选择一：转码+转应⽤，冲刺数据科学/金融工程方向

　　经济学强调模型推导和定量分析，本科课程常涵盖统计/计量/数学工具，这为转申Data Science / MFE / Fintech类项目打下基础。

　　如果你有一定CS/编程背景，或者辅修数据科学相关内容，这条路性价比极高!

　　录取案例：

　　本科背景：Emory University，主修量化经济学

　　成绩：GPA 3.65 / GRE 330+

　　录取项目：Duke Fintech(奖学金)、UChicago ADS、Brown DS

　　选择二：跨申“范社科”与“分析类商科”项目

　　近年来，越来越多经济学同学选择申请MPP/MPA/MSBA/MSA等项目，将经济学背景“应用化”处理。尤其是当你具备领导力经历、社会实践/NGO背景或强数据能力时，这类项目对你非常友好!

　　录取案例：

　　本科背景：USC，经济学主修+数据科学辅修

　　成绩：GPA 3.9+ / GRE 330+

　　录取项目：Harvard MPP, Yale AM, Cornell IEOR, Columbia MSBA, UCLA MSBA

　　选择三：继续深造经济学硕士

　　如果你对经济理论、发展经济、数理建模感兴趣，可以选择继续深造MAE/Applied Economics/Quant Econ，甚至规划PhD申请。

　　注意：经济学硕士普遍偏学术，部分项目难度极高，择校需结合背景匹配度与未来目标。

　　录取案例：

　　本科背景：中国人民大学 经济学专业

　　成绩：GPA 3.4+ / GRE 325+ / TOEFL 105+

　　录取项目：Duke MAE, Columbia MAE, NYU MSQE

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