加州伯克利统计硕士一枚

不管是申请本科还是研究生，都结结实实迎来“offer季”！最近又拿到一枚加州大学伯克利分校的 MA in Statistics 录取！

加州大学伯克利分校的统计方向全美第2，仅次于斯坦福大学。据官网显示，每年伯克利统计系会收到600+份申请，而仅录取80人（硕士+博士，最终大约40人的班级），其难度可想而知！

伯克利统计系既开设MA也开始PhD，但二者不通，申请人只可以申请一个学位项目，MA一年，职业导向，两个学期24个学分，当然你毕业了不想就业也可以申请博士。

MA研究生学位主要学习概率、统计计算、理论统计（如STAT 201A, 201B, 243），现代应用统计学（如STAT 230），以及计算机课程专题、应用随机过程等选修课。

一年的课程压力还是蛮大的，因此，尽管说是不限专业背景，但其实精算、计算机科学、经济学、数学、统计学等背景更有优势，至少有线性代数、概率论等先修课程知识，为未来的学习打下基础。

P.S.申请门槛虽然不高，但录取门槛是顶高，申请只要GPA 3.0，托福 90，GRE 无最低要求，是不是看起来很友好，谁都有戏的样子？太天真，往年被录取的学生GPA平均3.8，刚拿到offer的林同学托福考了 112，GRE 328，更何况还有其他软性背景、文书加持！

加州伯克分校的Statistics顺应大数据潮流，就业情况还是非常优秀的，与许多数据分析、统计研究的公司有合作关系，成立了Industry Alliance Program行业联盟，集结了微软、基因泰克、道富等企业，往年学生毕业去向大都是国际性大企业，岗位也多是数据分析、统计学家等，前景非常“诱人”。

总之，申请到顶尖名校的学生，都具备什么条件呢？

1. 推荐信：尤其是你所学领域的知名人士推荐信。既然申请的是最顶尖大学，那么知名教授互相认识也是理所当然。审查录取时，教授们会很认真的对待对方所写的推荐信。比如，有本科生曾经和MIT的教授一起工作过，那这封推荐信自然会被伯克利、斯坦福等大学认可。

2. 出版物：如果能满足条件1，那么2一定不在话下。因为如果你想拿到大牛的推荐信，一般来说你一定发表过论文，论文不一定解决了某项世界难题，但至少让大牛印象深刻。即使没有发表论文，也要让推荐人看到你的创造性和工作成果。

建议本科生们不要想着“我要解决世界难题，我要成为超级英雄”，大部分人能力还达不到，能发表论文最好，不能发表论文的就展现自己对项目团队的贡献。切记，你做的项目一定是要和教授研究方向相关。

3.如果你觉得满足上述两个条件很难，那让自己拥有该领域大牛企业的实习经验，或有某些科研项目经历，这些经验同样能证明你的能力，为软性背景加分。

4. 成绩：GPA很重要的，代表了本科的一个学习状态和成果，尤其是专业课成绩，招生官拿到申请人成绩单，会特意看一下专业课取得什么分数；除了GPA，另一个重要的考试就是GRE，特别是理工科方向（商科看GMAT），排名靠前的院校比较喜欢GRE math，有的明确需要，也就是必须考，有的是recommend，也就是考了有优势。

总之，录取的学生各有不同，但又各有相同！

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