一、BA(商业分析)
1、麻省理工学院(MIT)
院校综排:4
项目专排:1
项目名称:MBAn
GPA+GRE/GMAT:平均GPA成绩为 3.9+;
GRE Quant(量化)中位数为168;
GRE口语分数范围为154-165。
先修课及技能要求:入学没有先决条件,但要求申请者确保自己具有完成必修课程所需的必要数学与编程技能。
2、卡内基梅隆大学(CMU)
院校综排:26
项目专排:2
项目名称:MISM-BIDA(商业智能与数据分析硕士)
GPA+GRE/GMAT:没有平均分数期望,但强烈建议提交(以便提供量化能力的证据)。
先修课及技能要求:入学要求具有基本的统计与编程知识,且由于CMU自带计算机神校的光环,对于编程能力的考量相对严格。
先修课程要求包括:
Object-Oriented Programming,
Pre-Approved Java Programming Courses,
Probability/Statistics,
Database。
3、南加州大学(USC)
院校综排:24
项目专排:BA项目TOP级别
项目名称:MSBA(商业分析硕士)
GPA+GRE/GMAT:无最低要求,但以往年录取数据来看,申请者GRE均分需在325-330区间及以上,GMAT730+,GPA3.7+。
先修课及技能要求:入学要求先修完成统计学课程。
具体要求为:基本概率、概率分布(正态,指数等)、推论统计与线性回归简介。
BA项目申请提升要点
二、CS(计算机科学)
1、卡内基梅隆大学(CMU)
院校综排:26
项目专排:1
项目名称:MSCS
GPA+GRE/GMAT:无明确录取最低分数线,但按照往年数据来看,建议申请者提升至TOEFL 108+,GRE330+,GPA3.8+。
此外,该项目对于托福或雅思成绩的要求为强烈建议所有申请人提交。
先修课及技能要求:要求申请者拥有强大的数学与编程领域知识,并具备良好的软件处理能力。
2、加州大学伯克利分校(UCB)
院校综排:22
项目专排:1
项目名称:EECS
GPA+GRE/GMAT:GPA最低要求为3.0,录取中位数为3.7;
GRE无最低要求,平均录取数据为:>90% in Quantitative(量化), >70% Verbal(口语)。
课程平均录取率为12%。
TOEFL没有最低要求,但录取平均分> 100分;iBT:最低90分。
先修课及技能要求:要求申请者具备强大的技术背景,并完成本科以上学历水平的编程,算法,数据结构和理论方面的课程。
CS项目申请提升要点
三、MFE(金融工程)
1、哥伦比亚大学(Columbia)
院校综排:3
项目专排:3
项目名称:MSFE
GPA+GRE/GMAT:GPA无最低要求,但“隔壁的”哥大金融数学项目最近一年的平均GPA与中位GPA都来到了3.8,而哥大金工的QuantNet专业排名比金数项目还要高3名;
GRE没有最低入学分数要求,但往年录取GRE平均得分在91%左右;
托福网考成绩不低于99分;
雅思成绩不低于6.5。
先修课及技能要求:哥大金工无先修课明确要求。
金数项目先修课要求为:微积分、线性代数、基本微分方程、概率和统计。
如条件允许,则建议申请者进一步攻克高阶微积分和数学分析课程。
2、加州大学伯克利分校(UCB)
院校综排:3
项目专排:4(在2021年《TFE时报》中,排名TOP1)
项目名称:MFE
GPA+GRE/GMAT:要求申请者的GMAT或GRE量化成绩要求大于90%,且无法被豁免;
TOEFL的得分最低为90。
先修课及技能要求:要求申请者学过微分方程,微积分,线性代数,概率论,统计学,计算机编程(C,C ++,Python)等课程。
还需具备计算机编程(C ++,Python)方面的经验,并熟悉计算机作为计算和管理工具。
申请者同样还应有优秀的写作、口语和表达能力(英语)。
MFE项目申请提升要点
四、统计学硕士
1、斯坦福大学(Stanford)
院校综排:6
项目专排:1
项目名称:Statistics M.S.
GPA+GRE/GMAT:被录取的申请人的平均GRE分数为(以百分位数计):口语92%、量化97%、分析写作82%;
数据科学track则对口语能力的要求更为突出;
TOEFL录取平均分为110。
先修课及技能要求:在项目官网的Q&A中写到,强大的数学背景,尤其是概率、统计和线性代数方面的数学背景,对于录取过程非常重要。
虽然这并不是确定哪些申请人被录取的唯一因素,但强烈建议准申请者们考虑增强他们的数学技能之后,再进行申请。
同时官网还为数理背景较差的同学给出了推荐补课的清单:线性代数、统计学/概率以及熟练程度以上的编程水平(java,C ++等)。
统计项目申请提升要点