一、本科申请要求

　　1、学术要求

　　申请数据分析本科项目通常需要扎实的学术背景。学生需提交高中成绩单，GPA建议3.0-3.5(4.0为满分)。顶尖大学如MIT或卡耐基梅隆要求GPA接近4.0。高中课程需包括：

　　数学：4年，包括代数、几何和微积分预备课程。

　　科学：3年，涵盖生物、化学或物理。

　　英语：4年，注重写作和分析能力。

　　部分学校要求或推荐AP课程(如AP微积分或AP计算机科学)，以证明数学和编程能力。国际学生需提供成绩单的英文翻译件，并可能通过认证服务(如WES)评估学历。

　　2、标准化考试

　　许多大学将SAT或ACT列为可选，但提交高分可增强竞争力。数据分析项目建议SAT数学部分达到700以上(总分1230-1420)或ACT综合分数25-32。部分学校如亚利桑那州立大学接受高中排名前8%或GPA 3.4以上代替考试成绩。国际学生需提交托福(最低79-100分)或雅思(6.5-7.0分)证明英语能力，部分学校接受杜林戈英语测试(120分以上)。

　　3、申请材料

　　美国大学数据分析专业申请要求包括以下核心材料：

　　申请表：通过Common App或Coalition App提交，费用为50-75美元。

　　个人陈述：250-650字，展示对数据分析的兴趣、学术目标或相关经历。

　　推荐信：1-2封，通常来自数学或科学教师，突出分析能力。

　　课外活动：展示编程项目、数学竞赛或相关实习经验。

　　部分学校如雪城大学自动考虑申请者获得基于成绩的奖学金，金额从1.5万至2.5万美元不等，减轻国际学生的经济负担。

　　二、硕士申请要求

　　1、学术背景

　　数据分析硕士项目通常要求申请者拥有计算机科学、数学、统计或相关领域的学士学位，GPA最低3.0(顶尖学校如斯坦福建议3.5以上)。先修课程包括：

　　编程：Python、R或SQL，需完成数据结构和算法课程。

　　数学：线性代数、微积分和概率统计。

　　计算机科学：数据库管理或机器学习基础。

　　如波士顿大学允许有条件录取，学生可在第一学期补修先修课程。顶尖项目如加州大学伯克利可能要求展示研究或项目经验。

　　2、标准化考试

　　GRE在许多数据分析硕士项目中为可选，但高分(量化部分160以上，综合323以上)可提升竞争力。例如，俄克拉荷马州立大学建议GRE各部分分数高于51百分位，但对有工作经验的申请者可豁免。国际学生需提交托福(最低89-100分)或雅思(6.5-7.0分)，部分学校接受较低分数(如伊利诺伊大学斯普林菲尔德要求托福79分)。

　　3、硕士申请材料

　　硕士申请需提交以下材料：

　　申请表：通过学校官网或统一平台提交，费用为60-75美元。

　　个人陈述：1-2页，阐述职业目标、学术兴趣和数据分析项目经验。

　　推荐信：2-3封，来自教授或职场主管，强调技术能力和分析思维。

　　简历：突出编程项目、实习或数据相关工作经验。

　　成绩单：需英文翻译和认证，部分学校要求通过IEE或SpanTran评估。

　　如南卡罗来纳大学要求申请者在统计或计算机科学课程中取得B或以上成绩，以证明学术准备。

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