南同學

申請背景

山東財經大學保險學，明尼蘇達大學統計學2+2項目，GPA3.4+3.7，GRE313

青島機場數據分析實習，平安保險銷售支持實習

一些應用數據分析方法和技術的課程project

申請結果

Offer：

Cornell University：Master’s track in Biostatistics and Data Science（$1K+獎，未提交GRE）

Georgetown University：MS in Data Science and Analytics（$6K+獎）

Rejected：

University of Washington：MS in Data Science（未提交GRE）

The University of Edinburgh：MSc in Business Analytics

申請timeline：

2019.9-10月，決定申請，找中介；

2019.12.12，提交Georgetown申請；

2020.1.1，提交Washington申請；

2020.1.25，提交Cornell申請；

2020.2月，Georgetown錄取，Washington拒信；

2020.2.14，提交Edinburgh申請；

2020.3月，Cornell錄取；

2020.6月，Edinburgh拒信。

我對數據科學的簡單看法

現在關于數據科學的介紹很多很細，我就不拿其他專業人士的介紹再說一遍了，就簡單說說我怎看數據科學，我覺得它其實說白了就是一個利用統計學和計算機這兩門相對基礎的學科，來解釋、預測特定領域現象的一門學科，你仔細看數據科學項目的一些核心課程，大多都是一些計算機和應用統計的課程，像我們現在手機淘寶的“猜我喜歡”、小紅書上的“推薦頁”，其實都屬于我們數據科學的范疇，因此如果你想申請這個專業，良好的數理基礎和編程基礎是必不可少的。

我曲折的選校經歷

我決定讀研的時間比較晚了，9月才決定。幸虧我是半個美本，可以不考TOEFL申請挺多項目的，想著只考個GRE就行了，時間應該也不算太緊湊，所以剛開始簽約時，跟中介老師信心滿滿預定了哥大、杜克、UCSD等挺多好學校，然后準備GRE考試去了。

本來想以正常的情況去申，結果換來的卻是GRE的打擊，到了12月份，GRE最高還是只有313，根本不夠達到我預定學校的錄取水平。我索性不考了，我放棄了，開始想gap一年了。當時我身邊的朋友都勸我，讓我試一下，反正試一下也不會怎么樣，我一想也對，反正就費一些申請費，萬一中了呢，然后我就開始進行選校。因為我自己其實有一個寧愿gap，也不想將就上一個不太好的學校或者質量不太好的項目的心理，畢竟研究生是一個需要一個高成本的投入，既然都要上了，那當然要撿好的上。于是我就去找中介老師選校。

其實我特別感謝我的智友留學的楊老師，我的選校條件挺苛刻的，我想找一個GRE要求不高甚至不用GRE、所屬學校名氣大以便回國好找工作、并且我還有希望申請到的同時有不水的項目。當時我都覺得我想得美，不過我的老師并沒有覺得我在講天方夜譚，反而很支持我的想法。他憑著豐富的經驗還真給我找出來幾個這樣子的項目，不包括SPS學院的項目，我最后從里面挑了上面說的4個出來。其實本來我是沒太抱希望的，畢竟GRE對美國申研來說是個挺重要的因素，再加上我也不算廣撒網，結果沒想到竟然錄了兩個！還都帶獎學金！！雖然不多，但也是一種榮譽不是！！！

