恭喜两位明德立人学子L同学和D同学！成功斩获——

US.News全美T7

宾夕法尼亚大学

数据科学硕士

明德立人战绩速报

明德立人战绩速报

01

大二签约，“长线+全局”规划

稳步提升“硬件+软件”背景

L同学就读于美本Top20院校，大二结束的时候牵手明德立人，开启了美研申请之路。

从坐下来的那一刻起，L同学的目标申请就非常明确：顶级金融工程、金融数学、数据科学。这些项目不仅竞争激烈，而且对量化要求很高。

👉L同学本科就读于美本Top20院校，统计与机器学习专业，同时辅修金融管理，专业性非常强！而且GPA比较稳定，在3.8+左右。

有好的方面，也有不足：

• 科研和实习较弱，想申请排名靠前的学校，显然还是缺少了一些竞争力；
  
• 对金工/金数只有大方面了解，具体概念不清，没想好之后精进哪个方向。
  

经过背景评估和深入沟通后，针对L同学的情况，明德团队决定优先稳步提升量化技能，进行选课方面的指导，并对科研&实习软背景进行全面规划。

♦ 明德美研常识小课堂——

美研【金工/金数】常见先修课：

1、数学统计：多元微积分、线性代数、概率论、数理统计、微分方程、实变函数、随机过程、数值方法、时间序列分析等；

2、计算机：C++/JAVA/C、Python、MATLAB；

另外，如果想要冲击Top10项目或顶尖项目，最好还学过Deep Learning、Machine Learning、NLP或者Parallel Computation等课程。

从专业背景上看，申请金工/金数的本科学生大多都具有复合型背景：如数学+经济、计算机+经济/金融。

明德老师深刻了解，在顶尖金工金数申请中，面试官除了看重绩点外，还会格外关注你本科选的课“硬不硬”。

因此在明德老师和巴鲁克金工海外导师的指导下，L同学在积极选修了强量化的课，还去Quantnet上找了很多高含金量课程，进一步强化了量化技能包 。

而在“软背景”的打磨上，明德老师更是步步为营，开启了“科研+实习”的双线提升模式。

在科研侧，1段校外+1段校内+2段RA：

明德老师利用深厚的学术资源，指导L同学参与了美国顶尖大学的人工智能与深度学习专题科研、国内顶尖大学的deep learning最前沿的research，极大地弥补了TA在顶尖科研上的空白。

与此同时，L同学在校内也表现优异，在老师的鼓励下成功申请到了两段本校（Top20院校）的Research Assistant（RA）机会。

图 | 部分科研资源库内容展示

在实习侧，规划了2段多实习，同样体现了极强的层次感。

从早期的量化实习，到后期进入国内大学知名保险行业的资产管理部，明德老师全程参与评估与指导。

正是因为量化岗位的实习和明德举办的一系列Workshop和专业讲座（明德3M课程系列，点击查看），L 同学逐渐把量化相关岗位从“听说过”，变成了真正“想清楚”：

理清了买方与卖方、前中后台等不同岗位的深度内涵，也想好了自己未来的发展方向，明白自己更适合研究型的角色。

图 | 部分明德实习资源库内容展示（近期沃尔玛/Google/富国银行等名企业开放实习中）

一直到申请前，通过明德、L同学和家长一起努力之前，全方面、完美补充了软背景，有顶尖校内科研、有前沿校外科研、2段本校RA，还有3段强量化相关的名气实习。

同时实习和明德的课程，也让L同学成为了一个金工金数“知识通”，对专业、行业认知清晰，有自己的思考，为最终敲开名校大门奠定了坚实的基础。

02

文书突破！极度硬核

是不被面试官“难倒”的底气

如果说规划和背景提升解决的是“你是谁”，那文书解决的就是“你如何被看见”。

L同学一开始其实并不擅长写文书，素材零散、逻辑不清，有点“流水账”的感觉。

针对L同学的情况，明德老师选择的，并不是常见的“情怀叙事passion”路线，而是一条高度技术化、极其贴合专业的主线。

这条主线，对学生的要求其实非常高——

💠需要大量真实、具体、专业度极强的内容输出；

💠也需要学生在逻辑卡壳时，愿意反复推敲、一起打磨。

好在，L同学的配合度极高。

不论是流程推进、素材补充，还是反复brainstorm文书结构，TA都始终跟得上节奏，一些关键逻辑，也是TA提出了一些专业角度的思考。

最终呈现出来的文书，不只是“写得顺”，而是从专业视角看，也站得住脚。

L同学在麦吉尔大学金融硕士的面试非常顺利（招生官反而给L同学主动介绍项目）也没有传说中的“压力面”，在结束后来找我们报喜，明德导师复盘：这和文书的关系很大，L同学的优势已经全部表现出来了！

03

藤校录取背后

还有这份“清醒”的思考与默契

在申请过程中，明德老师也发现2个“闪光点”：

1、L同学的主动性和思考能力极强！在海外导师的选择上，非常冷静，没有追求哈佛、MIT名校，而是根据自己的职业目标和调研，选择了巴鲁克学院金工背景的导师。

TA深知巴鲁克在金融工程领域的硬核地位，这种“只选最对”的判断力，L同学在专业深度上得到了海导最直接的助力。

2、L同学的家长给予了孩子极大的自主权和发挥空间，在进入申请季的关键期，家长完全信任明德的节奏和能力。

• 12月19日，拿下加拿大金融Top1-麦吉尔大学金融硕士项目的录取；
• 今天，拿下藤校宾大数据科学硕士的录取；

两个项目录取难度都不低，不由得让人感叹，现在保底校都卷成这样了吗...

更多更好的申请正在路上，让我们再次恭喜L同学！

明德老师始终用心关注每一个细节，帮助每一位申请者向着心仪的院校稳步迈进~

04

宾夕法尼亚大学

数据科学硕士简介

宾夕法尼亚大学（University of Pennsylvania），简称宾大（UPenn），是一所位于美国宾夕法尼亚州费城的私立研究型大学，八所常青藤盟校之一，是美国第四古老的高等教育机构。

2026 U.S. News全美最佳综合大学排名中，宾大位列第7！

项目简介

宾夕法尼亚大学数据科学工程硕士项目（MSE in Data Science）开设在宾大工程学院之下，属于美研DS申请第一梯队的项目。

宾大工程学院以其高毕业率高(88%)、师资优质和研究资源强大而闻名，吸引了众多追求卓越的学生！

数据科学工程硕士项目旨在使学生能够从事一系列以数据为中心的工作，无论是技术与工程、咨询、科学、决策类，还是文学、艺术或传播模式方面。

该项目要求学生在1年半或者2年内完成10门课，并将课程分为3大类：基础课程、核心必修课、技术和深度领域选修课。课程的设置偏实际运用，且选择的自由度非常大，几乎所有计算机专业的课都可以选。

申请信息

✦项目时长：一年半至两年；

✦GRE/GMAT：可选；

✦STEM：是

✦背景要求：本科不限专业，但需完成相当于计算机科学辅修的相关课程（含编程、离散数学、数据结构与算法），且需证明具备扎实的数学与统计能力。；

✦最低语言要求：无最低要求，建议托福100、雅思7.5；

✦截止日期：11.1、2.1；

就业信息

丰富的课程选择，加上学校能提供的大量金融及商业方面的数据分析和研究的机会，使得这个项目给就读学生的资源相当丰富，绝对是一个值得考虑的好项目。

因为其整体学生质量较高，大部分同学都能够顺利找到实习和全职工作，出路也以SDE和DS为主，足迹遍布各类金融和科技公司。

美研27Fall申请准备中！

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