芝加哥大学应用数据科学硕士项目由计算机科学系与哈里斯公共政策学院联合开设，强调严谨统计理论 + 真实场景应用，课程涵盖机器学习、贝叶斯方法、数据可视化与伦理。毕业生广泛进入顶级科技公司、金融集团与政策研究机构，是全美最具声望的数据科学项目之一。近期该项目放榜，让我们一起来了解一下芝加哥大学应用数据科学硕士录取要求。

　一、学术背景：强数理是硬性门槛

芝加哥大学应用数据科学硕士录取要求对本科专业有明确期待：

理想背景：计算机科学、统计学、数学、工程、经济学或物理;

核心先修课(必须完成)：

多变量微积分

线性代数

概率与统计(需含假设检验、回归分析)

编程(Python 或 R，需有项目经验);

GPA建议3.6+(4.0制)，数理课程成绩尤为关键。

转专业申请者需通过Coursera、edX或自主项目证明上述能力，否则难以通过初审。

　二、技术能力：代码与项目定成败

芝加哥大学极度看重动手解决数据问题的能力：

高质量经历包括：

Kaggle竞赛(Top 25%或以上);

GitHub开源项目(如用Scikit-learn构建预测模型);

实习中完成端到端数据分析(如用户行为分析、A/B测试);

避免：仅修读网课或无输出的课程作业。

示例：一位经济学学生通过“用贝叶斯模型预测区域房价”项目，成功录取。

　三、标化与语言：高分仍具竞争力

GRE：

非强制提交(Test-Optional)，但90%以上录取者提交高分;

建议Quant 168+，总分325+;

语言成绩：

托福104+(单项≥26)

雅思7.0+(单项≥7.0);

注意：因课程含大量讨论与演示，口语与写作能力被高度重视。

四、文书与推荐信：展现学术严谨与应用思维

个人陈述(SOP)：

聚焦1–2个数据项目，说明：

问题背景与数据来源

模型选择与技术细节

业务影响或社会价值;

必须提及芝加哥大学资源(如“希望加入Data Science Institute研究医疗公平”);

简历：

技术栈单列：Python (Pandas, TensorFlow), SQL, Tableau;

成果量化：“模型准确率提升15%”“分析驱动留存率增长10%”;

推荐信：

2封，优先选择数据相关课程教授或实习主管;

内容需具体评价你的统计思维、编程能力与沟通表达。

五、申请时间与轮次

秋季入学设三轮：

Round 1：12月15日(奖学金优先)

Round 2：2月15日

Round 3：4月15日(国际生建议前两轮);

录取率约15%–20%，竞争激烈，建议早申。

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