原标题：横扫哥大康奈尔等TOP名校，没有他拿不到的offer | 申请案例分享

近几年，Data Science 越来越受青睐，诸多知名企业如阿里巴巴、谷歌等都将数据应用纳入战略规划中，Data无疑是当今世界的新宠儿。

因为好就业，就业好，非常多同学会跨专业申请DS方向。我们一般也把DS称作『万金油』专业，比如，很多学校的CS\EE项目都有data track；统计、运筹方向也跟data非常相关；传统商学院中越来越多BA项目也因此应用而生；很多社科方向的项目，也会更多的与data相结合。

因为申请的人越来越多，申请难度也越来越高。很多同学会纠结于自己的背景如何选校选项目最合适，也会发愁到底怎么个性化准备背景提升方案。

今天为大家献上几位拿到DS牛校Offer的案例，让我们一起来看看他们的申请过程、offer选择吧！～（文末有福利，记得看到最后）

陆本A同学

学校：211

专业：EE

GPA：3.5 / 4.0

托福：99

GRE: 319+3.0

其他：一段科研经历，若干Course Project, 一段实习经历

录取结果（都是DS的Program）：

Admission:Master of Professional Studies in Information Science@Cornell University,CS in USC

下面说下Cornell Information Science吧：

Information Science program还是有一些好处的，可以修CS的课，又有Data Science的领域。BTW，Cornell的Department of Operation Research and Information Engineering (ORIE) 也有很多对于Data Science很有用的课，CS Department的课着则重于Machine Learning 和Artificial Intellegence。就业方面，学校的career service有很多资源。但相较西岸的学校有很多technology的大小公司，Cornell这边比较多在Boston和NYC的Financce/consulting的公司会来招聘。

申请方面，这个program比CS容易申请，而且较看重SoP的内容，不少人的GRE和TOEFL的分数都很好却没有被录取，因为很多人的SoP的内容大多写太偏重在CS而没有针对Information Science这个领域去阐述。另外，Cornell的话TOEFL的口说一定要22分以上才能申请。

这个program有两个学期或三个学期毕业两个选项，建议SOP在里面就写清楚要读两个学期或三个学期，三个学期比较弹性，因为三个学期的人想要提早两个学期就毕业很容易，但是两个学期的人很难再延后一个学期毕业。

海本B同学

本科：美本 ，Statistics专业

GPA: 3.78

TOEFL: waived

GRE: 156+170+4.0

推荐信：3封本校教授推荐--1封统计chair，1封假期项目AP，1封数学教授

其他经历：1个local data competition的小奖；国内暑假水实习

申请专业：主申DS和BA方向，辅申Stats以及IEOR

申请结果：

AD: NWU MSiA (ad, accepted)

Cornell IEOR – DA Track (ad)

总结

1.推荐信

推荐信是比较重要的一环，找相关领域的而且比较了解你的推荐人就好。上过相关数学/统计/CS/经济课的教授，advisor，或者实习老板都是挺不错的选择。

2.专业经历

DS master的项目录取都非常非常看重相关经历。这位同学虽然工作经验比较缺乏，但在学校的时候也做了非常多stats consulting（包括大三假期帮学校老师打工做stats consulting）以及参加过一些data competition。Research的话并没有太多要求，但是帮相关领域的教授打打杂然后要个不错的推荐信也是非常有帮助的。

另外，leadership/volunteer的经历对不少项目肯定是有加分的。所以如果你有相关的经验一定要在PS或者视频中提到，并想办法把它们联系data science/analytic来（e.g.我在某某社团做了什么，处理了什么问题，处理问题的过程中体现了我的communications skills，而communication skills又是在data science这个领域非常重要的，因为你需要能tell the story of data）。

3.面试

DS/BA项目很多学校都会挑一些人面试。面试的时候出现的问题常规的就是：why ds/analytics, why program, career goal这类的，如果面试的是教授的话也可能会出现一些简单的technical question（e.g.算一下normal distribution有关的p-value这类的），面经网上都可以搜到。

4.关于DDL

很多学校都有好几个deadline，有条件的话尽早准备尽早申请也许会机会大一些（早收到offer也更安心）

转专业C同学

本科: 985&211，

专业：化工专业

GPA: 3.42

TOEFL: 103

GRE: 328

推荐信：国内普通推

其他经历：一些course project，一般水实习

申请专业：Data science, BA, MIS混申

申请结果：

BA: U of Minnesota (rej),USC(rej)

MIS: U of Arizona (ad)

Data Science: USC(Data Informatics, Pending), Indiana University（$1000奖学金和$800conference 辅助）

