案例概述
申请类型: 研究生申请
背景成绩:GPA 3.67 GRE 326
录取结果:哥伦比亚大学 约翰霍普金斯大学 JHU 加州大学洛杉矶分校 UCLA 乔治城大学
录取专业:学习分析,数据科学
优劣分析
学生优势:GPA标化不错,坚持科研活动
学生劣势:课程关联性不大,冲刺名校
学生劣势:课程关联性不大,冲刺名校
专家分析
G同学是加州CC转UCLA学生,GPA3.6+,GRE325+,研究生申请目标是冲刺名校。
经过我们综合分析后,发现G同学大学所修课程含Java和C++。虽然与CS相关,但没有上过核心课程。而且,Data Science核心课程也不太多。所以在择校时,我们建议扩大申请专业范围,帮助学生探索更多可能性。背景活动方面,G同学坚持参加各类校内科研实习活动是十分值得肯定的,包括在校为期半年的Research Assistant和各类助教活动。为了增加专业相关活动,我们还为G同学规划了商业智能与分析的科研项目,并获得了导师的推荐信。这些丰富的经历,无疑为G同学的文书内容增添了专业相关度,同时也体现了G同学的个人特色。
让我们欣喜的是,G同学最终收到了哥大,JHU,UCLA等名校的录取!