在當今數字化浪潮中，
資料科學與資料分析這兩個熱門領域
正吸引著越來越多的碩士申請者。
然而，它們究竟有何異同？
未來就業趨勢如何？
薪資水平又是否值得期待？
更重要的是，
如何在競爭激烈的申請中脫穎而出，
叩開頂尖院校的大門？
⏰北京時間4月12日（週六）晚21點，
一場特別的美研申請分享講座
將為你揭開這些問題的答案。
✅我們邀請到兩位剛剛
斬獲多所名校DS/DA錄取的優秀學員
——李同學和盧同學，
分享他們從背景提升到文書撰寫、
從選校策略到面試技巧的全程申請經驗！
近年來，資料科學（Data Science）與資料分析（Data Analytics）成為最熱門的碩士留學方向之一，但許多同學對兩者的區別仍感到困惑。
資料科學（DS）
更偏向技術與演算法，核心課程涵蓋機器學習、深度學習、大資料處理等，要求學生具備紮實的數學功底和程式設計能力，適合未來想從事演算法開發、人工智慧模型設計的同學。
頂尖DS專案如CMU、康奈爾，畢業生多進入科技巨頭擔任資料科學家或演算法工程師，起薪普遍在12萬-15萬美元。
資料分析（DA）
更注重跨學科應用，課程涉及統計學、商業智慧工具、資料視覺化等，適合希望將資料能力與商業、社科等領域結合的同學。
賓大、哥大的DA專案畢業生常就職於諮詢公司、金融科技企業，擔任商業分析師或產品經理，起薪約10萬-12萬美元。
無論是DS還是DA，申請競爭都異常激烈：DS偏愛數學、CS背景的“硬核選手”，而DA更青睞跨學科經歷的“複合型人才”！
申請資料科學與資料分析專案的難點在於：如何在有限的時間內展現自己的硬實力與軟實力？如何讓招生官看到你的獨特價值？
李同學與盧同學的成功經驗或許能為你提供啟發：
李同學本科主修應用數學+純數，輔修CS，GPA3.73。儘管學術成績突出，但他最初缺乏實習經歷。
為此，他利用提前畢業的半年時間，先後在創投公司和科技公司完成兩段高質量實習。
同時，他的文書緊扣實習經歷與職業目標，清晰闡述了CMU、康奈爾等專案如何助力其實現資料科學領域的夢想，最終打動多所頂尖DS專案！👍👍👍
盧同學則從心理學與腦科學的跨學科背景出發，從UCSB轉學到NYU拓寬了學術視野，並在科研與實習中逐步明確了資料分析的興趣。
透過補充程式設計課程、參與實驗室和氣候中心的科研專案，並完成多段與市場調研、產品開發相關的實習，成功證明自己的跨領域能力，最終收穫賓大、哥大等DA項目錄取！🚀🚀🚀
為幫助大家近距離跟蹤美研最新申請動態、瞭解美國頂尖碩士錄取背後的真實故事，三士渡特別策劃【2025Fall美研錄取分享系列】線上講座！
北京時間2025年4月12日（週六）晚21點，為大家帶來熱門碩士專案——【資料科學&資料分析】碩士申請秘籍！點選下方影片號卡片預約直播即可觀看！
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01
主講人
三士渡美研學員 李同學
本科就讀於波士頓大學，本申請季成功斬獲CMU資訊系統管理、哥大統計、康奈爾/萊斯/JHU/UCLA資料科學等眾多頂尖名校的碩士項目錄取。
三士渡美研學員 盧同學
本科從UCSB轉學到紐大，本申請季成功斬獲哥大/賓大/紐大/波士頓大學等眾多頂尖名校的資料分析碩士錄取。
02
分享內容
# 李同學的分享重點——
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如何用3年完成本科並拿下CMU、康奈爾等DS項目錄取？
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作為一名標化高分選手，對標化成績出分方面有什麼建議？
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標化、實習、文書如何平衡優先順序？
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三士渡在申請中的選校、文書、背提等環節發揮了什麼幫助？
# 盧同學的獨家心得——
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從心理學轉DA，如何高效補足程式設計與統計短板？
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哥大面試解析：招生官最看重哪些特質？
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與三士渡合作的體驗如何？
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資料科學與資料分析的專案特色和錄取偏好有哪些異同？
03
報名方式
在這場講座中，兩位學員將深入剖析他們的申請歷程，分享如何在背景提升、文書撰寫、推薦信獲取等方面實現突破。
北京時間2025年4月12日（週六）晚上21點，等你來三士渡2025美研錄取分享線上講座！
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