申请建议

背景：
申请背景蒙圈儿就不再赘述了，总之如果你有比较强的编程背景，又有比较好的数理基础，那你就很有竞争力；而纯商科背景的同学，如果没有强的量化背景，或者不懂编程，那建议还是DS和BA混合申请。

先修课程：

同时，大多美国DS项目对申请者均具有一定先修课程要求，比如：微积分、线性代数、概率论、统计学、数学建模、计算机导论、SQL、Database、Programming。

三维：

GPA、GRE、托福/雅思这三项决定你是否被目标院校录取的最关键的因素，建议大家GPA一定不低于3.5，托福达到100以上，GRE320以上。

实习：

首先，提高科研能力，本科期间最好找量化相关科研，如果实在没有，可以把相关的课程大作业拿来用。如果没有科研经历，那将是极大地硬伤。

其次，参加相关竞赛，比如Kaggle，阿里的天池、SODA、WID、数据嗨客等。

最后，找1-2段实习，最优选择是数据公司的数据岗，其次也可以找一些统计量化相关的或者计算机相关的实习。

文书：

首先要想明白，DS是干嘛的？以及你与该项目的契合程度？因此在文书中，主要还是反映你对这个专业的个人理解，对于相关实习和工作经历的一些对DS的总结和感悟。

所以在文书和推荐信中最主要就是写你对这个专业的喜爱以及一些领悟，以此来打动招生官。

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