一、学术背景：强数理是硬性门槛

　　芝加哥大学应用数据科学硕士录取要求对本科专业有明确期待：

　　理想背景：计算机科学、统计学、数学、工程、经济学或物理;

　　核心先修课(必须完成)：

　　多变量微积分

　　线性代数

　　概率与统计(需含假设检验、回归分析)

　　编程(Python 或 R，需有项目经验);

　　GPA建议3.6+(4.0制)，数理课程成绩尤为关键。

　　转专业申请者需通过Coursera、edX或自主项目证明上述能力，否则难以通过初审。

　　二、技术能力：代码与项目定成败

　　芝加哥大学极度看重动手解决数据问题的能力：

　　高质量经历包括：

　　Kaggle竞赛(Top 25%或以上);

　　GitHub开源项目(如用Scikit-learn构建预测模型);

　　实习中完成端到端数据分析(如用户行为分析、A/B测试);

　　避免：仅修读网课或无输出的课程作业。

　　示例：一位经济学学生通过“用贝叶斯模型预测区域房价”项目，成功录取。

　　三、标化与语言：高分仍具竞争力

　　GRE：

　　非强制提交(Test-Optional)，但90%以上录取者提交高分;

　　建议Quant 168+，总分325+;

　　语言成绩：

　　托福104+(单项≥26)

　　雅思7.0+(单项≥7.0);

　　注意：因课程含大量讨论与演示，口语与写作能力被高度重视。

　　四、文书与推荐信：展现学术严谨与应用思维

　　个人陈述(SOP)：

　　聚焦1–2个数据项目，说明：

　　问题背景与数据来源

　　模型选择与技术细节

　　业务影响或社会价值;

　　必须提及芝加哥大学资源(如“希望加入Data Science Institute研究医疗公平”);

　　简历：

　　技术栈单列：Python (Pandas, TensorFlow), SQL, Tableau;

　　成果量化：“模型准确率提升15%”“分析驱动留存率增长10%”;

　　推荐信：

　　2封，优先选择数据相关课程教授或实习主管;

　　内容需具体评价你的统计思维、编程能力与沟通表达。

　　五、申请时间与轮次

　　秋季入学设三轮：

　　Round 1：12月15日(奖学金优先)

　　Round 2：2月15日

　　Round 3：4月15日(国际生建议前两轮);

　　录取率约15%–20%，竞争激烈，建议早申。

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