数据科学&经济学双方向

 

 

我很早就决定申请美本，但出于某种执念，仍然选择了一所体制内高中（以高考课程为主）。

 

在应付日常课业的同时，我利用周末学习AP和SAT，最终以换算后3.5的GPA和1390的SAT成绩进入罗切斯特大学（2020年U.S.News排名第29）。显然，我的能力不足以同时驾驭两种教育体系。

 

罗切斯特的中国同学大多来自美高、国际学校或体制内高中的国际部（IB/AP体系），因此他们更快适应了美国的教学方式。

 

相比之下，我的优势在于高考训练塑造的“做题家”能力——考试拿高分对我来说并不困难，而三年的高压学习也让我学会了高效管理时间。

 

我在高中时就被经济学吸引，启蒙读物是《牛奶可乐经济学》。这本书让我意识到，经济学不仅是关于市场和货币的学科，更是研究人类行为的科学。从政治经济学到博弈论，它的广度让我决定将其作为主修之一。

 

而数据科学专业则是出于现实考量——它正推动着AI、大语言模型等技术的发展。尽管我认为这个领域已趋饱和，但为了强化数学能力并跟上时代，我仍选择了它。

 

此外，我还辅修了数学以巩固理论基础，并选修了流行音乐课程，保持兴趣的平衡。

 

 

以我理解，本科教育已经不再是服务于就业的业务能力培训基地。那个学英语做翻译、学新闻做报社、学化学做化工的时代早已经一去不返了。

 

现在繁多复杂的生产流程、全球化产业链分工明确的时代，学生是不可能在短短4年学会如何完成一个全套生产流程的学习，更不会成为一个领域内的专家。

 

本科教育早已经不是技术的传授——而是批判思维的熏陶。

 

我对与批判思维的理解分为三个关键词。

 

1. 包容性：批判性思维的第一要义在于包容，其次是包容自己未知的领域，最后，它还要求我们包容不确定性。

 

2. 信念感：批判性思维并不意味着彻底的相对主义或怀疑主义。相反，它往往需要一种更坚定的信念感。这种信念，不是对某个观点的执拗坚持，而是对思考本身的尊重，对理性与价值的坚守。

 

3. 逻辑优劣的判断：批判性思维的核心操作层面，是判断逻辑的优劣。

 

GPA对美研的影响微乎其微

 

 

在多数硕士申请者眼中，GPA（平均成绩点数）是决定能否“过关斩将”的关键门槛。

 

然而，在我看来，GPA在硕士申请中远非决定性因素，我个人甚至肯定GPA的数字本身根本不是申请研究生的因素。

 

课程选择的深度与广度、课程的挑战性、以及所修课程与目标项目的契合度，才是真正会引起招生官注意的关键所在。

 

招生官并不会仅仅被一个“3.9 GPA”所打动，而是会顺着你提交的本科课程列表问一个问题：你究竟学到了什么？

 

因此，在我看来，选课时不应以“是否容易拿A”为首要标准。我甚至认为：GPA应是申请过程中“最不值得考虑”的变量。真正有意义的是你选了什么、学了什么、如何展示出来——而不是你是否在最轻松的路上“刷”出漂亮分数。

 

更何况，当你真正进入了自己喜欢但有挑战性的课程领域时，往往会被逼迫着成长，从而获得更高的成绩。这是一种“由兴趣驱动的努力”所带来的正反馈。

 

 

科研才是美研申请的决定性因素

 

 

两年前，大二暑假，我在linkedin上联系了Cantay Caliskan教授，他对于用计算机视觉分析社会问题的研究颇有兴趣。正巧，我也觉得这很有趣。

 

他的课题组并没有薪酬，但对我而言，这是一段宝贵的成长经历。

 

在Caliskan的课题组的岁月里，我完成了第一篇署名论文：《Measuring Political Polarization Through Visible Interactions Between Religious and Non-Religious Citizens》。

 

在这项研究中，我使用计算机视觉模型分析大规模媒体数据，识别行人，并基于性别与服饰进行分类。

 

我们发现，衣着远不只是个人选择，更是一种无声的社会对话——它透露情感、关系，甚至政治与宗教的身份符号，这个项目终获得了本科学院President Award Nomination。

 

这个项目固然揭示了隐藏的社会动态，却也可能无意间放大了它原本试图理解的偏见与恐惧。

 

我意识到，数据科学确实能够撬开隐藏的真相，但如果缺乏伦理监督，它同样能扭曲、甚至武器化真相。

 

在数据极大丰富的今天，我们更不能忘记，叙事的责任，是为了照亮理解，而不是遮蔽世界——一言蔽之，耕耘我们自己的花园。

 

选择research的时候，是看教授名气，还是分配到自己的任务分量？

 

答

 

当然是兼顾最好。所以建议大家很早开始打听research机会。大二开始打听可能比较晚了。我还是后悔当时大一的时候，因为得知课题组不招大一新生而没有继续获得信息而懊悔。

 

虽然大一做research为时尚早（连必修课都没学完），但是不耽误向多途径打听，了解需要学会什么技能，并根据此选课。

 

如果像我一样开始时间比较晚，然后能力一般的话，我个人还是建议以自己自主学习分量为主导因素。因为经历和能力展现是申请/找工作最打动人的故事。若只是空有其名，多多少少显得空中楼阁。

 

总之，还是早打听，兼顾名气和经历的教授还是不少的！

 

 

哈佛、MIT、斯坦福，总得中一个吧！ 

 

 

我是在大三暑假（6月15日）参加的GRE考试。当时学校在5月份就放假了，因此我利用了一个多月的时间进行备考，最终成绩333，满足申请项目的要求就没有选择再刷分了。

