「陆本」「低G」「转专业」，照样申进BA/DS全美Top10，这近100枚案例告诉你原因...

从2022申请季的整体数据来看，GPA成绩对申请的重要性仍在增加。

而相比于大学三年成绩，美国院校一般更加注重后两年的专业课GPA，因此如果有同学还有2学期（或以上）课程的话，一定要着重保证专业课的成绩。

虽然美国大部分高校最低录取的GPA不低于3.0的要求（美国标准），但很明显，如果要达到美国综合排名TOP10院校的申请目标，GPA成绩还是要达到3.7+才更为稳妥，“哈耶普斯麻”的要求则可能更高。

以最近更新的MIT-BA录取信息为例，2022年该项目共录取学生66人（项目近年来的招生规模皆为60人左右），录取学生的GPA中位数为3.9分。

在本科背景方面，美国高校录取比较注重学生群体的diversity，因此倾向于招收不同学术背景的学生，交叉学科也不例外。

但从以往的录取情况来看，还是有一些本科专业会让你在BA、DS申请中占据更大主动——

同样以MIT-BA项目为例，最受青睐的本科专业主要以数学科学、工程（如CS、统计）、商科和经济学为主。

另外，虽然每年成功跨专业录取的学子依然占据10%以上的比重，但需要注意的是，申请者必须完成在计算机编程、数学以及统计/机器学习方面的先修课程。

为在短时间内提升GPA成绩，除申请专业所需的先修课程和本科学校要求的必修课程外，必要时可选一些比较容易拿分的选修课拉高绩点（注意：选修课程的选择也需尽量体现学员的学术、综合素质），但是也应避免过度选择“水”课刷分，以免造成时间浪费。

而先修课的补充方式则主要从以下几个方面体现：

1.本科学院提供的专业课程。如果考虑其他专业，则可以考虑双专业或者辅修；

2.本科院校其他学院提供的选修课程。具体操作请参考自己学校的具体选课政策。

3.暑期学校提供的课程。暑期学校在海外修课程，成本较高，但是如果可行，建议选择，有概率拿到海外其他学校老师的推荐信。

4.网课。如果上述途径都无法修满先修课，或者想进一步提升学术背景，则可以通过Coursera、 可汗学院、慕课网等网上平台修网络课程。

备注：美国大多数学校是认可网络课程的，但需要出具结课证书。

除了可以量化的三维成绩外，申请者的学术背景、社会实践、个人能力等都要在文书中进行体现。

文书开始创作的时间大约是申请季的8、9月份至申请递交。

在文书创作方面，比起“好看”的语句，更重要的是逻辑、结构和内容，明德导师会根据同学的学习经历及工作经历，将重点放在如何表现出同学与项目的匹配度，如何将职业发展阐述得更清晰更准确上面。

尽可能使文书的逻辑性更加强烈的同时，也尽量充实学子的申请形象。

大多数Top级别的BA项目都会安排面试环节，可以适当进行准备，如找导师或学长学姐进行模拟等。

推荐信存在的意义在于从第三方的表述中，侧面评估申请人的综合实力。因此，找什么样的推荐人比较重要，一般来说，推荐人的评判标准为：

熟悉程度 + 多个角度 + 评价印象 + 专业匹配

首先，与推荐人的熟悉程度决定了推荐信的可信度高低与素材的丰富。多角度的含义在于最好从不同侧面展示竞争优势，可以通过找实习领导、科研老师、授课老师等的组合形式去找推荐人；

此外，推荐人恰到好处的赞美将会加分，为得到这些正向评价，也需要在平时接触时良好表现；

最后是专业匹配问题，同等条件下，尽量找与申请专业相关性大的推荐人。推荐人确定的时间可大致定在申请季的9月份左右，具体视当时情况而定。

一般需要3位推荐人（推荐2 academic + 1 professional的组合），如果某些推荐人个人时间紧张，可适当增加其他推荐人，以降低风险。

数据科学（DS）是一门年轻的交叉学科，与数学、统计、计算机密切相关，其主要特点是运用统计学和编程语言的知识和技术解决各行各业中所存在的大数据问题。

一千个人心中有一千个哈姆雷特，每个人对数据科学的认知不同，申请该专业的意义也不尽相同。

在这个大数据爆炸的时代，excel已经不能满足数据分析的需求了，在这种情况下，大数据科学也顺势而生了。

目前，不仅大陆的院校在积极的开设数据科学这一交叉学科，美国院校更是走在了前面，各大名校也纷纷开设此专业，从而为社会培养大量的数据分析师，数据科学家。

美研一般设置理学硕士（Master of Science, MS）和工学硕士（Master of Engineering）两种学位。

数据科学项目时长1.5年-2年不等，一般MS学位多为2年，M.Eng学位时长较短。

除了项目时长不一样外，MS和M.Eng的另一个主要差别在于M.Eng一般更偏应用。