康奈尔大学的数据科学（Data Science, DS）项目因其藤校光环与STEM认证优势，成为全球申请者的热门选择。以下内容就来带大家详细了解一下康奈尔大学DS项目录取成绩。

一、康奈尔大学DS项目录取成绩

1、GPA与先修课要求

康奈尔DS项目对学术成绩的筛选呈现差异化特征：

DSDA工程硕士(工程学院)：录取者平均GPA 3.6+(4.0制)，偏好数学、统计、计算机科学背景。

强制先修课：线性代数、概率统计、微积分、编程(Python/R)。

生物统计与数据科学硕士(医学院)：

接受跨专业申请(如商科、生物)，但需补充生物统计学基础课程，录取案例显示，转专业申请者GPA需≥3.5，且核心量化课程成绩不低于B+。

2、语言与标化考试

托福/雅思：

康奈尔大学DS项目录取者平均托福105+(单项≥23)，雅思7.5+，生物统计项目可豁免语言成绩(若本科为全英文授课)。

GRE：DSDA项目2025年仍为可选提交，但录取者中72%提交了GRE，Quant平均分168+，生物统计项目明确要求GRE 320+(Quant≥165)。

二、康奈尔大学DS项目录取背景

1、量化能力证明

课程补充策略：

康奈尔大学DS项目商科背景申请者需选修机器学习、优化理论等课程(如Coursera微证书);

工程背景申请者建议强化统计建模能力(如参与Kaggle竞赛)。

科研/项目经历：

DSDA录取者人均1.3段企业级数据项目(如电商用户行为分析);

生物统计方向偏好公共卫生相关研究(如流行病预测模型)。

2、实践能力可视化路径

行业认证：

持有AWS机器学习认证或Tableau专家证书可提升竞争力;

参与FDA认证的临床数据分析项目(生物统计方向核心加分项)。

实习经历：

康奈尔大学DS项目录取者平均实习时长14个月，覆盖金融科技(40%)、医疗健康(35%)、制造业(25%)。

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