拿下CMU女神校有三招:目标明确、尽早下手、“备胎教授”要找好!
——Z同学
录取项目:卡内基梅隆大学MISM-16m BIDA track、加州大学戴维斯分校MSBA、乔治城大学MS Analytics
申请背景:华中科技大学经济学+CS
基本成绩:TOEFL:108 GPA:3.8 GRE:730
从小就对数据十分敏感的我,对数据科学这个崭新的领域产生了浓厚的兴趣。我一直对自己的逻辑十分自信,通过清晰的逻辑思维去分析、解决问题是我从小的热爱。但是我也越来越意识到,单凭逻辑,面对一些包含复杂数据的问题非常无力。那一段时间我是一边做着银行的实习,一边思考着自己的未来。在大二下,逛了许许多多的论坛,看经验帖收集各类信息之后,我基本确定了申请美国商业分析、数据科学类硕士的方向。
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漫长的杜克BA申请战:踩过坑的我,劝你一定要早申请啊~
——L同学
录取项目:杜克大学Master of Quantitative Management-Business Analytics、圣路易斯华盛顿大学MS in Business Analytics
申请背景:武汉大学经济学
申请成绩:TOEFL:105 GPA:3.6 GRE:325
由于很多学校都是滚动录取制度,这就意味着越晚申请,空位越少,审核越严格。事实也证明,许多BA项目在Priority Round的录取要更加宽松,越往后,bar越高。这就是鼓励“早申请”的第一个原因。其次,越晚申请,结果发放的也越晚。一般Priority Round的录取结果在1月份就公布了,大家可以开开心心过大年。申请的晚,则意味着春节以及随后的3月将在不安中度过了。
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我的优势就是没有劣势:看我如何拿下哥大BA、伯克利EECS
——Z同学
录取项目:哥伦比亚大学商业分析硕士、加州大学戴维斯分校商业分析硕士、加州大学伯克利分校电子与计算机工程硕士
申请背景:北京大学信息科学技术
申请成绩:TOEFL:107 GPA:3.84 GRE:333
用编程的方式分析数据,改良模式,从而产生更多价值,我相信这一定是未来50年的方向。所以我选择了计算机科学作为本科专业,打下坚实的编程基础。在研究生我想学习一些更偏应用的知识,所以我选择了数据科学/商业分析专业)。我的优势在于我没有劣势。总的来说,我的背景很全面,从GPA、GT成绩到科研、论文,再到实习、推荐信,我每样都不差,这也使得招生官看到我的简历会比较满意。
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从英文系到数据科学:CMU学姐讲述她转专业的奋斗经历
——L同学
录取项目:卡内基梅隆大学MS in Health Care Analytics and Information Technology、东北大学MS in Computer Science
申请背景: 北京外国语大学英语
申请成绩:TOEFL:115 GPA:3.7 GRE:320
第一份在四大做审计的实习经历后我确定了申请Business Analytics的目标。经过研究我发现这个项目念完之后可以去做Data Analyst,相比于纯粹的IB和Consulting更加的introvert一点,这是更符合我性格的职业。在决定要申请BA之后我就开始找类似的实习,但是因为自己tech的skill不强,所以最后只找到了某行业TOP1外企的商业分析实习,虽说是商业分析但其实更偏向于企业内部咨询,没有涉及很多的tech工作。
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