哈佛大学

of in Data

课程设置：统计建模、机器学习、数据可视化、分布式系统，可选修 MIT 课程。

申请要求：GPA 3.9+，托福 113+，GRE 330+，需完成微积分、概率论、编程等高阶课程，偏好科研经历丰富的申请者。

录取难度：录取率约 6%，国际生占比 35%，陆本录取者多来自清北复交等顶尖院校。

斯坦福大学

and Data

课程设置：计算数学、机器学习、数据挖掘、贝叶斯方法，强调理论与科研结合。

申请要求：GPA 3.95+，GRE 330+，需提交科研论文或顶会成果，偏好数学或计算机背景。

录取难度：录取率不足 4%，每年仅招 40 人，美本申请者占比超 70%。

卡内基梅隆大学

Data

课程设置：数据结构、算法设计、分布式系统、自然语言处理申请美国卡内基梅隆大学研究生要求，分 //Human- 三大方向。

申请要求：

GPA 3.8+，GRE Quant 168+，需精通 /C++，偏好计算机或工程背景。

录取难度：录取率约 10%，竞争激烈，建议提交 竞赛或开源项目成果。

哥伦比亚大学

项目名称：Data

课程设置：大数据分析、机器学习、数据伦理、 项目，可跨学院选修商科课程。

申请要求：GPA 3.7+，托福 105+，GRE 325+，接受跨专业申请，但需补修数学和编程课程。

录取难度：录取率约 15%，陆本 985 学生需突出量化实习或科研经历。

芝加哥大学

MS in

课程设置：统计建模、预测分析、数据可视化、/R，侧重商业应用。

申请要求：GPA 3.6+，托福 104+，GRE 320+，偏好有实习或工作经验的申请者。

录取难度：录取率约 20%，对转专业友好，但需通过课程或证书证明量化能力。

康奈尔大学

MEng in Data and

课程设置：AI 优化、概率分析、机器学习、商业决策，结合 实践项目。

申请要求：GPA 3.5+申请美国卡内基梅隆大学研究生要求，美国数据科学方向硕士项目解析及申请建议，托福 100+，GRE 可选，需完成线性代数、概率统计、编程先修课。

