又一波高含金量offer录取重磅来袭！哥大、宾大、JUH、杜克...

今天，我们将目光转向美国公立大学一把手--加州伯克利！

恭喜明德学子斩获——

5枚专排TOP3 

UCB分析学硕士Offer！！

明德战绩速报

明德战绩速报

明德战绩速报

明德战绩速报

明德战绩速报

01

以“经济学”为核心

从实习经历出发剖析背景

高校锁定匹配项目

今天，我们主要分享L同学的申请故事。

这已经是L同学的第12枚offer了！此前，学生接连获得了——

JHU-商业分析与人工智能JHU-国际经济与金融芝加哥大学-MPP宾夕法尼亚大学-行为与决策科学密歇根大学安娜堡分校-BA

香港科技大学-全球运营

哥伦比亚大学-经济学

哥大-公共管理

芝大-社会（经济学）$10000

杜克-经济学

UCLA-量化经济

学术背景和实习经历非常出色，但不同学校的项目侧重点各不相同，稍有不慎就可能错失机会。

对此，明德老师为L同学提供了重要的指导。

首先，明德老师帮助L同学梳理了自己的优势和兴趣领域。

作为一名经济学与商业的学生，L同学在本科期间积累了丰富的实践经验：

一段证券公司实习让学生熟悉了金融市场运作；另一段会计师事务所的经历则锻炼了学生的数据分析能力。

基于这些背景，申请老师建议学生将目光锁定在经济学及相关交叉学科上，如分析学、行为经济学、心理经济等。

确定申请方向后，明德老师根据L同学的具体情况，制定了一份详尽的选校清单。

这份清单涵盖了多个层次的学校：

既包括像哥大、杜克、UC这样竞争激烈的顶级名校，也有像Umich这样的实力派强校。

同时，为了增加录取几率，还申请了香港科技大学的全球运营专业。

当然，在整个过程中，我们始终秉着以经济学为核心的方向。

02

深扒网站，研读课程

用实习匹配项目

三步构建文书框架

对于L同学来说，文书写作过程是一次深度自我挖掘的过程。

明德老师在与L同学交流后，发现学生在学术研究和职业规划上有两个鲜明的特点：

一是对经济学理论的深刻理解，二是有很强的实践动手能力。于是，我们决定围绕这两个方面展开文书创作。

在个人陈述中，详细描述学生实习时的经历，以展示专业技能和解决现实问题的能力。

除了展示实习的收获外，明德老师还建议L同学深入学校网站，仔细研读项目课程。

于是，学生花费了一些时间研究课程大纲；随后与老师多次讨论，构建出UCB文书的框架——

首先，在描述实习经历时，不仅强调解决经济问题的成果，更具体说明学生使用的Python编程、统计建模与机器学习算法提升工作效率的过程！

接着，阐述学校课程对自身发展的帮助，提及对UCB某教授如研究的关注，展现主动探索项目资源的意愿！

最后，避免泛泛而谈“分析热情”，聚焦细分领域，避免与其他申请者同质化！

通过这样的结构，文书中不仅展现了L同学的技术能力与职业潜力，更通过精准的项目匹配度分析塑造了一个“既有扎实量化功底，又具备明确行业洞察力”的申请形象。

这正是其获得UCB录取的关键因素之一！！

03

UCB分析学硕士

加州大学伯克利分校（University of California, Berkeley），坐落美国旧金山湾区伯克利市，是公立研究型大学，被誉为“公立常春藤”，是美国大学协会成员，在学术界享有盛誉。

01
项目介绍

加州大学伯克利分校的分析学硕士，是一年制的就业导向硕士项目，隶属于伯克利工程学院下面的IEOR部门。

作为全美第三的工程学院，伯克利的分析硕士学位自然实力不容小觑，项目旨在培养学生建立前沿数据和定量技能，为学生在行业中担任优秀的角色做好准备。

目前，社会上对能够分析大量数据、并提供对成功至关重要的解决方案的分析专业人员的需求非常高。每个经济部门都需要这些技能，包括商业、医疗保健、信息技术、娱乐、金融、能源、安全、运输、咨询等等。

因此，分析学硕士的前景十分可观！

项目关键字

项目时长：1年

标化要求：需要

最低成绩：托福90/雅思7

先修课：线性代数、概率统计、计算编程

就业方向：工业工程、数据分析等

02
课程设置

该项目包括4个学分的实习、25 个学分的课程作业和一次综合考试。

通过课程，使毕业生不仅精通最新工具，而且能够流利与大型数据集打交道、提出正确的问题来开发创新模型并找到创造性的解决方案来应对快速变化的业务和行业挑战。

03
班级简介

伯克利分析学项目24Fall的class size为145人，录取学生的平均GPA为3.76，项目对申请人的硬性门槛是较高的。

录取学生的本科背景多样，主要以数学、统计学、经济学、金融、计算机科学专业为主。

04
就业前景

该项目毕业生的前景十分良好，根据学校2017年的数据，在美国有235万个分析和数据科学职位发布！

分析硕士学生通过加州职业中心获得支持，并有特殊的课程，例如，如何进入就业市场、简历准备、面试准备和与雇主见面的机会。

学生将来可以从事的职业包括：数据分析师、量化分析师、数据科学家、数据工程师等。