSS)
计算机软件类：
R, Python 等
注意事项：
1.如果本科不是统计或者数学专业的同学，或者缺乏数理背景，常见转专业申请统计学的本科专业有经济学，数学，物理，计算机科学等等。因为统计学要求的数理课程和计算机课程基本是大学本科的基础课程，所以只要修过一些数理课程，掌握基本的计算机技能，在实践中有处理过数据和分析等，都可以申请统计学专业。想要申请统计学的研究生可以考虑通过修读二学位，辅修学位，参加美国暑校，或者修网课等方式弥补。
常用网站：Coursera，Edx， MOOC，Udacity等。推荐的课程如 下：
数学课：
Linear Regression and Modeling---Coursera Statistical Inference---Coursera, MOOC Introduction to Stochastic Processes---MIT
初学者课程：
Statistics with R Specialization---Coursera (大学 Junior Level) Basic Statistics--- Coursera (大学 Junior Level)
Introduction to Probability and Data---Coursera
R Programming---Coursera
Introduction to Statistics: Descriptive Statistics---Edx Introduction to Statistics: Inference--- Edx Introduction to Statistics: probability---Edx
Probability and Statistics (Open+ Free) ---Mooc (Stanford University) Inferential Statistics---MOOC (Duke Universty)
Statistical Reasoning---MOOC (Stanford University)
统计高阶课程：
Data Visualization---Coursera
Data Mining Specialization ---Coursera
2.国内的课程名与课程内容与国外不尽一致，有部分课程可能涵盖以下课程内容，比如高等数学涵盖微积分和线性代数，建议老师们与学生给予选课建议时与学生进行讨论后确定。
科研和比赛
科研：
校内项目，美国暑期科研，课内重要课程（individual research project）。内容建议可以参与一些研究项目或者调查，需要收集或者分析数据，然后做出评估或者预测的项目，如对某企业或者领域的金融应激机制的线性回归模型建立，对空气污染对于儿童身体健康的危害调查等等。
比赛：数学建模大赛（国赛，美赛），全国大学生统计建模大赛，全国大学生市场调查与分析大赛，中国SAS数据分析大赛等
实习：一般和统计专业对口的实习有以下几种：
Ø 互联网公司（腾讯、阿里、百度、网易、36氪等）：数据分析实习生、商业分析实习生等。
Ø 投资机构（易凯资本、红杉资本、经纬创投等）：投融资实习生。
Ø 知名咨询公司（MBB、埃森哲、IBM、四大的咨询部门等）：管理咨询实习生、战略咨询实习生、财务咨询实习生，一般以项目为主，会接触到数据软件（R、SPSS）的使用。
Ø 软件公司：一些统计软件、数据分析软件公司也会招实习生。如SAS公司。
Ø 金融机构（证券/银行）等：数据处理实习生，一般是做一些数据的录入工作、纠正一下公司金融系统的一些数据错误等。
Ø 政府部门：经常会有一些地方政府部门、组织需要一些帮忙调查问卷、录入数据的实习生。
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