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学生基本信息
在读/毕业院校 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校
语言成绩 豁免 平均成绩/GPA 3.5/4.0
标准化成绩 GRE 333+4.0 就读专业 统计和心理学双专业
申请专业 数据科学 科研/实习/其他
工作经历：三段实习经历 科研经历：一篇论文发表
优势：本科院校背景不错，标化成绩高
不足：没有科研经历，数学和编程背景空白
案例内容 Z 同学就读于伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校统计和心理学双专业，学术背景不错，并且有三段相关的实习经验以及一段以研究分析师身份在SCI期刊的论文发表。此外，333高分的GRE也凸显了他的很强的学习能力。 值此外，学生有丰富的实践经验为学生的申请加持，在长江证券开发量化交易模型，于老虎证券完成医药行业深度研究，体现商业场景下的数据应用能力。这不仅展示了他的实践能力，还表明他能够将理论知识有效应用于实际工作中。该生的"学术科研+行业应用"的双轨经历为他未来的学术研究和职业发展奠定了良好的基础。 申请准备策略 强化学生的学术背景，重点突出量化基础与跨学科优势，深度挖掘量化金融经历，把学生从从“参与者”转化成“问题解决者”， 将已发表的医学研究加工成技术能力的证明，整个申请材料将贯穿"用统计思维解构复杂系统"的核心主线，让招生委员会看到一个既具备扎实方法训练，又拥有独特跨学科视角的申请者形象。 申请要点与成果 该生虽然是统计和心理学双专业，但是缺失一些线性代数、算法、数据库等基础数学的课程Python，SQL，ML等编程语言背景，于是在申请材料准备阶段，文书重点突出学生在实习经历中的量化研究能力，针对性强化其Python数据分析经历，在一定程度上弥补计算机课程短板。同时，将现有的统计基础与需要提升的机器学习技能转化为明确的学习诉求，PS通过"领域认知-能力证明-需求匹配"的三段式结构，将分散的经历整合成具有学术延续性的故事线，成功博得招生官的青睐获得了南加州大学数据科学专业的录取。
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李禹伽诚
