学生优势：

熟练掌握 R、Python等技能，学习过概率论与数理统计、时间序列分析、数值计算等核心量化课程，多段金融行业研究实习与咨询行业战略实习经历，很好的应用了学习过的量化知识

学生劣势：

本科期间有挂科，专业为数学与金融管理，无生物统计相关的科研或实习经历。

　　规划扬长避短

　　T同学在刚刚牵手托普仕的时候，是24年10月。尽管知道托普仕在高端留学领域的能力，但是面对自己有挂科的成绩单，T同学始终没有自信，所以对于申请名校这件事本身并没有很强烈的信心。但是在服务初期，规划老师就和T同进行了背景梳理和项目梳理，结合其情况建议补充三段实习经历。此外，规划老师还指出除了金融、数据科学类硕士方向外，生物统计专业与 T 同学的背景高度契合。在老师的专业分析与耐心沟通下，T 同学最终决定将生物统计纳入申请规划。

　　申请精准定校，锁定康奈尔适配赛道

　　在选校阶段，申请老师与T同学一上来就把康奈尔大学威尔医学院生物统计与数据科学硕士列为申请目标。这个项目隶属于康奈尔大学威尔医学院，目标是将统计与数据科学方法应用于临床研究及公共卫生领域，这个项目看重学生的量化分析能力与实际问题解决能力，对跨专业申请者十分友好这个项目的课程包含生物统计基础、分类与删失数据处理、临床数据科学等内容，精准匹配 T 同学希望补强的专业知识体系。同时，这个项目包含了两学期顶点项目，让 T 同学有机会接触真实临床数据、参与跨学科研究。依托康奈尔大学的优秀的资源，T 同学未来的职业发展打下了扎实基础。

　　文书精雕细琢

　　文书创作是跨专业申请的重中之重，如何让招生官看到T同学跨专业背景的价值，是很重要的。

　　海顾老师和 T 同学进行了多次深入沟通，一点点挖掘她在学术和实践里真实的成长经历，最终以 “临床数据痛点引发的学术思考，量化能力支撑的跨领域探索” 为主线，打磨出一篇非常贴合她背景的文书。跨专业申请最大的难点，就是怎么把金融、咨询背景的量化经历，和生物统计强关联起来。文书没有生硬堆砌经历，而是紧紧抓住她数理统计的核心优势，提炼出可迁移的能力。文书从 T 同学本科时参加的一场 NHS 临床讲座切入，讲述了临床数据没能被有效利用导致误诊的案例。正是这个场景，让她萌生了一个很朴素的想法：用统计方法，把碎片化的临床数据变成可落地的诊疗依据，也顺理成章地解释了她跨专业申请的初衷。

　　此外，文书还详细的描绘了T同学的量化能力，并且还把T同学的量化能力迁移到不同场景中，比如，文书中，把T同学在某段实习中，搭建风控模型的经历，转化为复杂数据下建模、合规落地的能力。就这样，原本看似和医疗无关的经历，全都变成了支撑她做生物统计研究的量化基础，形成了她独有的申请竞争力。

　　跨专业成功录取

　　最后，文书清晰地呈现了她的职业规划：毕业后进入学术医疗中心，这份愿景和康奈尔 “用数据科学赋能医疗、推动公共卫生发展” 的理念高度契合，也让招生官看到了她的学术潜力和社会责任感。

　　最终，凭借优秀的量化能力和社会责任感，T同学成功斩获康奈尔大学威尔医学院生物统计与数据科学硕士的offer!未来，T同学将会为临床诊断提供数据支持，让更多患者受益!