通過我的親身經歷，我想給未來打算申請的同學兩個建議吧。一是建議大家選校時喜歡的就勇于嘗試。這真不是雞湯，就是有些特別好的學校，可能你申請的那一年就很趕巧，報名人數不多，或者恰好你有某段經歷真好符合招生官的心理預期，申請是玄學一點都不是空話，你選校的時候，在保證自己不會失學的前提下，一定要試一試自己特別喜歡的學校，像今年疫情，其實很多學校招生情況不是特別理想，真的有個別敢想敢做的學生可能就隨手申請了自己特別想去的學校，然后就真的被彩票學校錄取了。當然，找中介的同學能不能遇到一個愿意支持并努力幫助自己的老師也很重要，我就慶幸遇到了。二是建議一定一定要提前去準備標化考試，不要想著，離申請還早呢我可以過一陣子再考，標準化考試真的太重要了，其是，如果自己的GPA不夠好，這些考試也可以側面反映出你是一個學習能力比較強的學尤生，一定程度上彌補GPA的不足，告訴招生官，雖然我GPA和其他競爭者相比不占優勢，但不能說明我沒有學習能力；當然GPA如果很高的話，就更要重視這些考試，不然申請學校的時候，你看這個項目有最低托福限制，那個項目有最低GRE限制，萬一你有一項沒達到的話，雖然美國不嚴卡分數，但還是有可能你四年努力保持的GPA都浪費了。

關于文書

然后呢，我想再講一下文書方面，因為在申請過程中，文書算是最重要的軟背景之一了。我對文書書寫的經驗是，但凡和項目沾邊的背景，你都可以寫上。我的文書是請咱智友老師幫忙寫的，我是半DIY，大概流程就是，首先，我先上官網或者項目特定的網站看一下這個項目的文書要求，比如說字數啊、對這個專業的理解啊、你自己的背景為什么適合這個項目啊、你未來的職業規劃啊之類的，每個項目可能要求多少會有點區別，但是基本實質上就是一個對你自己經歷背景的闡述，和一個對你要申請這個專業的大致理解。看完文書要求之后呢，我把之前我的一些經歷，可能和這個項目某個要求正好吻合，因為其實我趕著畢業，實驗室啊或者競賽經歷其實都是零，中介老師告訴我可以把上課時候寫的作業、或者做的大大小小的project拿出來，來證明我是有某個技能的，告訴招生官，對于這個項目來說，我不是一個初學者，錄取我是能保證你們這個項目后續的就業率的。

智友的老師在具體文書撰寫方面也給予了很大的支持。其實文書并不是替申請者“編寫”什么，而是把申請者心里的“大白話”轉變成書面的、更正式的語言呈現給學校。而我的情況更加特殊，在申請康奈爾的生物統計與數據分析這個項目的時候，由于我沒有公共衛生方面的常識，文書素材比較難構思，同樣是智友的老師給我分享了很多思路來啟發我，包括國內大數據與醫療的結合、疾控中心近些年關于大數據的應用等，這些都在我構思文書素材的時候給予了我很大的思路支持。

關于項目

康奈爾的這個項目是17年才有的，17、18年的class size在10-15人之間，19年是35人。很多學生背景是學習生物或者醫學的，中國人偏多，既適合本科學習生物、醫學的學生申請，也適合有一定量化背景的學生申請，只要能夠合理表達對項目的興趣。

這個項目也是可以申請application fee waiver的，錢當然是能省就省，獎學金和offer并不是一起來的，收到offer之后可以繼續關注一下獎學金的消息。項目時長是一年，課程就業導向性非常強，也有讀完項目之后成功讀phd的學生，但這個群體不算大。

優點突出：名校加持，校友資源豐富；地處曼哈頓，就業機會多；課程設置就業導向性強，偏應用實踐；另外class size小，上課體驗好。

缺點明顯：項目只有一年，可能難找到實習；由于課程偏實踐性，學術性不強，并且學院沒有設置這個專業的phd，個人認為申請博士還是有一定難度的；曼哈頓生活成本高。

本來不出意外的話，我是打算去康奈爾的，但是意外就是出現了，所以目前我申請了延期入學，暫時無法給大家帶來切身的就讀體驗。不過我希望以后也不用帶來這個項目的就讀體驗，因為靠譜的智友留學老師們還是愿意繼續幫我再申請一年更好的學校和項目，今年有更多的項目可以免G，人總是有點“貪心”的，所以我還是希望能去更好的學校滴，哈哈^^然后為大家帶來更好項目的就讀體驗！!！

申請回顧：

恭喜智友N同學，成功斬獲康奈爾大學Biostatistics & Data Science offer