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首先要说，中国学生申请哈佛的话，不光要自身条件要求十分出色，专业的选择方面还是看自己大学本科是学的什么，大范围的换专业是不允许的。而且还要有一定的运气决定。

给您一个参考标准吧，这是我们公司前几天刚做完的一个案子，这个学生被哈佛的统计学院录取了，研究生，但没有奖学金。

学生的条件是：本科在美国读的，GPA3.9,GRE1450

除了自身条件，还要本人在研究领域内有非常独特的见解，才有希望。

希望可以对您有些帮助。

对于补充的回答：

如果你想申请哈佛的话，也可以走数学/统计这条路尝试下，因为毕竟是竞争力比较小的专业。但如果你想尝试美国前100名的大学，或是加拿大前10的大学的话，专业的选择倒不是特别重要，主要还是你本科的成绩。不过我建议，不要选商科，竞争太激烈，而且没有奖学金。选择偏理工类的，加上自己的个人作品及论文，申请名校的希望还是很大的。

本科毕业后申请哈佛商学院硕士研究生需要什么条件

申请的话最好是有工作经验的，而且是世界500强公司。现在该学生最主要的是好好学习专业课，找一个有名气的教授给该学生写说明信或者以后工作了该学生的老板也可以的，但必须是有名气的。在大学的四年一定不要荒废掉，要把英语学的和母语一样，听说读写都不能落下，哈佛对语言的要求相当高，积极参加学校的各种活动，要是能有些成就的话就更好了。 硕士研究生，即攻读硕士学位的研究生，简称硕士生，人们日常生活中所说的考上了硕士，读硕士等，正是指硕士研究生。本科之后的深造课程，与本科生相比研究生教育更注重培养学生的研究问题和分析问题的能力，特别是该学科科研教学的能力。 硕士是一个介于学士及博士之间的研究生学位（Post-Graduate），拥有硕士学位者通常象征具有基础的独立的思考能力。

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哈佛大学留学研究生报考条件

聪明+努力+感觉+金钱+运气=哈佛大学哈佛大学硕士申请条件：1.新托福115分以上（含写作），普通GRE2300以上，专业GRE2300以上（入读商学院另考GMAT750以上，入读法学院另考LSAT180，入读医学院另考MCAT12.5以上），TSE，本科4年成绩，GPA4.0，一份自我说明500-1000（英文），三份名教授、大学领导、知名人士的推荐信（最好找熟悉你，了解你的人帮你写），一份个人简历（英文），包括你的个人自荐材料（荣誉，证书，发表的作品，社会活动的奖项和名次等），专业的学术论文（英文）；2.以上条件+（名校全日制硕士研究生）硕士学位（北大文科或清华理科第一名）+自身综合条件（包括你的思想品行，真诚勤奋，聪明感觉，团结友善，学习、工作情况（成绩、业绩、奖励、荣誉等），与人交流、沟通的能力，身体和心理的承受能力，个人特长及个人潜力等等）；通过申请后，有些科目必须通过严格的面试，最后别忘了申请全额奖/助学金。

只有做到最好，才能有机会。要知道，考哈佛的人是全世界的尖子，每年在中国也就招2-3名，加上耶鲁、麻省、普林斯顿，不会超过10人。树立考哈佛的理想，就要准备与全世界的人精比拼。（中国学生普遍成绩都很高，但美国哈佛大学对国外/中国的名额很少，要求极高，尤其是全奖。所以从现在开始，无论何时、何地，任何情况下，都要做到最好，第一，完美；自身的综合条件越强、越多，就越容易申请到。

）PS：哈佛每年在中国内地录取率总体肯定

哈佛大学数据科学硕士怎么样

哈佛大学数据科学专业： 数据科学是一门蓬勃发展的新兴学科。它一方面研究数据本身，包括数据的各种类型、状态、属性、变化形式和变化规律；另一方面通过数据揭示自然界和人类行为的现象与规律，从而为自然科学和社会科学提供新的研究方法。随着人类进入大数据时代，数据科学在各行各业中发挥的作用日趋重要，各行业对数据科学人才的需求急剧增长，数据科学家迅速成为热门职业。 课程设置： 项目是由Computer Science 和 Statistics 以及 the Institute for Applied Computational Science 联合授课，开设在哈佛的 Arts and Sciences 学院下。学生需要在3个学期内完成12门课、 培养目标： Build statistical models and understand their power and limitations Design an experiment Use machine learning and optimization to make decisions Acquire, clean, and manage data Visualize data for exploration, analysis, and communication Collaborate within teams Deliver reproducible data analysis Manage and analyze massive data sets Assemble computational pipelines to support data science from widely available tools Conduct data science activities aware of and according to policy, privacy, security and ethical considerations Apply problem-solving strategies to open-ended questions...

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