一、学术背景：强量化基础是硬门槛

　　耶鲁大学统计与数据科学硕士申请条件对本科专业较为开放，但要求扎实的数理训练：

　　理想背景：数学、统计学、计算机科学、物理、工程等强量化领域;

　　核心先修课必须完成：

　　多变量微积分、线性代数、概率论、数理统计;

　　至少一门编程课程(Python/R/MATLAB);

　　GPA建议3.7+(4.0制)，核心课程需A级表现;

　　三封推荐信：优先选择能评价你理论能力与研究潜力的教授。

　　项目不强制要求科研经历，但有论文或竞赛经历将显著提升竞争力。

　　二、标化考试：GRE可选，语言成绩必需

　　GRE普通考试完全可选(Test-Optional)：

　　提交与否不影响审核，但高分(Quant 165+)可增强量化能力证明;

　　GRE数学专项考试同样可选;

　　语言成绩硬性要求：

　　托福iBT 100+ 或 雅思7.0+(单项建议≥6.5);

　　非英语母语者必须提交，无豁免例外。

　　三、申请材料：文书展现学术潜力

　　学术目的陈述(Statement of Purpose)：

　　需清晰说明研究兴趣(如贝叶斯方法、高维统计、因果推断);

　　避免泛泛而谈“喜欢数据”，应聚焦具体理论问题;

　　简历(CV)：

　　突出数学/统计课程、编程项目、竞赛获奖;

　　成绩单：

　　需提供完整课程记录，招生官会逐门审核核心课成绩。

　　四、申请时间与流程

　　截止日期：12月15日(仅一轮申请，无春季入学);

　　申请系统：通过Yale GSAS在线系统直接提交;

　　申请费：$105，经济困难者可申请waiver;

　　结果公布：次年2–3月。

　　注意：耶鲁统计系不提供面试环节，录取完全基于书面材料。

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