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　　一、JHU數(shù)據(jù)科學(xué)DS碩士申請(qǐng)核心材料清單：

　　1.學(xué)術(shù)背景證明：

　　需提交本科成績(jī)單，跨專業(yè)申請(qǐng)者需額外提供先修課完成證明。

　　建議提交課程成績(jī)分析，突出核心課程(如算法、統(tǒng)計(jì))成績(jī)(建議 A - 以上)。

　　2.文書雙核心：

　　職業(yè)目標(biāo)陳述：需明確短期(如 “進(jìn)入麥肯錫從事醫(yī)療數(shù)據(jù)分析”)與長(zhǎng)期規(guī)劃(如 “創(chuàng)立醫(yī)療 AI 公司”)，并說明 JHU 資源如何助力目標(biāo)(如 “利用 JHU 醫(yī)院數(shù)據(jù)資源，研究罕見病早期篩查模型”)。

　　技術(shù)敘事文：結(jié)合具體項(xiàng)目(如 “用 XGBoost 優(yōu)化某銀行信用卡審批效率，將通過率提升 25%”)，闡述數(shù)據(jù)清洗、模型選擇、結(jié)果驗(yàn)證的全流程，避免空泛技術(shù)羅列。

　　3.推薦信策略：

　　優(yōu)先選擇行業(yè)導(dǎo)師或科研主管，要求推薦人用量化成果證明申請(qǐng)者能力(如 “該生獨(dú)立處理 10GB + 醫(yī)療影像數(shù)據(jù)，開發(fā)的病灶檢測(cè)模型準(zhǔn)確率達(dá) 92%”)。

　　跨專業(yè)申請(qǐng)者可增加本科教授推薦信，強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)能力與跨學(xué)科潛力(如 “經(jīng)濟(jì)學(xué)背景下自學(xué) Python，3 個(gè)月內(nèi)完成金融風(fēng)控模型開發(fā)”)。

　　4.附加材料：

　　可選提交技術(shù)作品集(如 GitHub 代碼庫、Kaggle 競(jìng)賽排名)、已發(fā)表論文(如 SCI/SSCI 期刊)或行業(yè)認(rèn)證(如 AWS 認(rèn)證數(shù)據(jù)分析師)。

　　二、JHU數(shù)據(jù)科學(xué)DS碩士先修課程與技能要求

　　硬性要求：

　　技術(shù)能力：

　　編程：熟練掌握Python/R(數(shù)據(jù)清洗、可視化、建模)，熟悉SQL(復(fù)雜查詢與數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì))，建議掌握至少 1 種大數(shù)據(jù)工具(如 Spark、Hadoop)。

　　數(shù)學(xué)：完成微積分、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)，建議選修凸優(yōu)化、時(shí)間序列分析(如 Coursera 專項(xiàng)課程)。

　　行業(yè)知識(shí)：

　　申請(qǐng)醫(yī)療方向：了解HIPAA 法規(guī)、生物統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)(如生存分析);

　　申請(qǐng)金融方向：掌握資產(chǎn)定價(jià)模型、金融時(shí)間序列分析(如 ARIMA 模型)。

　　三、JHU數(shù)據(jù)科學(xué)DS碩士申請(qǐng)指南

　　申請(qǐng)者畫像：

　　學(xué)術(shù)背景：60% 來自計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)專業(yè)，40% 為跨學(xué)科申請(qǐng)者(如經(jīng)濟(jì)學(xué) + 生物學(xué))。

　　標(biāo)化成績(jī)：建議托福105+(單項(xiàng) 25+)或雅思7.5+(單項(xiàng) 7.0+)，GRE Quantile 平均165+，GMAT 平均720+。

　　競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)：

　　行業(yè)垂直經(jīng)驗(yàn)：需展示醫(yī)療 / 金融 / 科技領(lǐng)域的深度實(shí)踐，例如用 TensorFlow 構(gòu)建醫(yī)療影像識(shí)別模型，或用 Stata 分析貨幣政策對(duì)股市的影響。

　　問題解決能力：對(duì)現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)問題(如醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、金融市場(chǎng)異常檢測(cè))有獨(dú)立解決方案，可通過Kaggle 競(jìng)賽排名(前 20%)或開源項(xiàng)目佐證

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