美国名校数据科学项目录取偏好盘点

　　1.卡内基梅隆大学-计算数据科学录取偏好：

　　作为传统计算机强校的卡梅，其计算机学院下的计算数据科学项目绝对是该领域神一般的存在。能在卷这个项目的同学们中脱颖而出的学生通常有着3.9以上的GPA，且本科专业是计算机、软件工程等相关专业，数据科学出身的学生都并没有专业优势。

　　2.哥伦比亚大学-数据科学录取偏好：

　　哥大的数据科学不用说，一直是大众情人校，GPA3.8是起码的，他和哥大的商业分析看重的点不太一样的是，BA看重实习，DS看重研究。有一段在学校lab做机器学习或人工智能相关项目的经历是标配。

　　3.纽约大学-数据科学录取偏好：

　　纽约大学也是老牌的大众情人校,总体的录取风格跟哥大差不多，今年的数据来看可能跟哥大难度不相上下，但是不仅对有lab经历的学生友好，也对有美国本土hi-tech行业实习经历的学生友好。

　　4.西北大学-分析学录取偏好：

　　西北的分析学是一个对应届生不太友好的项目，他们大部分的学生是有5-8年全职工作经验的。虽然他家很难录，就业也好，但好像吸引力还是不如哥大宾大这样的藤校，且专业并非正统的数据科学，很多费劲千辛万苦录取这个项目的学生最后还是没有入读。

　　5.康奈尔tech-运筹与信息工程ORIE录取偏好：

　　很多同学申请这个项目都会选择旗下的数据科学方向。他家过去几年都是比较平稳的，主流录取学生应该是3.7-3.8的学生，如果有全职工作经验，标准可以放宽到3.4左右，今年的标准直接向3.9看齐，一大票3.8+的学生被拖着，连发录取的时间都比原计划晚了近2个月，但也有极少数录取早的学生12月中旬就拿面试，面完很快就录取的。

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