临阵磨枪，紧急“自救”，从GPA3.45到南加州大学，我一路追赶

我不断报名参与了许多大大小小的数学建模比赛，最终在美国大学生数学建模竞赛中取得了M奖的成绩，也积累下了许多得以称道的项目经验。在比赛中，我与团队成员紧密合作，学习了不同的数学建模方法，不断探索和创新，渐渐发现了自己对数学建模与数据的兴趣。数学建模的比赛经历让我对自己潜在的能力有了更深入的认识。每次比赛都是对自己学习成果的一次全面检验，也是对团队合作和解决实际问题能力的严峻考验。我通过克服各种困难和挑战，逐渐提升了自己的数学建模水平。这些经历不仅让我获得了荣誉和成就感，更重要的是，它们激发了我对数学的热爱和追求，坚定了我走向数学领域的决心。

不过说到底，我也深刻地体会到在低年级时好好提升自己的绩点才是首选，虽然后期能通过其他方面弥补一点，但实在是更加吃力且效果有限了。

继续提升背景

实习与推荐信

为了进一步深入实践数据分析，我投递了在暨大计算研究中心的研究助理实习岗位，并在视频面试后成功地获得了实习的机会。在实习期间，我负责收集与处理数据处理和各种资料，也初步体会到了将所学运用到实处的作用。望着上千条信息被整齐地爬取到Excel表格里，也更进一步提升了我对数据领域的热情。这段实习经历不仅提供了宝贵的学习机会，也锻炼了我的数据处理和分析能力。我与导师和同事们进行深入的讨论和交流，更是锻炼了我的沟通能力。另外，实习经历也为我的留学申请增添了亮点和独特性。

同时，推荐信也是重要的一环。在申请过程中，我找到了曾经的数学建模大赛带队老师和毕业论文的指导老师，在与老师们沟通后顺利地拿到了推荐信。得益于与老师们曾经合作经历，这些推荐信里包含了详细的材料和信息，像是数学建模比赛中取得优异成绩，毕业论文中体现的思考等等。能有如此的申请结果，这两封推荐信功不可没。

临阵磨枪

选择指南者

在留学申请的准备过程中，我深切体会到留学申请的竞争激烈和挑战性。尽管我在大一大二的绩点并不高，但我相信只要通过充分准备和努力，我能够在留学申请中脱颖而出。在申请的前期，我并没有拿出足够的决心，于是也在一直逃避各种本该提前做好的事情。直到大三的5月份，我才开始寻找自己的留学中介。通过学姐学长的推荐与初步的搜索，我联系了三四家留学中介。并在最后选择了指南者留学。面对我这样不算宽松的时间，指南者在交流的过程中仍然给到了我轻松和正面的印象：清晰而有条理的规划，乃至各种备选方案的考虑，都让我焦急和焦虑的内心有了一定的缓和，且最终签订合同的选校方案也和前期的预估吻合。

申请美国的学校需要准备的资料繁多，且时常需要文字上的打磨与斟酌，有了指南者的帮助，我得以有条理和系统地完成申请材料的准备，虽然开始得晚，但也不会手忙脚乱。

在准备留学申请文书的过程中，我的文书老师展现出了极高的专业性和敬业精神，在整个过程中引领着我从信息收集到一遍遍改稿，逐步完成了最终的文书。通过交流经历、深入的沟通和了解、甚至是阅读我的数学建模论文后，文书老师理解了我的优势和特长，并巧妙地将它们融入到文书中。她知道如何让我的留学申请文书连贯而流畅，使评委能更好地理解我的背景和动机。

针对不同的申请项目，每一份文书也都加入了针对性的调整；从见识到数据的力量，再到计算机程序深刻地便利着我们的日常生活，互相沟通一个个真情实感的选校原因，确保了文书与申请项目的契合。这种个性化的处理方式无疑提升了我的申请竞争力，也让我更深刻地发掘了自己对未来的规划。

