一、学术背景：强数理基础是硬性门槛

　　哥伦比亚大学生物统计硕士申请条件对量化能力有严格要求：

　　必备先修课(缺一不可)：

　　微积分(含多变量)、线性代数;

　　概率论与数理统计;

　　编程(R 或 Python，强烈建议掌握SAS);

　　本科专业：

　　数学、统计、生物统计、计算机、工程、物理等优先;

　　生物或医学背景需补足数学与编程课程;

　　GPA建议3.5+(4.0制)，数理课程成绩需B+以上。

　　哥大明确表示：未完成先修课的申请将不予审核。

　　二、标化考试：灵活政策下的竞争力构建

　　GRE非强制(Test-Optional)，但提交者更具竞争力，尤其GPA或背景薄弱者;

　　建议分数：GRE Quant 165+，Verbal 155+;

　　语言成绩：

　　托福100+(单项≥22)或雅思7.0+(单项≥6.5);

　　口语/写作弱可能影响TA资格或小组项目协作。

　　三、实践经历：用数据解决健康问题

　　招生委员会重视可验证的分析能力：

　　高质量经历包括：

　　公共卫生数据分析项目(如用R分析CDC疫情数据);

　　科研助理参与临床试验统计设计;

　　Kaggle健康类竞赛、医院信息系统实习;

　　避免：仅参与纯生物实验或无数据产出的志愿活动。

　　示例：一位数学专业学生通过“用生存分析模型预测癌症患者预后”项目，成功录取。

　　四、文书与推荐信：聚焦公共卫生使命

　　个人陈述(SOP)：

　　描述1–2个数据分析项目，说明统计方法如何服务公共健康;

　　明确职业目标(如“希望加入FDA从事药物安全监测”);

　　Why Columbia：

　　提及具体资源，如“希望参与ICAP全球健康项目”或“使用New York Presbyterian Hospital真实数据”;

　　推荐信：

　　优先选择统计/数学教授或公共卫生领域导师，能评价你的量化能力与科研潜力。

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