| 毕业于 | UCSD |
| GPA | 3.8 |
| GRE | 325 |
| GMAT | |
| 申请方向 | 计算机大类 |
Wendy是个很有事业心的学生，她知道任何事情要做好就要早准备，于是本科阶段就开始研究中美两国的行业发展。对于数学专业的她来说，读数据科学肯定是最好的选择之一。
互联网公司蓬勃发展带来了海量数据，数据科学对商业竞争有的助力巨大。不夸张地说，每一个行业的头部公司，如今都大量扩招数据科学家来利用大数据分析消费者行为与偏好，协助优化生产线和制定商业决策。
国外的高盛、黑石、Netflix，迪士尼，国内的 BAT，字节跳动等大厂无不把数据当作运营中的重中之重。
所以Wendy坚定地选定了数据科学家作为自己的职业方向。她认真研究课程，平时也一刻不松懈地学习，也早早开始做networking，跟学长学姐请教经验。
但几个同项目高GPA的大牛学长学姐申请名校连番被拒，让Wendy意识到了Data Science这个专业的申请难度实在不容小觑。
从小就是学霸的Wendy的GPA自然不低，但学长学姐近乎满绩还是被名校发拒信，那她应该怎么办呢？
就在这个时候，Wendy在朋友圈里刷到了清柚老师发了好多Data Science名校offer和DS申请白皮书，于是找到老师询问。
清柚老师跟Wendy约了电话详细地了解了一下她的背景和她对数据科学专业的选择，从整体到细节地给她讲解了这个专业的申请形势。
数据科学专业其实本身也是个复合型专业，这个专业对学生的数学基础、计算机能力甚至商业领域的专业理解要求都不低。然而在一方面突出已然不易，这些方面全都要精进更是难上加难。
数据科学专业天花板级别的含金量也势必造就了超高的就业竞争力与申请门槛。
Wendy听完老师的话才恍然大悟，一下子明白了为什么那么多优秀的学长学姐都没有申请成功。他们都是某一方面比较强，但要和全世界的申请人一起竞争，确实都还有欠缺。
Wendy的GPA是不低的，不过在GRE备考上却有点坎坷，她早早就参加了考试，但考了两次都是310多分。
清柚老师也给她专门安排了GRE的备考计划和课程。老师教授的备考方法很有用，复习了一段时间Wendy也考出了325+。
但看到周围同学晒分，很多都是330+，甚至不少GPA远不如她的同学竟然考出了337、338这样的高分。这也让Wendy忍不住焦虑起来，考虑要不要再把分数刷高点。
“你先找实习吧，GRE如果之后有余力可以再考。”清柚老师给出的建议让Wendy有点吃惊。从来只听说机构以学生GRE不够高为名PUA学生，第一次听到老师说GRE不用再刷分。
“申请看的是综合实力，325+已经是不错的分数，而你现在欠缺反而是证明你可以适合这个专业的丰富软背景，这个暑假用来补充实习经历会更有帮助。”老师耐心给Wendy解释。
Wendy也放下了心，在清柚老师的指导下更新好简历，开始努力找实习。最后，Wendy也顺利地拿到了京东等几个大厂的offer，踏踏实实地做了一个假期的实习，并在期间敲定了主申DS的选校清单。
录取: 哥伦比亚大学Data Science硕士，莱斯大学Data Science硕士，南加州大学Analytics硕士等
在互联网公司的实习，果然让Wendy加深了对数据的理解，也了解了学习和实践之间的差距。
想写好Data Science方向的文书也不是一件易事。很多申请者容易陷入“胡乱炫技”的误区，忽视了“用数据讲故事”的能力体现，而这恰好也是招生院以及大厂名企都会更加看重的东西。
在清柚老师的指导下，Wendy努力将自己的各项经历有效挖掘，在展示数据处理的工作内容的同时，也更多体现了自己的数据感知和数据认知。
这样翔实生动的文书，也充分地向招生官表明了她不是一个无情的“数据处理者”，而是一个有情的“数据分析者”。
认真地完成了申请的每一步之后，Wendy也早早提交完申请。
很快，哥大、莱斯、南加大等名校都向Wendy发出了入学的邀请。她也成为了朋友圈里第一批拿到DS录取的人。
在此，我们也衷心祝愿Wendy在自己热爱的领域更加发光发亮！