1.选校

该同学的学校背景和GRE成绩都不错，但是专业背景和GPA都是劣势，所以在选校时学生还是比较保守的，只选择了5个学校。因为美国开设DS相关专业的学校本来就不多，而申请者却越来越多，所以为了保证申请的成功率建议同学们还是多选择一些学校，并且做好保底。从策略上说，这位同学的DS相关经历并不多，而且比较水，也没有任何相关的统计和编程经历，所以在申请中没有一个很好的背景支撑。学生最后选择这些program的原因是这些学校的前期课程要求比较少，这样也能够减少自己在课程方面确实带来的不利。如果提早确定申请DS，那么同学们就要在早期开始相关的背景和技能提升，这样才能为后期的申请打下基础。

2. Indiana University的DS项目

这是个一年半的DS program，课程很完整，选择弹性很大，DS中的核心课程都有涵盖，基本上可以补齐在DS中技术能力，是培养硬实力相当好的地方。且IU生活和学费相对便宜，一年半40-50W可解決，生活可以比較轻松，压力不会太大。但是IU地理位置比较偏，就业上可能不是特别方便。

陆本混申D同学

本科: 国内top5高校，CS专业

GPA：80.6/100（3.17/4）；Rank 70%

TOEFL：105（28+29+23+25）

GRE：323（154+169，AW3.0）

相关经历: 无paper。有一段校内科研经历和一段TAMU暑期科研的经历，都比较水。无实习和工作经验。

竞赛/奖励：ACM校内赛的三等奖和某不知名创业大赛的优秀奖

申请结果：

AD：USC（Data Informatics）、JHU（CS）、NYU-Tandon（CS）、UMN（DS）

该同学是本科CS专业混申DS和CS，DS虽然也会每年录取一些其他专业的学生，但DS比较偏爱有计算机、数学、统计等数理背景的学生，所以该同学以CS的背景申请DS是没有问题的，只是在申请策略和文书准备上和CS稍有不同。

DS在不同的学校叫法也不一样，有的学校叫Data Science，有的叫Data Analytic；有的DS项目在数学学院下，有的在CS学院下，还有的在商学院下，所以在找DS项目时重要的是看他的课程设置和要求，不仅仅是只看项目的名字。

下面主要说下USC这个项目的情况。USC的Data Informatics比正统的CS项目申请难度低一些，但是选课不是很自由，有5门数据方向必修课，CS课最多只能有2门计入毕业学分。CS系人比较多，中国人和印度人占大多数，不太适合喜欢人少、人员构成多样化的学生。另外安全问题也是一些学生顾虑的原因。

当然，USC这个项目也有很多优点，首先，地理位置优越，离湾区很近，而且LA周边有很多中小企业的就业机会。USC的Career Fair也还不错，大公司都会把USC列为target school，中小企业来的也很多，而且因为每年CS系向硅谷输送了大量校友，所以有强大的校友网络，非常有利于找内推。除此之外，Data Informatics的课程都非常实用，贴近业界需求，有不少好的project。所以，如果想在美国找实习或者工作，USC整体来说还是一个不错的考虑。

海本混申E同学

本科: 海本

专业：应用数学＋统计minor

GPA：3.76/4

托福：waive

GRE：320（150+170+3.0）

推荐信：应数的讲师；统计课教授（和老师的关系：参加过一个统计竞赛她当时是mentor)；数学课教授

申请专业：DS和统计混申（都是Master项目）

申请结果：

AD：Stat @UIUC，Stat @OSU，Data Informatics @USC

WL：Data Science @NYU

总结

该同学整体背景还不错，GPA因为海本，且学校整体给分比较高，所以GPA差不多有3.8，不过学校本身排名不高，所以没什么优势。为什么这么说呢，因为相比之下，北大GPA3.5+的同学也有一些拿到Umich的AD的。

可见GPA要放在特定的环境下去看，对于一些学校很好但是GPA不是很高的同学也不要气馁，可以通过学校本身的名气、科研、竞赛等高质量的经历去弥补GPA的不足。除了GPA，这位同学的GRE分数也不高，作为一个美本，GRE的写作沟通能力应该是不错的，但是GRE里并没有体现出来。

NYU去年效率不高，4.15左右发了一些WL，很多同学到最后也没有等来offer。随着大数据的概念越来越火，美国高校相继开设DS相关项目，同时申请者也越来越多，即使这样美国DS开设项目的速度还是跟不上申请者增长的速度。

美国前100的高校中开始DS项目的学校差不多只有三分之一，所以对于想申请DS的同学来说，如果你本科专业是理工科相关，则可以考虑加申专业相关的项目，如果是商科的同学则建议加申一些BA方面的项目，这样可以使得申请专业相差不大还能有一个比较保险的结果。

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