一、学术能力与标化成绩

　　1、GPA要求

　　哥大统计硕士虽未明确GPA下限，但建议保持在3.5+。若本科学校较弱，需通过更高的GPA(如3.7+)弥补劣势。例如，有双非学生以GPA 3.7成功录取。

　　2、GRE成绩

　　GRE数学部分建议满分(170)，总分325+更具竞争力。若GRE数学未满分，需通过其他量化经历(如数学建模竞赛)强化背景。

　　3、先修课程

　　必须完成以下课程：

　　线性代数(涵盖矩阵、向量空间等深入内容)

　　高级微积分(多元微积分、级数等)

　　概率论与统计学(建议修读理论与应用结合的课程)。

　　商科学生需额外补充数学课程，或通过网课(如Coursera)证明能力。

　　二、量化背景与技能提升

　　1、增加编程能力

　　掌握Python、R或SAS是核心加分项。可通过实习、科研项目或在线课程(如Kaggle竞赛)提升技能。例如，哥大统计课程涉及机器学习与数据分析，熟悉相关工具能增强匹配度。

　　2、积累实习与科研

　　实习方向：优先选择数据分析、量化研究、金融建模等岗位(如券商、科技公司、咨询机构)。例如，有学生通过3段实习(含华尔街相关岗位)提升竞争力。

　　科研经历：参与统计相关课题研究或发表论文(如时间序列分析、回归模型应用)，体现学术潜力。

　　三、文书与推荐信策略

　　1、写作个人陈述(PS)

　　需结合商科背景，阐述转统计的动机，例如通过实习发现数据驱动的决策价值。

　　明确职业目标(如金融数据分析师、量化研究员)，并说明哥大课程如何支持这一目标(例如选修金融统计或机器学习课程)。

　　强调量化能力，如用具体案例展示如何通过统计方法解决商业问题。

　　2、推荐信

　　至少2封学术推荐信，优先选择数学/统计课程教授，证明学术能力。

　　1封实习主管推荐信(需2个月以上相关经历)，突出实践技能

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