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一、康奈尔大学DS项目的录取成绩
1、GPA与先修课程要求
康奈尔大学的DS项目在学术成绩的筛选上展现出不同的特点：
DSDA工程硕士（工程学院）：录取学生的平均GPA为3.6以上（满分4.0），优先考虑有数学、统计学和计算机科学背景的申请者。
必修先修课程：线性代数、概率统计、微积分以及编程（Python/R）。
生物统计与数据科学硕士（医学院）：
接受跨专业申请（如商科、生物），但需补修生物统计学基础课程。录取案例显示，转专业申请者的GPA需达到3.5或以上，且核心量化课程的成绩不得低于B+。
语言与标准化考试
托福/雅思考试：
康奈尔大学的DS项目录取者平均托福成绩为105分以上（各单项不低于23分），雅思成绩要求为7.5分以上。对于生物统计项目，如果本科阶段是全英文授课，可以免除语言成绩要求。
GRE：2025年的DSDA项目仍然是可选提交，但在申请者中，有72%提交了GRE成绩，量化部分的平均分为168以上。生物统计项目则明确要求GRE总分320以上（量化分数需≥165）。
二、康奈尔大学数据科学专业录取情况简介
1、量化能力的证明
课程补充策略：
康奈尔大学的DS项目要求有商科背景的申请者选修机器学习和优化理论等课程（例如Coursera的微证书课程）。
工程背景申请者建议增强统计建模技能，例如参与Kaggle竞赛。
研究/项目经历：
DSDA的录取者平均参与了1.3个企业级数据项目，例如电商用户行为分析。
我倾向于在生物统计领域进行公共卫生相关的研究，比如流行病预测模型。
实践能力的可视化路径
行业认证：
获得AWS机器学习认证或Tableau专家证书可以增强个人的竞争优势。
参与FDA认证的临床数据分析项目（生物统计方向的核心加分项目）。
实习经历：
康奈尔大学的数据科学项目的录取者平均实习时长为14个月，其中涉及金融科技占40%、医疗健康占35%以及制造业占25%。
以上是关于康奈尔大学数据科学项目录取成果的相关信息。
