一、JHU数据科学DS硕士申请核心材料清单：

　　1.学术背景证明：

　　需提交本科成绩单，跨专业申请者需额外提供先修课完成证明。

　　建议提交课程成绩分析，突出核心课程(如算法、统计)成绩(建议 A - 以上)。

　　2.文书双核心：

　　职业目标陈述：需明确短期(如 “进入麦肯锡从事医疗数据分析”)与长期规划(如 “创立医疗 AI 公司”)，并说明 JHU 资源如何助力目标(如 “利用 JHU 医院数据资源，研究罕见病早期筛查模型”)。

　　技术叙事文：结合具体项目(如 “用 XGBoost 优化某银行信用卡审批效率，将通过率提升 25%”)，阐述数据清洗、模型选择、结果验证的全流程，避免空泛技术罗列。

　　3.推荐信策略：

　　优先选择行业导师或科研主管，要求推荐人用量化成果证明申请者能力(如 “该生独立处理 10GB + 医疗影像数据，开发的病灶检测模型准确率达 92%”)。

　　跨专业申请者可增加本科教授推荐信，强调学习能力与跨学科潜力(如 “经济学背景下自学 Python，3 个月内完成金融风控模型开发”)。

　　4.附加材料：

　　可选提交技术作品集(如 GitHub 代码库、Kaggle 竞赛排名)、已发表论文(如 SCI/SSCI 期刊)或行业认证(如 AWS 认证数据分析师)。

　　二、JHU数据科学DS硕士先修课程与技能要求

　　硬性要求：

　　技术能力：

　　编程：熟练掌握Python/R(数据清洗、可视化、建模)，熟悉SQL(复杂查询与数据库设计)，建议掌握至少 1 种大数据工具(如 Spark、Hadoop)。

　　数学：完成微积分、线性代数、概率论与数理统计，建议选修凸优化、时间序列分析(如 Coursera 专项课程)。

　　行业知识：

　　申请医疗方向：了解HIPAA 法规、生物统计基础(如生存分析);

　　申请金融方向：掌握资产定价模型、金融时间序列分析(如 ARIMA 模型)。

　　三、JHU数据科学DS硕士申请指南

　　申请者画像：

　　学术背景：60% 来自计算机科学、统计学、数学专业，40% 为跨学科申请者(如经济学 + 生物学)。

　　标化成绩：建议托福105+(单项 25+)或雅思7.5+(单项 7.0+)，GRE Quantile 平均165+，GMAT 平均720+。

　　竞争焦点：

　　行业垂直经验：需展示医疗 / 金融 / 科技领域的深度实践，例如用 TensorFlow 构建医疗影像识别模型，或用 Stata 分析货币政策对股市的影响。

　　问题解决能力：对现实数据问题(如医疗数据隐私保护、金融市场异常检测)有独立解决方案，可通过Kaggle 竞赛排名(前 20%)或开源项目佐证

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