一、明确申请背景要求

　　申请美国数据科学硕士通常不要求本科专业对口，但更倾向于录取具有 STEM 背景(如数学、统计学、计算机科学与技术、工程类专业等)的学生。如果本科专业是商科，那么需要具备较好的定量分析能力和编程技能。

　　申请者需具备以下先修课程背景：

　　数学基础课程：完成微积分、线性代数、概率论与统计学等相关课程学习。

　　计算机基础课程：具备计算机编程基础，熟练掌握至少一种编程语言(如 Python 或 R)，并了解计算机科学的基本概念。

　　如布朗大学要求申请者具备 1 年微积分、1 学期线性代数、1 学期概率与统计以及编程相关课程的学习经历，但对于缺乏部分先修课程的优秀申请者仍有机会被录取，可通过参加布朗大学夏季课程进行补充。

　　二、提升学术成绩

　　大多数美国院校对于 GPA 没有明确的最低要求，但根据往届录取情况，申请 TOP30 院校的数据科学硕士，GPA 建议达到 3.6 以上。

　　如哈佛大学录取学生 GPA 通常在 3.8 以上，哥伦比亚大学录取学生平均 GPA 为 3.7。

　　三、准备标准化考试

　　GRE 成绩在数据科学硕士申请中重要性不一，部分院校采取 GRE 可选政策，如杜克大学和宾夕法尼亚大学等，但多数 TOP30 院校要求提交 GRE 成绩，如布朗大学、卡内基梅隆大学、纽约大学等。

　　对于 GRE 可选院校，建议提交成绩，尤其是 Quantitative 部分，可直接证明数理能力。GRE 建议达到 320 分以上，Quantitative 部分不低于 165 分。

　　部分院校还会给出往届录取学生的平均 GRE 成绩供参考，如宾夕法尼亚大学 DS 项目平均录取 GRE Verbal 部分 158，Quantitative 167，Analytical Writing 4.0。

　　对于国际学生，通常需要提供托福或雅思成绩。一般要求托福 90 +(如杜克大学、南加州大学等)或 100 +(如哥伦比亚大学、宾夕法尼亚大学、纽约大学等)，雅思成绩也可接受。

　　如南加州大学和圣路易斯华盛顿大学要求雅思不低于 6.5，哥伦比亚大学和宾夕法尼亚大学要求不低于 7.0，个别学校要求更高，如布朗大学要求托福最低 105，雅思 7.5。

　　对于在英语为母语国家完成本科的学生，部分学校可豁免语言成绩，但需提前与学校确认。

　　四、精心准备申请文书

　　个人陈述：个人陈述是申请材料中的重要部分，通常需包含对数据科学的兴趣原因、个人经历与优势、选择目标院校及项目的缘由、个人的学术与职业目标以及该项目如何助力目标实现等内容。如纽约大学要求申请者在个人陈述中阐述自身背景、动机以及与纽约大学数据科学硕士项目的契合度，字数一般不超过 1000 字。

　　简历：简历应突出与数据科学相关的教育背景、学术成就、工作经历、专业成果以及技能证书等核心信息。杜克大学建议简历中包括教育背景、学术成就、工作经历和专业方面的成果，还可能包括技能、论文及研究经验等内容。

　　推荐信：一般需提交 2 - 3 封推荐信，推荐人可由相关专业的授课老师、科研指导老师或实习单位导师担任。知名科研院校或海外导师提供的推荐信更具说服力。

　　五、积累实践经验

　　有实际项目经验是申请优势。科研项目、实习或开源贡献等经历能证明申请者掌握了理论知识与实际技能。如参与过数据分析项目、机器学习算法研发、数据挖掘实验等科研项目，或在相关企业实习，负责数据处理、模型构建与优化等工作，都能为申请加分。

　　六、了解申请流程与选校策略

　　申请流程：多数院校数据科学硕士项目的申请截止日期集中在 12 月至次年 1 月，如卡内基梅隆大学 MCDS 项目最终截止日期为 12 月 10 日中午 12 点(东部标准时间)。建议申请者在 11 月前考出托福和 GRE 成绩，文书准备至少提前一个月开始。

　　选校策略：可根据院校排名、录取要求、项目特色等进行梯度选择。如第一梯度包括哈佛大学、斯坦福大学等 TOP5 院校，要求 GPA3.7 +，雅思 7.5 / 托福 105，GRE320 +;第二梯度有南加州大学、杜克大学等，要求 GPA3.5 +，雅思 7 / 托福 100 +，GRE320 +;第三梯度涵盖东北大学、伦斯勒理工学院等，要求 GPA3.5 +，雅思 6.5 + / 托福 90 +，GRE310 +。

　　以上就是美国数据科学硕士申请规划指南的相关内容，如果还想了解更多关于美国留学申请方面的相关知识的，欢迎随时联系Tops6868或在线咨询，托普仕留学专注美国前30高校申请，多年名校申请经验助力你的留学申请。