| 毕业于 | UCLA |
| GPA | 3.9 |
| GRE | 325 |
| GMAT | |
| 申请方向 | 自然科学 数学大类 |
在大二的一节统计专业课上，Leah通过实践第一次接触到用AI等高级算法实现预测目标。
在数据的分析指导下，人类能够在各类领域切入并尝试解决问题。这让Leah体会到了“数据改变世界”的强大力量，也对数据方向产生了浓厚的兴趣。
从课程项目启程，Leah也开始进行更深层次的思考：如何能够利用好自己掌握的工具和技能，创造出真正的价值，解决社会性的问题？
为此，Leah积极参与本校的交互实验室开始进一步的提升，研究数据工具在健康领域的应用。通过持续的处理与分析，她也提出自己的预测和建议，尝试帮助解决问题与痛点。
通过学术及职业上的不断探索，Leah也确定了自己的职业目标规划，希望能通过数据赋能，成为解决现实世界问题的数据科学家。
Leah在本科阶段有着傲人的表现，不仅成绩优秀，也同时参与多个研究项目发表论文，并在多段工作实验中积累经验。
虽然对数据怀有极大的热情，但是研究生项目数量之大，自己未来考虑的发展领域又比较多，Leah在最开始的选校上也一度非常纠结。
眼看着申请季逼近，自己的申研进度还没有太大进展，Leah也在朋友推荐下，联系到清柚，希望能帮助解决她的燃眉之急。
在和清柚老师交流的过程中，Leah感到自己的诉求能够很好的理解，老师在综合评估她的各项背景后，也鼓励她大胆冲刺顶尖名校项目。
在选校定项时，清柚老师通过详细了解Leah背景与兴趣，结合她今后职业发展规划，一起确定了最适合她的申请list，主申数据和统计方向，并且涵盖了她感兴趣的商业、医疗等领域，主攻就业面更广的美东地区院校。
录取: 哈佛大学Health Data Science硕士，哥伦比亚大学Statistics硕士，宾夕法尼亚大学Data Science硕士，加州大学伯克利分校IEOR硕士 $15,000奖学金等
因为Leah选择的是多方向混申，不同项目在申请材料尤其是文书/简历，关注的重点也不一样。
刚开始上手的Leah也犯了不少经历丰富的申请者容易出现的错误：写起来刹不住闸。她光是简历最开始都写了满满近两页，什么都想放进去。
清柚老师也及时给她提出建议，告诉她文书简历不是无情的内容猛灌填压，混申也更需要把握不同招生官的口味喜好，切忌一锅煮。
为此，清柚也匹配了不同方向的专业导师，指导Leah筛选经历、强调亮点以及润色语言，打造出适合各项目的多版文书简历，展示出鲜活且贴合不同招生院需求的目标学生画像。
在和清柚老师的互动过程中，Leah也得到了多方角度的思考。通过不断的背景经历深挖和文书细节打磨，Leah学到了不少逻辑思维。她也表示这样的技能对自己之后的求职、面试也会很有帮助！
在Leah大部分申请的项目中，面试/video essay也是必不可少的一环。针对有该要求的每一个项目，清柚老师都和她进行了多次模拟练习。
在一次次的mock Interview下，Leah全面了解常见题型，有效梳理答题思路，充分准备了属于她自己的面试答题内容。最后，她也以优异的表现通过最后的挑战。
细致的申请准备，也帮助Leah成功拿下包括哈佛、哥大、宾大、UCB等顶尖名校的录取，更有万奖加持！
让我们再次恭喜Leah，祝她早日实现自己的理想~
