包揽耶鲁、哥大、康奈尔等美国名校录取的案例点评

就读信息：

TOP20 985高校，数学与应用数学

均分88，托福103，GRE322

一段交换，一段实习，几个项目

注：为保护个人隐私，背景做了模糊处理

录取信息：

耶鲁大学，生物统计硕士（3万美元奖学金）

哥伦比亚大学，统计学硕士

康奈尔大学，生物统计与数据科学硕士

加州大学洛杉矶分校，生物统计硕士

南加州大学，计算机科学硕士（科学家与工程师）

南加州大学，应用数据科学硕士

密歇根大学安娜堡，应用统计硕士

新加坡国立大学，统计学硕士

这位同学各方面的条件都很好，包括学校背景、GPA、GT成绩、交换经历等等，所以一开始定下的就是美国顶级名校录取的目标，这也是非常合理的。

学生读的是数学专业，想申请的是数据科学、统计学专业，甚至计算机科学专业也想尝试一下，因为未考虑清楚是否要转码。服务老师分析了学生的成绩单后发现，学生没有太多统计学、计算机方面的课程，而这些课程是数据科学专业比较看重的。如果定位美国顶级名校的数据科学硕士，缺少这些课程就会存在一定劣势。鉴于学生美国顶级名校的目标不变，服务老师建议在数据科学、统计学基础之上，适当放宽专业范围，将相关专业如生物统计、健康数据科学等纳入考虑。一方面是这些专业相较于数据科学、计算机科学等专业竞争相对没有那么激烈，另一方面放宽专业范围后可选择的名校也更多，这些都有利于提高录取顶级名校的成功率。

除了专业与选校的问题，还有一个问题是实习与研究项目方面的。由于学生此前备考GT考试，以及海外交换花了比较多时间，所以留给实习和项目的时间很少，导致只有一段实习经历，且没有严格意义上的科研经历。所以，在文书阶段，这些经历的弥补与优化就是重中之重了。

为此，服务老师一方面帮助学生梳理与优化已有的课程项目和实习项目，突出申请项目偏好的专业技能。另一方面，针对生物统计与健康数据科学专业，引导学生挖掘将诸如机器学习、深度学习等统计分析方法应用于生物医学以及健康医疗领域的项目，从而突出投身公共卫生事业的志向。这不仅弥补了简历上相关项目经历的缺失，同时也使得个人陈述上关于申请动机与职业规划的内容更有说服力。这也是学生最后被耶鲁大学的生物统计硕士录取并获得3万美元奖学金的重要原因。