录取难度：2025 年首届招生，竞争相对较低。

纽约大学

MS in Data

课程设置：数据挖掘、深度学习、自然语言处理、金融数据分析，分四个学期完成。

申请要求：GPA 3.6+，托福 100+，GRE 320+，偏好数学或计算机背景，建议提交实习或竞赛成果。

录取难度：录取率约 12%，实习资源丰富。

圣路易斯华盛顿大学

MS in Data &

课程设置：机器学习、优化理论、数据可视化、贝叶斯方法，可选修金融数学课程。

申请要求：GPA 3.5+，托福 100+，GRE 315+，需数学或统计背景，接受转专业但需补修课程。

录取难度：录取率约 15%，适合追求学术与应用平衡的申请者。

埃默里大学

MS in and

课程设置：大数据分析、机器学习、数据伦理、社会科学应用，不限专业背景。

申请要求：GPA 3.4+，托福 100+，GRE 可选，需完成微积分先修课，适合转专业申请者。

录取难度：录取率约 25%，新兴项目竞争较低，偏好跨学科背景。

范德堡大学

MS in Data

课程设置：计算方法、数据分析、实践项目、顶点开发，分四个学期完成。

申请要求：GPA 3.5+，托福 100+，GRE 315+，需编程和数学基础，接受转专业。

录取难度：录取率约 18%，课程灵活，适合职业导向申请者。

莱斯大学

MS in Data

课程设置：机器学习、信号处理、传感器数据分析、深度学习，分线上 / 线下授课。

申请要求：GPA 3.5+，托福 90+，GRE 315+，需编程和数学背景，建议提交项目经验。

录取难度：录取率约 15%，小班教学，资源集中。

圣母大学

MS in

课程设置：预测模型、数据可视化、R/、数据库管理，侧重商业应用。

申请要求：GPA 3.4+，托福 100+，GRE 315+，需概率、统计、编程基础，偏好实习经历。

录取难度：录取率约 20%，适合希望进入金融或医疗领域的申请者。

乔治城大学

MS in Data &

课程设置：大数据与云计算、机器学习、数据可视化、SQLQS100名校留学，需完成编程预科课程。

申请要求：GPA 3.3+，托福 100+，GRE 可选，需完成微积分、统计、编程先修课。

录取难度：录取率约 22%，对转专业友好，但需证明编程能力。

达特茅斯学院

MS in Data

课程设置：随机过程、优化理论、数据管理、跨学科项目，与德国马普所联合培养。

申请要求：GPA 3.5+，托福 100+，GRE 315+，需数学和计算机背景，接受转专业。

录取难度：录取率约 18%，项目规模小，资源集中。

弗吉尼亚大学

MS in Data

课程设置：数据分析、机器学习、数据伦理、顶点项目，分螺旋式学习框架。

申请要求：GPA 3.5+，托福 100+，GRE 315+，需数学或计算机背景，建议提交实习或科研成果。

录取难度：录取率约 16%，新兴项目竞争适中，注重实践。

申请建议

先修课程：

数学：微积分、线性代数、概率论与数理统计。

计算机：/R 编程、数据结构、算法设计，推荐通过 或 认证补充。

跨学科：选修统计学、数据库管理、机器学习等课程，体现知识广度。

GPA 提升：目标 Top 10 院校建议 GPA 3.8+，Top 30 建议 3.5+，核心课程成绩尤为关键。

GRE：

Top 10 院校建议总分 330+（Quan 168+），写作 3.5+；Top 30 建议 325+（+）。

部分院校已取消 GRE 要求，可优先申请以降低竞争压力。

语言考试：

托福建议 105+（单项 25+），雅思 7.0+（单项 6.5+），注意小分要求。

科研：

参与教授主导的量化研究，争取发表论文或专利。完成 竞赛，目标排名前 20%。开发个人项目，展示技术落地能力。

实习：

优先选择科技公司、金融机构或咨询公司的数据岗。参与校企合作项目，积累行业资源。

面试准备：

技术面：复习 SQL、机器学习算法、概率统计概念。

行为面：准备 “如何处理数据偏差”“跨团队协作经验” 等问题，体现批判性思维。

美国康涅狄格大学申请条件，康涅狄格大学金融风险管理专业硕士申请条件及案例分享

康涅狄格大学金融风险管理专业硕士申请条件有哪些？H同学，在鑫泉留学精英团队的帮助下，以GPA3.9/5.0，IBT96，的成绩，被康涅狄格大学金融风险管理专业硕士成功录取。今天给大家分享一下该同学之所以成功被康涅狄格大学金融风险管理专业硕士成功录取的申请过程解析！希望通过该同学的案例可以给与其申请条件类似的同学们提供申请方面的参考!

康涅狄格大学金融风险管理专业硕士申请案例分享：

学生姓名：H同学

国内毕业学校及专业：GPA3.9/5.0美国康涅狄格大学申请条件，康涅狄格大学金融风险管理专业硕士申请条件及案例分享，IBT96，

相关申请成绩：南京航空航天大学，金融专业

申请学校及结果：美国康涅狄格大学，金融风险管理专业硕士。

有图有真相，该同学获康涅狄格大学金融风险管理专业硕士录取offer展示：

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康涅狄格大学金融风险管理专业硕士介绍：

康涅狄格大学金融风险管理（MS in Risk ，缩写MSFRM）为期4个学期（合15个月，12月份毕业）美国藤校留学，共需修读36个学分，可延长至后5个学期45个学分（合19个月，5月份毕业）。该项目不限本科专业背景，无最低GMAT分数要求。该项目属于STEM项目。

康涅狄格大学金融风险管理专业硕士申请条件：

排名：68

学费（/年）：$45,576

申请截止日期：7月15日

TOEFL要求：79

GPA要求：3.0

可申请学期：秋季

IELTS要求：6.5

GMAT要求：

工作经验要求：

康涅狄格大学介绍：

农学与工程学为康涅狄格大学的传统优势专业，前者为其立校之初的传统美国康涅狄格大学申请条件，后者目前在排名上位列第67位。整体来讲，康涅狄格大学的本科生教育在这些“公立常青藤”中是不错的，新生保持率达92%，这可不是一般的公立学校可以做到的。就研究生来讲，“公立常青藤”五字足以秒杀一切排名。

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