今天我们请去年拿到康奈尔大学生物统计学与数据科学硕士(MS in Biostatistics and Data Science)项目offer的同学，详细总结这个热门项目的申请攻略，帮助大家更全面地了解该项目的申请要点，稳拿offer！吐血整理超详细干货，全文篇幅较长，建议收藏！
我们的文章内容包括：
- 深入剖析该项目的录取标准和评估体系
- 详细解读该项目往年申请要求和筛选流程
- 分享独家insider tips，助你在激烈竞争中脱颖而出
- 提供实用的申请策略和材料准备指南
- 分享成功案例，手把手带你写文书
01、项目简介
康奈尔大学（Cornell University）作为常春藤联盟成员，以其卓越的学术声誉和广泛的学科设置而闻名于世。其生物统计学与数据科学硕士项目（MS in Biostatistics and Data Science, BDS）是由康奈尔医学院（Weill Cornell Medicine）开设的一个STEM类项目，项目地点位于纽约市曼哈顿的上东区，毗邻全球知名的纽约长老会医院。该项目每年秋季开始，学制为一年，旨在培养学生应对生物医学和健康数据的收集、管理和分析能力。
项目的申请时间通常分为三个轮次，第一轮申请截止时间为当年12月1日，第二轮截止时间为次年2月1日，第三轮为次年4月1日。申请者需具备扎实的定量和编程背景，强烈推荐本科专业为统计学、数学、物理学、计算机科学或工程学的学生申请。其他背景的申请者也可申请，但需具备至少两个学期的微积分学习经历、线性代数知识以及丰富的编程经验。
02、目前课程概况
康奈尔大学的BDS项目课程设置紧密围绕生物统计学及数据科学展开，尤其注重学生在生物医学数据分析中的实践技能培养。项目共需完成至少34个学分的课程，学制为12个月，分为秋季、春季和夏季三个学期。不过，项目方已提交了将学制延长为1.5年的申请，延长的夏季学期将为学生提供全职实习的机会。该申请尚待批准。
项目的培养目标是帮助学生掌握收集、管理、分析生物医学和健康数据所需的知识和技术，使他们能够在毕业后胜任健康数据科学、医疗数据分析等领域的工作。课程内容涵盖了生物统计学、数据科学和机器学习等方向，常用到的工具包括R、SQL、SAS、Python。
此外，项目一大特色就是丰富的团队项目，每个学期都会有多个大大小小的group project，其中包括为期2周的小项目和2-3个月的Capstone项目。这些项目的设置极大地锻炼了学生在团队协作、项目管理和数据分析方面的能力。
与康奈尔医学院下另两个相关项目（即Health Policy and Economics (HPE) 和 Health Informatics (HI)）相比，BDS项目更加定量，并且专注于数据科学和人工智能领域。BDS项目的课程以R和Python为基础，而HPE项目则主要使用STATA，HI项目则更多使用R。
该项目的毕业生在就业时具有较强的竞争力，尤其是在生物医学、医疗保健、制药和保险等领域的数据科学岗位上。学生不仅可以通过课堂学习获得理论知识，还能够通过丰富的实践项目积累实战经验。
03、项目院系的优势特色
康奈尔医学院（Weill Cornell Medicine）坐落于纽约这一全球金融与科技中心，其紧邻的纽约长老会医院是世界一流的医疗机构，为学生提供了丰富的实践机会和资源支持。康奈尔医学院不仅学术资源丰富，还拥有顶尖的师资力量，学生将有机会接触到医疗及生物数据分析领域的最新研究进展。
项目的STEM属性也为国际学生提供了OPT延期的机会，这意味着在毕业后，国际学生可以在美国获得长达三年的工作签证，为未来的职业发展提供了更多选择。此外，康奈尔大学作为常春藤联盟的一员，凭借其在全球范围内的声誉和广泛的校友资源，能够为学生日后的职业发展提供强大支持。
04、学费及奖学金情况
BDS项目的学费为58,212美元，这在美国高等教育学费中处于中等偏上水平。对于国际学生来说，虽然学费较高，但由于项目为STEM类项目，毕业后可以享受长达三年的OPT延期，这为学生提供了更多的工作机会，使得投资回报率相对较高。
此外，康奈尔大学提供了多种奖学金机会，尽管BDS项目本身的奖学金竞争激烈，但优秀的申请者仍有机会获得奖学金或助学金支持。学校也提供了一些校外资助渠道，学生可以根据自己的背景和需求申请。
05、中国大陆学生如何规划申请准备的时间线？
对于计划申请康奈尔BDS项目的中国大陆学生，以下是一个详细的时间线规划：
- 2023年1月-5月：开始准备语言考试（托福或雅思），同时加强数学、统计学和编程技能。如果需要提交GRE成绩，也应提前准备并参加考试。此外，应尽早开始收集推荐信人选并与他们沟通。
- 2023年6月-8月：集中备考托福/雅思和GRE，确保在8月前完成至少一次考试。如果第一次考试成绩未达标，还可以留出时间进行二次考试。同时，开始整理和撰写个人陈述（PS）和简历（CV），并确保其内容清晰、结构严谨。
- 2023年9月-11月：与推荐人确认推荐信的撰写和提交时间，确保所有材料按时准备齐全。继续完善个人陈述和简历，确保其符合申请要求。参加一些相关的实习或科研活动，以增强申请背景。
- 2023年12月-2024年2月：如果计划申请第一轮，确保所有申请材料在12月1日之前提交；如果申请第二轮，则应在2月1日前完成申请。此时，申请者应确保所有推荐信已提交，语言和GRE成绩也已上传至申请系统。
