留学生必看：数据科学研究生申请全攻略

步骤	注意点
选校和专业定位	研究方向、学校资源、申请难度
准备学术背景（GPA、课程）	目标GPA一般3.0以上，相关课程加分
语言成绩（TOEFL/IELTS）	看学校要求，尽量提前考出好分数
申请材料准备	简历、推荐信、个人陈述要突出项目经验
面试和后续跟进	有的学校会面试，态度真诚很关键

留学生必看：数据科学研究生申请全攻略

还记得我刚开始准备数据科学硕士申请的时候吗？那会儿真是超级迷茫，不知道从哪儿下手，感觉信息一大堆，但是完全不系统。后来跟几位学长学姐聊了聊，才慢慢理清了头绪。这事儿其实很关键，毕竟数据科学现在是超级热门，去了好学校，能接触到牛的项目和导师，未来找工作也有底气。今天就像跟你们唠唠嗑，把我自己踩过的坑和收集到的干货全讲出来，帮你少走弯路。

选校和专业定位要精准，不要盲目跟风

我认识的同学里面，有人一开始只盯着排名高的学校，比如NYU（纽约大学）或者UBC（英属哥伦比亚大学），觉得名字响亮就行。结果申请下来，有的专业其实不太适合自己，或者研究方向和自己兴趣差别挺大。数据科学的研究领域很宽，比如机器学习、统计建模、数据工程等等。NYU的MS in Data Science偏重理论和算法，UBC更注重实践和大数据处理。申请前一定要去官网详细看专业介绍，甚至可以直接给导师发邮件了解项目重点。这样才能匹配自己的背景和兴趣，申请成功率也高。别被排名蒙蔽了眼，适合才是王道。

学术背景准备很重要，GPA和相关课程不能忽视

GPA就是平均成绩点，很多学校看重3.0以上（满分4.0），你低于这个分数，录取机会确实会受影响。我有个朋友是数学专业，GPA只有2.8，但他申请前补了不少数据科学相关课程，比如机器学习、数据库、编程等，申请时写了详细的项目经验和实习经历，也拿下了UBC的offer。说明除了GPA，相关课程和项目经历也能帮你加分。建议大家申请前尽量修够数据科学相关课，尤其是编程（Python、R）、统计学和机器学习基础，这些都是敲门砖。

语言成绩别等最后一刻，TOEFL和IELTS都得提前准备

TOEFL就是托福考试，IELTS是雅思，基本上英美加的学校都会需要其中一个成绩。每个学校要求不一样，像NYU的Data Science项目托福最低要90分，IELTS要6.5以上，有些加拿大学校稍微宽松一点，大概80分托福就可以。千万别拖到申请截止前再考，毕竟成绩出来要时间，万一没过线就麻烦了。我自己是先考了两次托福才稳定在100分左右，留出充足时间复习和考场适应很重要。

申请材料要用心准备，简历和推荐信决定第一印象

简历不光是列个工作经历和课程，尤其数据科学专业，项目经历、竞赛、实习都要写清楚细节。比如我朋友申请NYU时特别强调了自己在一家公司做数据清洗和模型训练的实习经历，写了用过的工具（Python、SQL）和结果（提高预测准确率10%），让招生官一眼看到他的能力。推荐信也很关键，最好找你实习或者研究中直接带你的人写，比起老师泛泛而谈，导师的评价更有分量。个人陈述要结合自己经历说清楚为什么选数据科学，未来想做啥，不能通篇空话，要具体。

面试别怕，准备好表现出热情和专业度

有些学校会安排面试，像UBC的数据科学项目就可能会电话或者视频面试。面试不考超难技术，但会问你为什么选这个项目，之前做过啥项目，遇到啥难题怎么解决。记得我面试时被问了一个项目细节，没准备充分，答得磕磕绊绊，后来心态放平，坦诚交流，反而给面试官留下诚实印象。面试其实是双向了解的过程，表现出你对数据科学的热爱和学习态度，比死记硬背技术细节更重要。

申请时间线别忽视，合理规划才能不慌不忙

申请截止日期一般在每年12月到次年1月之间，有的学校会稍早，比如UBC通常12月15号截止，NYU稍晚一些。建议你最迟9月就开始准备，8月背好语言，9月定校，10月开始准备申请材料，11月先递交。申请完了别忘了关注邮箱，有些学校会提前发面试邀请或者补充材料通知。拖到最后一刻才准备，材料马虎，容易出错，也容易错过奖学金机会。时间紧了，写文书和找推荐信都很急，提前准备省心。

奖学金申请别放空，很多学校和项目都有专门支持

数据科学是热门专业，学校和项目也会给优秀申请者发奖学金，比如NYU的部分项目会提供Teaching Assistant（助教）或者Research Assistant（助研）岗位，带薪又能积累经验。UBC和多伦多大学也有不少国际学生奖学金，申请时留意官网或者联系项目办公室了解具体政策。我有朋友就是申请时顺便提交奖学金材料，最后拿到了每年一万多加币的资助，这大大减轻了经济压力。奖学金申请材料一般包括成绩单、推荐信和一篇写为什么需要资助的短文，别忘了准备。

实习和项目经验让申请更有竞争力，课外活动也有戏

数据科学专业看重实操能力，单靠课本知识不够。我自己申请的时候，把自己做过的开源项目和Kaggle竞赛写得清清楚楚，哪怕排名不算特别靠前，也能看出我对数据科学的热情和动手能力。你如果有实习经历，尤其能直接用数据分析帮助公司做决策的，更是加分项。课外活动比如数据科学社团、Hackathon也可以写进去，丰富你的背景，给招生官展现你全方位的能力和热情。