硕士申请
L同学
毕业于 UBC
GPA 3.5
GRE 315
GMAT
申请方向 计算机大类
Offers (4)
Applied Statistics
Applied Data Science
Spatial Data Science
Computer Science $4,000奖学金

本科第一年的L同学没有一个明确的方向,选择了一个后来发现并不怎么感兴趣的专业Food Nutrition。结果,GPA成了她进入大学以来第一件最头疼的事情。

刚好一次接触database的实践,让她对数据产生了浓厚的兴趣,于是她决定转专业进行CS+Stats的双方向进修。这也从此打开了理工科的全新奇妙世界,她的成绩也开始产生了翻天覆地的改变。

从大二到大四,她从当年拿C的“学渣型选手”成为了全课拿A的“别人眼中的学霸”。坚持不懈的努力,也让她当初不堪的GPA终于拉回到3.5+的正常水平。

虽然GPA起色了不少,但是她的GRE考试成为了新的烦恼。怎么考都是不温不火的成绩,给她的申研也笼罩了一层迷雾。

她心里清楚自己最想申请的Data Science,也是研究生专业申请的大热门。以这样不太理想的GRE成绩,以及哪怕是回温但还是不具备高竞争力的GPA,究竟如何在申请大军中突破重围?她真的比较迷茫。

虽然GPA和GRE没有特别大的优势,但这并不代表L同学的申研梦想就没戏了。清柚老师对她的背景进行了深度的挖掘,发现她其实有非常多的亮点经历。

清柚老师跟她说,美国大学对于研究生申请材料一般也会进行多维度的审核,成绩并不会成为一锤定音是否录取的绝对性因素。在她本身学术经历和活动经历都比较丰富的情况下,更需要做足的是前期的定位以及后面文书的处理。

在选校定位上,清柚老师也跟她进行了仔细的沟通,了解到她自身对于美国院校和ds专业最感兴趣,同时根据她的成绩情况也做出了调整的建议。最终,清柚老师与她一致决定CS+DS+Stats三方向并行,申请包括哥大、南加大、纽大、东北、华大、港大在内的各大名校项目。

录取:南加州大学Data Science硕士,华盛顿大学Data Science硕士,香港大学Data Science硕士,纽约大学Computer Science硕士,东北大学Computer Science硕士,哥伦比亚大学Statistics硕士等

文书本身的重要性不言而喻,多方向多项目的申请更是对文书质量水平的一次有力检验。

不同院校不同专业都会有不一样的文书要求,像华大的文书就比较难写,还有自己的命题文书,需要下足功夫。

如何根据不同院校项目特点,进行有针对性的文书思路梳理、素材挖掘与创作体现,成了L同学申请阶段的重中之重。

像申请Data Science项目的文书中,就挑选了更加适合展现学术背景的课程,比如Database, Machine Learning这样的专业课。她也对自己早期的低绩点做出了解释,通过转专业重拿高绩点的心路历程,证明出自己的真正兴趣所在,并且与所申方向非常匹配。

通过课堂的学习实践与课后的思考感悟,文书中她提出自己发现数据处理能够为社会带来很多好处,也表示也正因为想帮助造福更多人,推动社会进步,对ds的兴趣越来越浓厚,也想钻研更多。

在科研与实习经历,也同样挑选了能够让自身与所申专业很好契合,并且体现data for social good的经历。在用专业术语阐述科研实习内容,强调专业性的同时,又不失人文的关怀。这样也自然地串联起全文,让文书拥有了更深的主旨。

学员感想&反思

我自己从未想过offer大满贯这样的事,但清柚帮助我做到了!

感谢清柚老师们的耐心指导与鼓励支持,让我这样一个当初不太自信的学生,成为了CS/DS/Stats名校全录的黑马选手。

这是一段申研的神奇之旅,未来还有更多精彩在等着我。我也相信,自己还能做得更好!

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