 

从个人角度来看，我认为GRE这种标准化考试更多地是在考察一个人的学习能力和逻辑思维能力。

 

它并不会成为研究生申请中的决定性因素，我也不认为必须要把分数刷得特别高。投入大量时间去提升分数，其实性价比并不高。

早在大二、大三的时候，我就开始计划申请研究生，其实原因是我在本校找工作不是太顺利。那时候，我看微博就发现了“美研申请老阿姨”的账号，发现那里对项目的解读非常深刻，在所有免费的资源当中，“老阿姨”的整理是最清晰的。 

 

 

大三暑假的时候，我其实纠结了好久要不要请中介。由于大三的时候非常忙碌，需要根据项目补足不同的课程和项目，花在研究项目本身的时间非常少，所以还是决定选择中介。当时我和指南者教育联系的时候，他们便推出了“南极星计划。”

 

然后我自己将学校分为三个梯队，以下是我对学校的梯队分组，和我对于申请结果的预期。

 

选校梯队划分

 

第一梯队：

 

哈佛大学数据科学硕士 Harvard University      

 

斯坦福大学统计学理学硕士（数据科学方向） Stanford University      

 

 

麻省理工学院商业分析硕士 Massachusetts Institute of Technology      

 

 

卡内基梅隆大学计算数据科学硕士 Carnegie Mellon University      

 

 

预期：至少录取一个【结果全拒】

 

第二梯队：

 

宾夕法尼亚大学数据科学硕士 University of Pennsylvania      

 

 

西北大学（美国）机器学习与数据科学硕士 Northwestern University(United States)      

 

 

芝加哥大学社会科学硕士-经济学方向 University of Chicago      

 

 

耶鲁大学生物统计硕士 Yale University      

 

 

预期：录取一半【结果全部录取】

 

第三梯队：

 

康奈尔大学运筹学与信息工程专业数据分析方向 Cornell University      

 

 

加州大学洛杉矶分校数量经济硕士 University of California, Los Angeles      

 

 

哥伦比亚大学经济学硕士 Columbia University      

 

 

约翰霍普金斯大学商业分析与人工智能硕士 Johns Hopkins University      

 

 

加州大学伯克利分校分析学硕士 University of California, Berkeley      

 

 

预期：全录取【结果全录取】

 

在文书写作过程中，指南者导师协助我系统梳理了我与数据科学的关系——从最初如何选择这个方向、在学术与实习中逐步感受到其独特魅力，到最终的反思与定位。

 

 

这不仅帮助我讲清楚了“为什么是Data Science”，更重要的是构建起一条逻辑清晰、情感真实的叙述路径，使文书从内容到结构更具说服力。

 

指南者在项目定位上经验丰富，深谙不同学校和项目的偏好与评估侧重点。无论是偏研究导向的项目，还是更注重实践背景的项目，导师都会提醒我针对性地突出某段经历，或者调整语气与框架，使申请材料更贴合目标项目的“审美”。

 

除了内容层面的打磨，指南者也对我的申请材料进行了多轮proofreading，从语言、格式、语气到细节用词，力求避免任何可能引发误解或减分的“雷点”。这种细致入微的修改，让我在提交申请时更有信心。

 

 

第一梯队四连拒

 

 

MIT的Master of Business Analytics项目的面试过程出乎我的意料，难度相当高。面试官以极快的节奏提出问题，几乎不给思考的间隙，我猜测这在某种程度上是为了防止AI辅助的干扰。这种快问快答的模式要求考生保持高度集中，且技术性问题与专业性、行为类问题穿插进行，节奏紧凑而紧张。我个人在这场面试中的表现并不理想，也意识到自己在即时反应与信息整合方面还有提升空间。

 

回顾整个申请季，DS领域的顶尖项目（如MIT、Stanford、Harvard）门槛之高已近乎极限。我认为自己的背景可能刚好“够到边缘”，但由于本科学校的内生性限制、申请人数的激增，以及整体领域的过度内卷，最终未能如愿。这固然遗憾，但我并不感到后悔。

 

在2025年申请季，我曾将哈佛、斯坦福、MIT与CMU等顶尖院校的数据科学及相关项目作为首选，然而最终却在二月遭遇四连拒。这一挫折促使我重新思考当前数据科学（Data Science, DS）的行业趋势与教育体系的匹配度。我逐渐意识到：DS作为一个高度热门的交叉学科，已呈现出明显的过热与趋于饱和的迹象。

 

我逐渐意识到，许多DS项目的高录取门槛（如Upenn MSE-DS）并不一定意味着更优的产出。反而，这种高度“内卷”的申请环境可能本身就是一个混淆因子——即项目录取bar高，或许是因为行业整体竞争激烈、供需失衡，而非项目本身能显著提高毕业生的就业竞争力。同样，诸如Northwestern MLDS等毕业留美率较高的项目，也未必对每一个个体都具备稳定的转化价值。

 

最终，我选择了耶鲁大学的MS Biostatistics项目。虽然该项目的录取bar相较前述项目略低，排名也并非biostats全美前列，但它给予我一个极具战略价值的学术跳板。

 

 

生物统计作为一个交叉度高、科研驱动的领域，天然需要拥抱人工智能、大数据与因果建模等方法论创新。更重要的是，这一领域目前仍有大量尚未被算法完全重塑的空间，为我将本科学术训练与现实问题深度结合提供了更大的发挥余地。在一个包容性强、问题驱动而非工具驱动的学术环境中，我看到了未来发展的广阔可能。

 

END

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