| 毕业于 | UBC |
| GPA | 3.4 |
| GRE | 310 |
| GMAT | |
| 申请方向 | 商科 工程 数学大类 |
Boyce的大学生涯在UBC度过，UBC的校园建在美丽的海边半岛，正因为有这样的地理优势，学校得以为他提供了预测渡轮延误时间的实践机会。在那段经历里，Boyce第一次对数据分析产生了浓厚热情。那时，Boyce和他的队友们开发了一个机器学习平台，可以预测BC省的渡轮延误时间。他们建立了多个模型，并根据模拟结果提出了相应的时间管理策略, 希望能够帮助减少乘客平均等待的时间。数据分析所带来的便利让Boyce大吃一惊。他也迫切希望挖掘数据背后的隐藏力量，为各行业带来新的创新。因此，他决定在研究生阶段开始探索商业领域的数据技术应用。
在本科学习期间，Boyce学习了很多相关的基础知识。对于现实世界的应用探索，他也积极地参与了学校教授的研究项目，并且努力争取到了跨国名企的实习机会。然而，对于自己的申请，Boyce心里却还是笼罩了一层迷雾：虽然本科专业背景匹配，经历积累也不错，但是GPA确实不够占据优势，GRE成绩也总是刷不到有竞争力的分数......Boyce心里清楚自己最想申请的专业都是研究生申请的热门方向。以这样并不理想的成绩，究竟如何在众多申请者中突破重围？
在本科学长的推荐下，他找到了清柚，希望能够帮助自己有效地进行定位，助力申请季。清柚老师深入地分析了Boyce的情况，成绩方面确实不够突出，但是他丰富、高含金量的科研和实习经历是别人所很少具备的，只要扬长避短，绝对可以在申请中大放异彩。在综合考虑了Boyce的背景情况和兴趣方向后，清柚老师帮他筛选出了他喜欢的商业和工业领域，更加看重申请者实践的数据分析类项目。后疫情时代，Boyce也希望在申请研究生的地区上分散风险，清柚老师也根据Boyce的想法，选校同时覆盖了美、英、加三个地区，开始进行冲刺。
录取学校：哥伦比亚大学Applied Analytics硕士，帝国理工学院Financial Technology硕士，多伦多大学Mechanical & Industrial Engineering硕士，约翰霍普金斯大学，等
Boyce深知成绩不是他的强项，所以在文书创作之初，他总是想一股脑的将自己的实习经历尽数写下，渴望突出自己的实践能力。而没有重点、对经历过于详细描述的“长简历式”文书是申请者最常见的误区。清柚老师也立刻指导Boyce，根据每个学校项目的文书要求，给出了针对性的创作建议，并重新精筛了经历，凝练出最值得浓墨重彩的内容。
针对偏重数据研究的项目，Boyce着重阐述了他在研究项目中锻炼出敏捷开发技巧和编程灵活性的过程，这能很好地匹配到对应项目的要求。而针对偏商业分析的项目，Boyce选择凸显他在实习中的商业实践过程，从收集数据开始，预测模型、分、利用数据分析技术来制定策略等等......这样的经历能够很好地帮助突出Boyce的跨学科能力，证明他在相关领域拥有足够的专业度。在文书的撰写过程中，Boyce深刻了解到，写好一篇文书的底层逻辑也和他向往的学科一样，要对丰盈的实践素材进行有效的整理运用，才能发挥最大价值。
