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2022战绩 | 高难度!无G、无托、转专业,从「双非」到「南加大」分析学!牛!

专业解析 院校排名 录取捷报 干货分享

虽然在五一假期结束归来之时,很多同学的申请季已经宣告圆满收官,但咱们明德导师主导的Offer雨还是依然下个不停!


恭喜明德学子W同学,以双非、低GPA、无G、低托福的综合条件,成功转专业冲刺Top30,拿下南加州大学的招牌分析学硕士Offer!!!

 

明德战绩速报!

 

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W同学

本科学校:国内双非

本科专业:金融

三维成绩:GPA:3.5+

申请老师:Ju

Mentor:Xin(UPenn)


 

1

双非背景,金融转分析,

需要哪几步?

 

在去年春季,W同学与明德导师沟通时说的第一句话,就令导师团队印象非常深刻——


“我不是太想继续学金融,想转申请一些更实用,更适合就业的专业”。
导师团队在评估了W同学的整体背景后发现,学子的本科课程设置包含了数学、微积分、线性代数以及部分计算机课程,相对比较满足美研分析类项目的先修课,因此可以把分析学作为主要的转专业申请方向。

 

 

 

不过由于W同学的本科院校属于双非,且GPA成绩并不高,对于申请美国Top级别名校来说,还需要完成很多方面的提升。


趁着时间还算充裕,明德导师当机立断,立刻给出了两条极具战略意义的关键建议——
第一,在数据分析领域补充一份量化岗位的实习,最好时间在3个月以上;
第二,考虑到W同学已经本科毕业,此时可以尽量去找一份全职工作,这样到申请之时就会有约半年时间的工作经历(到入学时能达到满一年),这种工作经验对于本就偏就业导向的分析方向申请很有帮助,更何况还能进一步弥补学子的双非背景。

 

 

 

可以说两项建议的目的其实是殊途同归的,都是为了提升金融背景的W同学,在分析学领域的申请竞争力,并为后续的转专业申请名校奠定具有说服力的实质性基础。


PS:从结果来看,受到多种因素的影响,W同学只成功落实了第一点建议。

 

 

 

长线的要求部署完毕,明德导师又将视角拉回到眼前,开始把规划的重点放在标化与定校之上。


由于W同学此前的TOEFL成绩始终不够理想,因此导师便TOEFL作为了标化提升的核心,一遍遍地辅导和督促学子积极参考,但最终的成绩也仅仅是达到了95+...
这无疑为选校工作的展开加大很多难度(本科双非+TOEFL不过百,很多项目就根本没法去选)。

 

 

 

对此情况,导师团队再次改变策略,决定在申请排名较高且学子特别想去的学校时,主申本专业金融


而其他学子也很青睐且排名相对较高的项目以分析学为方向进行冲刺——
此次拿到录取的南加大(USC)便是后者的其中之一。

 

2

海外Mentor辅导,

打造文书两大制胜点

 

既然标化成绩的不够理想已经成为了无法更改的事实,且相对较为关键的全职工作经验也没能及时补充,那么我们就必须抓住那最后一个能“逆天改命”的关键——


文书!
而海外Mentor的入场指导,则正是W同学申请路上的“文书外挂”!

 

 

 

在仔细地挖掘了W同学的以往经历之后,导师团队筛选出了所有具备写作潜力的素材,并定下了两条核心大纲——要尽量动机真实并实现逻辑自洽。


Mentor导师非常敏锐地把握住了W同学的个人家庭背景,以更贴合实际的角度阐述出了学子转专业的动机——
需要分析类的技能来帮助自己家的公司,并以此实现未来在某一领域的核心发展。

 

 

 

另一方面,导师团队又将学子的所有经历串联成了一个逻辑链条,从多个维度彰显W同学的多元能力。


例如,通过在校期间担任过大项目Team Leader的经历来突出学子的领导力和协作感,利用两段实习来阐述W同学在数据处理与运用软件方面的能力...
除此之外,Mentor导师还着重描绘了学子在分析领域的学习动力与决心,令这篇转专业文书在逻辑方面变得更加的无懈可击。


最终,在足够优秀的申请规划帮助下,W同学不仅如愿以双非金融的背景转专业成功,还拿下了在分析领域全美一流的南加大录取,着实是令人惊喜不已!

 

 

3

就业高薪跳板——

南加大的分析学项目

 

南加大的Master of Science in Analytics(分析学项目)是开设在维特比工程学院,隶属于ISE项目下的一个Track,项目学制为3-4学期(2年)。

 

项目教学内容侧重于数据分析,属于STEM项目,适合有一定数理和编程基础的同学进行申请。

  

 

也正因为此项目开设在工程学院下,因此对申请者的数理背景要求会高一些,同时也比较青睐商科背景的同学。

 

从以往的录取数据来看,很多数学、经济学、统计学、商业、会计和金融等非工程专业背景的同学也得到了该项目的青睐。

 

项目课程由7门基础课程和3门选修课,共30个课程单元组成,数据管理、数据挖掘、数据可视化、机器学习、决策分析与数据科学统计等大热课程皆有覆盖。

 

课程期间也会学习各种数据处理和分析的最新软件和编程工具,包括Python,R和SAS Visual Analytics,具体的课程信息详见下图:

  

 

作为当今时代就业市场最广阔的专业之一,USC分析学毕业生的就业出路非常多样,从亚马逊到德勤、谷歌、英特尔,再到国内的网易、拼多多等大厂都是该项目的雇主之一。

   

除此之外,地理位置也是令USC的就业水平领先全美的重要因素之一。