一、申请难度与录取数据

　　录取率：约15%-20%(整体，含国际学生)

　　中国学生录取率：约8%-12%(根据过往申请数据估算)

　　申请人数(2023)：约800人

　　录取人数(2023)：约120人

　　中国学生录取人数：约10-15人/年

　　竞争激烈程度：高(与哥大、CMU等项目相当，低于斯坦福/MIT)

　　二、申请要求

　　学术背景：本科为计算机科学、数学、统计学、工程、经济学或相关定量领域

　　GPA：建议3.7/4.0以上(竞争激烈时优先录取3.8+)

　　GRE：可选(2024年申请周期仍接受但非强制，建议量化部分165+)

　　语言成绩：托福100+ 或 雅思7.5+(口语需突出)

　　推荐信：2-3封，优先学术推荐(如教授、研究导师)

　　个人陈述：需阐述数据科学兴趣、职业目标及与布朗项目的匹配度

　　简历：突出学术项目、实习、研究或竞赛经历

　　面试：部分申请者需参加(视频或现场，考察技术能力与沟通)

　　三、先修课要求

　　数学基础：多元微积分、线性代数、概率论与统计

　　编程能力：Python/R(熟练)、SQL(基础)、至少一门面向对象编程语言(如Java/C++)

　　计算机科学：数据结构与算法、数据库系统(或等效课程)

　　推荐课程：机器学习、优化方法、贝叶斯统计(非强制但加分)

　　四、就业前景

　　就业率：毕业6个月内就业率95%+(2023届数据)

　　平均起薪：120,000−140,000/年(美国地区，含科技、金融、咨询行业)

　　主要雇主：谷歌、亚马逊、微软、高盛、摩根士丹利、麦肯锡、波士顿咨询等

　　就业方向：数据科学家、机器学习工程师、量化分析师、商业智能分析师、研究科学家

　　校友网络：布朗大学校友资源丰富，尤其在东海岸科技与金融行业

　　Career Service支持：专属职业导师、企业招聘会、简历/面试辅导、内推机会

　　五、中国学生录取特点

　　985/211高校本科优先(如清华、北大、复旦、交大等);

　　海外本科(美本/英本)占比约30%;

　　科研/实习经历突出者(如顶会论文、大厂数据岗实习)录取概率更高。

　　录取趋势：

　　近年来中国学生录取人数稳定，但竞争加剧(2023年申请量同比增长20%);

　　跨学科背景(如生物信息学、金融工程)申请者逐渐增多。

　　六、申请建议

　　强化数学与编程基础：通过Coursera或实习补充先修课缺口。

　　突出实践经历：参与Kaggle竞赛、开源项目或企业数据项目。

　　精准定位文书：强调布朗跨学科特色与个人职业目标的契合度。

　　提前联系教授：对研究导向型申请者，可提前套磁相关领域导师。

　　布朗大学数据科学硕士项目以学术严谨性与产业资源结合著称，适合目标明确、背景扎实的学生。中国学生需在GPA、语言和软实力上全面突破，以提升竞争力。