top50美本申請DS項目選校需要循序漸進，例如：首先知道哪些開設DS項目，再確定自己關心的要素，逐次縮小學校范疇，然后根據(jù)要求提升及滿足入學要求，從而遞交申請，下面就隨托普仕留學老師一起來看看吧！
一、調查學校
在美國不少大學開設DS項目，但是不是所有大學DS屬于STEM專業(yè)，所以在挑選的時候，需要慎重，這里是常見的DS名校參考清單：
?Stanford MS in Statistics and Data Science
?Yale MS in Statistics and Data Science
?Harvard MS in Data Science
?UPenn MSE in Data Science
?Northwestern MS in Machine Learning and Data Science (MLDS)
?UChicago MS in Data Science
?Brown MS in Data Science
?Duke Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS)
?UW MS in Data Science
?NYU MS in Data Science
?Columbia MS in Data Science
?UMich MS in Data Science
?UCSD MS in Data Science (DS75)
?UCLA MEng in DS
?UChicago MS in Applied Data Science
?CMU Master of Information Systems Management - Business Intelligence & Data Analytics (MISM-BIDA)
?JHU MSE in Data Science
?UCI Master of Data Science
?RICE Master of Data Science
?WISC MS Data Science
?USC MS in Applied Data Science
?NEU MS in Data Science
?Vanderbilt MS in Data Science
二、確定要素
從學校本身參考要素：
學校的排名——綜合排名&專業(yè)排名
學校的性質——公立&私立
學校的地理位置——東西&中部
從Program本科角度出發(fā)選校：
有沒有合適的Program
能否申請多個Program
Program的錄取差異性
從Program考慮學校
結合DS項目申請主要影響因素：
申請時主要影響因素包括三方面：背景因素、選校依據(jù)、定位。
背景因素：三維成績、本科學校、標化考試(口語)、綜合背景、文書材料等、面試
選校依據(jù)：專業(yè)方向、當?shù)鼐蜆I(yè)、回國就業(yè)、繼續(xù)深造
定位：硬性背景要求、錄取案例、數(shù)據(jù)經(jīng)驗
以下通過留美ds項目還是回國兩種情況為大家提供一些擇校思路。
場景一：留美：此時可以更加考慮專業(yè)優(yōu)先、重點專業(yè)排名、專業(yè)方向縱深、地理位置優(yōu)先以及STEM專業(yè)優(yōu)先。
場景二：回國：此時可以更加考慮學校優(yōu)先、重點綜合排名、跨專業(yè)拓展、校友資源優(yōu)先以及家庭資源。
三、縮小范疇
在前面確定核心要素之后，美本申請DS項目需要圈定15-20個學校項目，具體劃分三個梯隊，其中往往專業(yè)要優(yōu)先于學校排名，分為沖刺、目標和保底，具體如下：
第一梯隊：Dream Schools(夢中情校)
第二梯隊：是踮腳可以夠到的、或是你比較心儀的院校
第三梯隊：在申請時的保底院校
當然不僅限于同一個專業(yè)，也可以分別申請多個專業(yè)，但是難度會升高。
四、滿足要求
參考第一梯隊院校
“?Stanford MS in Statistics and Data Science
?Yale MS in Statistics and Data Science
?Harvard MS in Data Science
?UPenn MSE in Data Science”
針對性滿足申請要求：
從錄取率上來說，Stanford和Yale的難度要高于Harvard和UPenn，但是我們不建議用通常的申請思路，即單純計算學校、GPA、科研實習等硬指標來對待Tier 1的項目。能被這些項目考慮的申請者本身硬指標都足以過關，更重要的是與每個項目的相性問題。
Stanford和Yale由于項目由統(tǒng)計系開設，會更看重經(jīng)歷中的技術含量。這兩個項目的錄取者絕大多數(shù)經(jīng)歷以科研為主，主要是因為本科生很難拿到技術含量高的MLE和DS實習，單純數(shù)分為主的實習在沖擊這兩個項目的時候不夠用;另一方面，拿到上述實習的人很多都有申請CS或者PhD的能力，不一定會選擇死磕Top DS項目。
Harvard和UPenn在錄取偏好上更類似標準的DS項目，看重交叉專業(yè)的經(jīng)歷，沒有明顯對科研的傾向，過往的錄取結果中均有數(shù)分實習經(jīng)歷為主的申請者，尤其Harvard甚至不硬卡所有DS先修課。我們建議在寫文書時注重能否在交叉領域應用DS相關技術實現(xiàn)更有意義的目標。
另外需要提醒的一點是，一些本科生，尤其是美本，會出現(xiàn)經(jīng)歷太雜導致storyline混亂的問題。在沖Tier 1項目時有必要舍棄一些非核心經(jīng)歷保持文書storyline的一致性。
參考第二梯隊院校
“?Northwestern MS in Machine Learning and Data Science (MLDS)
?UChicago MS in Data Science
?Brown MS in Data Science
?Duke Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS)
?UW MS in Data Science”
滿足申請要求：
放在這一梯隊的項目在錄取偏好上都蠻有意思的。需要分開一個個說。
西北MLDS是完全的就業(yè)項目，錄取的人以工作經(jīng)歷為主。24Fall似乎是由于yield rate過低(有可能是找工市場不好使大家傾向于保留讀博的可能性，而MLDS不適合讀博)出現(xiàn)了史無前例的WL高轉正量，因此從以往的Tier 1下調到Tier 2。如果找工市場持續(xù)低迷，預計將停留在Tier 2.
UChicago MSDS是24Fall開設的新項目，需要注意區(qū)別于同在DSI的MADS，MSDS是完全的科研向項目。24Fall錄取人數(shù)已經(jīng)接近Stanford和Yale，只是由于剛開設的信息差+MADS和統(tǒng)計分流了一些申請者，實際的申請難度還沒有達到Stanford和Yale的水平。由于有限的cohort size，DSI充足的資源，友好的選課和轉博政策(以上條件可能會發(fā)生變化)，25Fall有沖刺Tier 1的可能。
Brown DS錄取上極度偏好海本/海外經(jīng)歷的申請者，屬于那種比NYU、哥大、UMich這些錄取難度多少高一點，但明顯和Tier 1有差距的項目。一般到了Tier 3的水平就可以申一個試試，是和Tier 3那些人多的DS項目不一樣的選擇。陸本黑洞。
Duke MIDS名副其實極其注重Interdisciplinary的項目，實際申請難度沒有那么高，對背景的需求大概到Tier 3的水平就夠了，甚至有一些錄取者由于先修課不足等原因拿不到Tier 3的offer。但同時對Interdisciplinary的要求十分嚴苛，傳統(tǒng)實習為主的DS申請者很難錄取，大部分rej是因為Interdisciplinary方面做得不夠好。如果實在想去Duke讀DS，可以考慮申請ECE，兩邊的DS課基本互選。
UW DS實話說沒有抓到特別明確的規(guī)律。他和UW的另一個項目MSIM有一些相似之處，喜歡有工作經(jīng)歷的人，歧視UW本科。歷史錄取數(shù)據(jù)中有一些差不多是Tier 3的水平，但也拒了拿到Tier 1的申請者。能給出的建議就是背景有Tier 3就可以抽彩票，但結果無法預測。
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