一、哈佛大学数据科学硕士申请经验

　　1、写推荐信，一定要趁早，一定要提前联系教授。

　　有时教授在期末可能因为联系的学生太多，来不及给学生写推荐信。即使不需要教授立刻写推荐信，也可以提前和教授做好约定。其他的话，尽量多联系几个教授，这样的话坑有些教授一时来不及，还可以让其他的prof给准备推荐信。

　　2、文书内容要合理把控，要学会把经验融合到文字中去。

　　写文书的过程中，更多的是注意自己的经历给自己的目标和学习有什么帮助，而不仅仅是列出来自己干了什么。更关注自己收获到了什么，这段科研和实习给自己对于本专业的理解和学习有什么指导意义。

　　3、合理分配时间，额外学习时间要把控好。

　　网课其实帮助不是很大，CS方向和DS方向个人的project比这些网课证书能更有帮助。不能期待上了网课证书对申请有很大的加分，但是我自己在平时当中，有需要的话也上过一些网课，相当于是学校上课的一个补充。比赛和竞赛的话，需要考量比赛的水平和层级，需要意义研究和讨论，不能简单的说含金量的问题。

　　4、要学会综合录取数据，考出高竞争力的GRE分数。

　　很多研究生其实在320-325这个区间。但不是说GRE不重要，只是说良好的时间管理对于申请很重要，一定要合理的分配和计划。

　　5、本科期间要学习与专业相关的选修课程，维稳好平时GPA。

　　哈佛大学数据科学需要具备相关的编程和数据分析能力基础，所以在大学期间，可以积累相关的专业基础经验，对于专业课程需要维持好高分数之外，更要在选修课程中与目标专业相关挂钩，增加与专业相关的契合度。

　　二、哈佛大学数据科学硕士科普

　　官方评价：“数据科学硕士课程由计算机科学和统计学院联合领导，并通过应用计算科学研究所 (IACS) 管理，在快速发展的数据科学领域培养学生。”

　　1、项目侧重点：该计划侧重于可重现数据分析、协作解决问题、可视化和通信以及数据科学中出现的安全和道德问题等主题。

　　2、学制时间：1.5年

　　3、课程数量：12门课程

　　4、录取偏好：擅长数学、计算机科学、统计学或科学计算课程;在本科研究中探索计算或统计方法;或通过独特的专业成就

　　5、先修课程：需要有足够的计算机科学、数学和统计学背景——包括流利地使用至少一种编程语言以及微积分、线性代数和统计推理方面的知识。

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