以上的一切，都来源于流畅的沟通和交流，Word文档中密密麻麻的批注与交流，最终孕育了这一份令我自己读完都感到骄傲的同时，又真切且简洁干练的文书。总的来说，作为留学中介的核心职能之一，文书写作从过程到结果都令我十分满意。
在申请的后期，指南者的老师们也保持着积极的回复，从体检再到材料提交、签证预约，我都能够在我的主导师这里得到规划与经验，最终有条不紊地做好了出国留学之前的各种准备。

临近申请季

语言是个坎

在整个留学申请的过程中语言算是极为令我印象深刻的一环了。

就拿托福来说：直到大三的那个5月，我才终于去考了第一次托福。尽管对自己的英语水平有一定自信，但总分连90也没达到。这个分数给了我相当的紧迫感，因为留学申请的时间正逼近，而足够好的托福成绩无疑是申请的必要不充分条件。在备考托福期间，除了大量的刷题之外，我也将自己日常使用的手机、平时玩的游戏都调成了英文。经过一段时间的备考，我在9月中旬再次参加了托福考试，最终获得了96分的成绩；在此后10月中旬的考试中，我也继续将分数提升到了100。这些努力不仅在备考过程中帮助我取得了更好的成绩，而且在后来完成毕业论文和设计时，我发现自己能够更加熟练地使用英语搜索资料、查看文件和代码说明。这让我能够更快地获取所需的信息和知识，也能更好地理解和应用学术文献中的内容。

通过不断努力和克服困难，我最终成功地获得了南加州大学和伊利诺伊香槟大学的offer，也即将去到南加州大学入读我所喜欢的专业。时至今日，数据分析的内卷人尽皆知，但我仍然选择了分析学这个专业。在最后做选择时，是对于数据的兴趣和南加州大学这一项目的课程设置让我坚持了下来。当我看完专业中每一门课程的具体内容安排后，就有一种感觉：这就是我需要和想要学的东西。从基础数据库的管理与构建、数据分析预测、数据挖掘，再到机器学习、文本分析，面对接下来的学业，我充满期待。能把未来读研的两年时间花在自己喜欢的事情上，也要感谢指南者在整个申请过程中的工作与交流。

今当远离，下一程的旅途亦即将开启，我也便在此记录下自己的心路历程，也为后来的大家们做一些参考。总而言之，如果在读这篇文章的的你也正在大三那一年，正在为申请材料的准备、竞赛与项目经历的积累而忙碌的话：加油，能过去的。

指南君想说

在当今的大数据时代，分析学（MS in Analytics）硕士项目旨在培养拥有扎实定量分析技能的工程和管理人才。分析学是一门交叉学科，使用工程方法来分析数据，从而分析、管理工程与企业经营过程。严格的数学模型与计算机工具训练是项目的重中之重。分析学与数据科学内容相近，但比数据科学更为专门和集中。

课程设置：MS in Analytics是3-4学期可完成的研究生项目，学生通过此专业收获的技能与知识可以帮助他们在分析和数据科学领域展开职业生涯。MS in Analytics适合那些有Data Science，统计，和数学相关背景并且希望在这些领域或者其他工程学科领域深入研究的同学。在MS in Analytics专业的课程设置里完美涵盖了编程的基础知识，因为这些是学生们进入到深度统计学或机器学习的基础。这个专业，学生们将学习成为数据分析师和数据科学家所需的所有技能，包括总结和呈现复杂数据的能力，运用机器学习方法预测不同复杂场景的结果，以及将数据转化为可执行的建议。MS in Analytics结合了统计和机器学习建模，以解决当今数据驱动世界的实际问题。学生们会学习如何为决策者提供全面的分析报告，从而帮助他们做出明智的决策，为企业赋能。在学习期间，他们会熟练掌握一些常用的数据分析处理的最新软件和编程工具，包括用于机器学习的Python、R和SAS可视化分析。当学生完成了必修课程，他们就可以选择他们感兴趣的选修课来进一步提高在细分领域中的数据分析能力。

就业方面：这个社会对Analytics and Data Science 的需求正在急剧增长，越来越多的企业需要这样的专业人员。USC Viterbi的毕业生在各个领域的数据驱动型企业中工作，其中包括：零售、银行、娱乐、医疗健康、制造业、政府、交通等等。毕业生们在各行业中担任金融分析师、分析顾问、分析经理和医疗保健分析师等职位。