一、学术背景：强量化基础是硬性门槛

　　Harvard DS硕士申请条件对学术训练有极高要求：

　　必须具备扎实的数学、统计与计算机科学背景，常见录取者来自数学、统计、计算机、物理、工程或经济学专业;

　　核心先修课程包括：

　　多变量微积分与线性代数;

　　概率论与数理统计;

　　算法与数据结构;

　　至少一门高级编程课程(Python、R、C++等);

　　GPA建议3.8+(4.0制)，且专业核心课成绩尤为关键。

　　项目不接受无量化背景的纯商科或文科申请者，除非通过额外课程证明能力。

　　二、标准化考试：高分仍是隐性门槛

　　GRE：虽为可选提交(Test-Optional)，但绝大多数录取者提交高分成绩，建议Quant 168+，AW 4.0+;

　　托福/雅思：国际学生必须提交，建议托福109+(单项不低于25)或 雅思7.5+;

　　成绩需通过官方送分，不接受“成绩待寄”或非正式报告。

　　在高度竞争的申请池中，高分标化仍是证明学术潜力的重要凭证。

　　三、申请材料：突出研究潜力与跨学科视野

　　个人陈述(SOP)：需清晰阐述：

　　具体研究兴趣(如“用图神经网络预测疾病传播”);

　　为何选择哈佛(可提及某教授研究、Harvard Data Science Initiative资源);

　　未来职业或学术目标;

　　简历：突出量化项目、科研经历、竞赛(如Kaggle)或开源贡献;

　　推荐信：3封，最好来自数学/统计/计算机教授或研究导师，能具体评价你的分析能力与学术潜力。

　　哈佛尤其看重申请者是否具备独立思考与解决开放性问题的能力。

　　四、科研与项目经历：决定成败的关键

　　Harvard DS硕士申请条件虽未强制要求科研，但录取者普遍拥有高质量研究或项目经验：

　　本科毕业论文涉及机器学习、统计建模;

　　参与教授实验室项目，或在顶级会议(如NeurIPS、ICML)发表论文;

　　开发有影响力的开源工具或数据产品(如GitHub高星项目)。

　　纯课程成绩单难以脱颖而出，必须通过实践证明能力。

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