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本科化学，想到美国读计算机，数据科学专业，该怎样申请能使得概率增大谢谢。

先灌一碗鸡汤，其他专业转CS还真是蛮多的，我在cmu就见了各种本科文商理专业的学生，而且学的也不错。不过他们多数在本科选修了一定量的CS基础课程，包括但不限于数据库、操作系统、计算机网络、数据结构、编译原理等课程，这些课程是任何CS master的基础。另外也需要有一定编程基础，最好有相关project经验，你可以选择合适的公司、实验室实习，也可以选择和CS契合度最高的题目作为毕业设计。至于关于data science的建议，我推荐关注Warald关于Data Science申请与就业的一系列文章数据科学商务分析(data science,analytics)申请特点和如何定位Data Science申请难度急剧上升：去年NYU有152人申请，今年哥大新项目申请人过千，录取率低于5%！利益相关：CMU Master of Computational Data Science专业在读，感觉和其他CS program上课差不多，我们更灵活些，没有乱七八糟的必修课是亮点。
■网友
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美国大部分大学的数据科学研究生项目都没有限制专业背景，也就是说，题主虽然本科是化学专业，但如果其他方面比较优秀的话，还是有希望被录取的。
其实可以从硬件成绩以及软件背景这两个角度来分析：
第一，硬件成绩。主要包括GPA成绩、托福雅思成绩以及GRE成绩。如果是申请Top30的大学，建议GPA成绩达到3.5分以上，托福成绩达到110分以上，雅思成绩达到7.0分以上，GRE成绩达到325分以上；如果是申请Top50的大学，建议GPA达到3.3分，托福雅思分别达到100分和7.0分，GRE达到315分；申请Top100的大学，建议GPA达到3.0分，托福雅思分别达到90分和6.5分，GRE达到300分。除此之外，有些大学对跨专业申请的同学，可能会要求先修课程，一般数学方面都是线性代数、微分方程、概率论以及统计学课程，有些大学还会要求申请者至少掌握一门编程语言，比如C++等等，具体先修要求题主可以去要申请的大学确认。
第二，软件背景。题主可以从如下方面增加软实力，比如在国内外核心期刊发表论文；具备2段到3段知名企业的实习经验；夏校的海外交流学习经历，大学科研、暑研、科研机构的科研项目经历都是加分项，如果表现得好，还可能会拿到行业大牛的推荐信；在国内外知名比赛的获奖经历等等，这些都是申请中的竞争优势。

接下来，我讲举例几所大学，题主可以根据下列大学的申请条件，结合自己的自身情况进行分析和比对。
1. 宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学US News综合排名为第8名，数据科学项目专排全美第6名，该项目要求申请者的托福成绩达到100分以上，雅思成绩达到7.0分以上，GPA和GRE成绩无最低分数限制，建议分别达到3.5分和325分；无申请专业限制，但倾向于录取本科学过线性代数、统计学以及微积分的申请者。
曾有一位毕业于国内985/211高校的同学拿到了该项目的offer，该同学的GPA成绩为3.7分，托福成绩为106分，GRE成绩为329分，曾有1次科研项目经历。
2. 卡耐基梅隆大学卡耐基梅隆大学US News综合排名为第25名，数据科学专排全美第16名。按照该项目往年录取平均成绩来看，GPA成绩建议达到3.5分以上；托福成绩达到110分以上，雅思成绩达到7.0以上；GRE成绩达到325分以上。
该项目对申请者没有专业限制，以往有很多非数学、计算机专业的同学被录取。比如曾有一位本科专业为电气工程及其自动化的同学，该生GPA成绩为3.65分，托福成绩为105分，GRE成绩为322分；还有一位本科专业为软件工程的同学，该生的GPA成绩为3.7分，托福成绩为110分，GRE成绩为332分。
从上述的录取数据中不难看出，如果题主打算申请该校的话，只要题主的成绩以及软性背景都比较不错的话，跨专业申请成功的概率还是比较大的。
3. 印第安纳大学伯明顿分校印第安纳大学伯明顿分校US News综合排名为第88名，数据科学专排全美第27名。该项目要求申请者GRE语文成绩达到153分以上，数学成绩达到163分以上，写作成绩达到4.0分以上；GPA成绩建议达到3.3分以上；托福成绩建议达到100分以上，且不接受雅思成绩。


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