DIY全拒Y同学逆袭哥伦比亚大学数据科学专业硕士

背景分析:

毕业/在读院校 本科：国内985大学; 硕士：UK某大学

目前就读专业 硕士：信息学

申请专业：数据科学

GPA：3.51/4.0

TOEFL：Listening：27 Speaking：23 Reading：30 Writing：25 Total：105

GRE Verbal: 157 Quantitative: 167 Writing: 3.0

优势：学生目前是在UK某大学读硕士，但是申请的时候英国的成绩出来的很晚，所以只递交了本科的成绩单，985 学校，GPA 3.51 左右，在本科期间有2 个科研项目，有3 次实习经历。

劣势：研究背景不够突出，科研项目偏少，还可以把自己的研究背景分量再提升下。

而且学校是基本上去年已经申请过了。

学生在经历了第一年DIY 全拒之后，第二年选择了我们的SO 团队，然后我们有给出相应的背景提升和文书挖掘工作。学生很有礼貌，在刚接触时把他之前DIY 的文书资料发给我，在看到文书资料后，我们发现学生并没有把自己的背景和实力没有完全发挥和凸显出来，所以后面在文书挖掘这块做了大量的工作。

顾问点评:

在文书这块主要还是去深入挖掘学生跟数据科学相关的能力。 学生之前自己DIY 的文书写的非常的少，然后后面自己全拒之后走向另一个极端，写为什么选择计算机都可以写一页，但是后面的全篇文书我们舍弃了很多这些不是很重要的故事。

全篇还是开门见山，直接提出自己关于数据科学的见解去体现自己的专业。一个优秀程序员优化代码，更优秀程序员则会设计数据。最.优秀程序员则会同时运用代码优化和数据分析并且明白他们的不同之处。同时也体现了学生在IT 领域重要的一个潜质就是不断主动学习新的技术和非技术两方面的知识，同时在爱丁堡的学习也做了很多阅读规划。开篇就应该可以看出学生是一个很务实的同学，同时他也并没有很教条化，在英国读完硕士却依然选择继续赴美留学去强化自己的相关软技能。

项目是文书的核心所在，第二段开头就开始写到了学生已经在本科和研究生期间做了9 个项目和3个实习，没有参加过项目的程序员，是一个孤独的高手，所以项目能力也是程序员成熟的重要标志之一，主要去体现学生在项目中各方面能力的提高，比如说数据分析，数据可视化和优化方法的运用。然后着重突出学生的以下能力。

1 数据分析

要有独立从各种各样的地方把数据化为己用的能力。去把可能会用到的相关工具体现出来。

SQL：用来存储和查询structured 数据。

Programming：比如用Python for parsing/scraping data。

Hadoop/parallel processing，需要对数据进行快速的分析，这就需要MapReduce 等技术。

2 高效

数科的建模结果最终要放在企业的生产系统中，尤其大规模数据很注重效率，python 不能胜任。所以也同时需要会java 和C++，python 是用来做demo 的， Hadoop 是基于java 的，C++的效率自不必说，如果只会python，需要另外一个系统架构师帮助用java 实现算法。所以后面在文书里也大量提到学生比如2 周快速完成项目等。

3 解决问题

通过在英国读硕士期间的一个自然语言处理项目-三元语言项目模型，去转换德语，英语，西班牙语，在遇到bug 后,学生面对问题的成熟的解决能力，也有提出最后解决这个问题的正确公式。这个项目在强调了学生解决问题的能力之后并且也有涉及到学生对于模型这块的运用，因为模型的应用范围、有什么限制和优势是需要需要强大的编程能力和解决问题的能力。

4 沟通

数据科学分析师会跟公司的很多不同部门的人打交道，会比码农跟更有机会见到高层或者是business 领域的人。所以他们可能要经常做presentation，需要很强的visualization 的能力，但是一切的解决方案，都要从产生商业利润的角度来考虑是否合理。这里在文书里是通过一个本科的项目-基于隐马尔可夫的配电网故障类型智能诊断，写学生的精彩的2 次答辩，拿到了院里5000 元的赞助费，后面也大力强调了学生在整个团队项目里和软件设计这块同学的沟通，比如说需要他们实现什么、需要告诉他们什么地方需要改进。

学生申这个专业的优势还是在于他的计算机的背景基础，他在统计、代码、建模和实验设计、机器学习和大数据工具已经有了一定的积累和运用。

最.大的劣势还是在于相关的研究经历不足和不够突出，还有一个就是研究生的经历,实际上对他选学校造成了一定的限制。

这些学校去年学生基本上是DIY 申请过了的，然后他第二年继续申请这些学校的时候其实前期有跟学校确认过已经拿了AI 硕士学位是否能继续申请这些学校的硕士，这个是前期已经跟学校沟通好的，所以一定程度上保证了我们申请和录取的资格。然后我们其实在第二次申请的时候，有根据每个学校的项目特色去写为什么选择这个学校的原因，写的比较细，但是没有刻意的在PS 里写去年被拒，同时我们在某些学校的网申回答以前是否申请过这个学校依然保持真实的回答，是申请过，并且其实在文书里还是弱化了他的教育背景，主要还是去强调他的项目的大量的积累。后面的文书里可以看到1万小时积累的故事，去强调学生作为硕士再申请硕士和本科申请硕士的一个很大的优势。去量化学生在数科的编程水平，比如说改进MapReduce 算法，在大数据这块，也提到对于SQL 这个的熟练运用，因为这个软件会对时间复杂度要求会比较高。另外也有项目里提到学生相关的综合/分析/表述/软技能难以表述，化繁为简的表达能力。

很多学校Data Science 是设立在计算机科学学院下的，也有一些学校是单独开设data science institute。然后就是哥大这个专业出结果还比较快，网申时间是2 月15 截止，实际上是在圣诞节前就已经递交出去了，所以可以尽早递交申请。Data Science 是以就业为导向的，所以积累实习也是比较重要的。