JHU数据科学硕士申请条件不仅考察学术基础，更重视解决问题的能力与跨学科视野。它不追求“完美履历”，而寻找那些能用数据推动变革的学生——无论是优化交通流量、提升疾病预测精度，还是改善教育资源分配。

一、学术背景：量化能力是硬门槛

JHU数据科学硕士申请条件对申请者的数学与计算机基础有明确期待：

核心先修课：微积分、线性代数、概率论、统计学;

熟练掌握至少一门编程语言(Python或R)，建议完成相关项目;

GPA建议3.3+(4.0制)，但更看重高阶课程成绩趋势(如大三后显著提升)。

若本科非STEM背景，可通过Coursera、edX等平台补修课程并提交成绩单作为补充材料。

二、标准化考试：灵活但高分仍具优势

GRE：虽为可选提交(Test-Optional)，但高分能增强竞争力，尤其Quant部分168+更具说服力;

托福/雅思：国际学生必须提供英语能力证明——

托福建议100+(单项不低于20);

雅思7.0+;

多邻国(Duolingo)接受125+，部分情况下可替代。

注意：语言成绩需在申请截止前通过官方渠道送达。

三、申请材料：突出实践与跨学科潜力

个人陈述(SOP)：

需清晰阐述你为何选择数据科学，是否关注健康数据分析、城市治理或金融建模等方向;

可提及希望参与JHU的AI Health、公共卫生研究所或eScience Initiative项目。

简历(Resume)：

强调数据分析经历、科研项目、竞赛(如Kaggle)、实习成果;

使用量化语言：“开发模型提升预测准确率15%”“分析10万条用户行为数据”。

推荐信：2–3封，优先来自教授或工作主管，能评价你的分析能力与学习潜力。

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