- 2024年3月-4月：如果计划申请第三轮，需在4月1日前提交申请。此时，申请者应密切关注申请系统的状态，及时补充或修改需要更新的部分。
- 2024年5月-7月：等待申请结果，并准备签证、住宿等相关事宜。同时，继续提升自己的编程技能，尤其是R、Python等数据分析工具的使用。
06、该项目近年招收学生情况
BDS项目每年的招生人数在30-40人左右，其中中国大陆学生和美本学生大致各占一半。随着申请人数的增多，项目的录取难度也在逐年增加。尤其是近几年，由于延期入学的学生占据了一部分名额，使得申请竞争愈发激烈。
根据往年的录取情况，申请者的背景越来越优秀，尤其是那些拥有扎实的定量分析能力和编程经验的学生更具竞争力。BDS项目的申请难度在康奈尔医学院的相关项目中排名最高，录取难度甚至超过Health Informatics (HI)和Health Policy and Economics (HPE)项目。
07、该项目毕业生就业前景及竞争力
该项目的毕业生在生物医学、医疗保健、保险、制药等领域的数据科学岗位上具有广泛的就业机会。由于康奈尔大学的品牌效应和项目所处的地理位置，毕业生不仅可以在美国找到与数据科学相关的工作，还能够在全球范围内获得良好的职业发展机会。
此外，项目注重培养学生的实践能力，尤其是通过多个团队项目和Capstone项目，学生可以积累丰富的项目经验。这使得BDS项目的毕业生在求职时具有较强的竞争力，能够胜任数据科学、机器学习、健康数据分析等领域的高技术岗位。
08、该项目除学术成绩外，还看重哪些方面的条件？
除了学术成绩外，BDS项目特别看重申请者的编程能力和定量分析能力。申请者应具备较强的数学和统计学背景，尤其是微积分和线性代数。此外，丰富的编程经验是申请中的重要加分项，R、Python、SQL等编程语言的熟练掌握将使申请者在众多候选人中脱颖而出。
此外，项目也非常重视申请者的团队合作能力和项目经验。由于项目中有大量的团队项目，申请者应展示自己在团队中的角色和贡献，尤其是与数据分析相关的团队项目经验。此外，申请者的实习经历和科研经验也是项目方重点考察的内容。
09、成功申请案例参考
案例一：
- 毕业学校：某985大学
- 本科专业：数据科学与大数据技术
- GPA：89.8
- 语言成绩：雅思7.0（小分6.0）
- 主要背景：
- 参与美国大学生数学建模大赛并获得参与奖
- 获得“互联网+”大学生创新创业大赛一等奖
- 在某互联网公司担任数据策略实习生
该同学在申请中展示了其扎实的数据分析背景和丰富的编程经验，尤其是在实习中积累的项目经验为其申请加分。此外，尽管其雅思小分未达到特别高的标准，但其在其他方面的优势弥补了语言成绩的不足。
案例二：
- 毕业学校：某211大学
- 本科专业：数据科学
- GPA：3.55
- 语言成绩：托福105
- GRE：323
- 主要背景：
- 在中科院担任数据分析实习生
- 参与大数据管理中心的数据分析实习
- 在某软件公司进行数据分析实习
- 参与基于机器学习的出血转化（HT）预测研究
该同学的申请背景相当突出，特别是其在数据科学领域的实习经历和科研项目经验，使其在申请中展现出较强的竞争力。其托福和GRE的高分也为申请增添了亮点。
10、如何写好个性化申请文书？
一篇好的申请文书（PS）不仅仅是简单的自我介绍或流水线般的通用模板，而是对自己兴趣、能力和未来规划的深度挖掘和展示。以下是一些撰写康奈尔BDS项目申请文书的实用建议：
DOs：
1. 介绍自己：通过个人经历和故事展示你的个性和价值观，尤其是与数据科学和生物统计学相关的经验。例如，如果你在某个团队项目中担任数据分析师的角色，详细描述你如何解决问题和优化数据模型。
2. 保持诚实：不要夸大经历，即使你没有参加过大型的科研项目，也可以通过描述课堂上的学习和小型项目展示你的学习能力和热情。
3. 展示热情：清楚解释为什么你对生物统计学和数据科学特别感兴趣，以及为什么康奈尔的BDS项目是你理想的选择。可以谈及课程设置、项目特色以及未来职业规划。
4. 结构清晰：文书应有明确的结构，建议按以下顺序撰写：个人背景介绍——学术经历——实习/工作经历——为什么选择该专业及未来规划。
5. 实战案例：
- 个人背景介绍：描述一次关键的学术或实践经历，例如你在某次数据分析竞赛中的表现。
- 学术经历：描述你学习过的相关课程、撰写的论文或参与的科研项目，具体说明你在这些过程中学到了什么技能。
- 实习/工作经历：详细描述你的实习经历，尤其是如何在实习中运用数据分析技能解决问题。
- 为什么选择这个专业：结合BDS项目的课程设置和你的职业规划，清楚解释你为什么想要报读该项目。
DON'Ts：
1. 避免普通陈述：不要只使用笼统的陈述，例如“我对数据科学很感兴趣”，而是通过具体的例子展示你的兴趣和能力。
2. 不要夸大：本科生的科研或实习经历有限，夸大成就并不会为你加分，反而可能让你的申请显得不够真实。
3. 不要拖延：提前收集素材，避免临时抱佛脚。在写作前，先列出所有与你申请相关的经历，并逐一筛选最有价值的内容。
4. 过度使用专业术语：虽然你要展示自己的专业素养，但要记住这是一篇个人陈述，而不是学术论文。保持语言简洁易懂。
5. 注意语言质量：撰写完初稿后，一定要进行语言校对，避免拼写和语法错误。可以借助工具如Grammarly或找专业人士进行润色。
【竞赛报名/项目咨询请加微信：mollywei007】
