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        【致臻系列】規劃+定制版:大一至大四獨家規劃方案,定制夢校offer

        所屬欄目:英國留學, 服務體系 發表時間:2025-03-03 來源:本站原創

        高端留學申請時代已然到來,為了滿足中國留學生對于高品質留學服務的需求,優越留學推出了更適合世界名校申請需求的“致臻”系列留學服務產品。該留學服務產品以外籍文書高端定制為核心,覆蓋英、美、港、澳、新、馬等留學多地域,包含本科/碩士留學全套申請服務,旨在幫助更多學生拿下理想院校offer!

        下面就跟著優越君一起來看看“致臻”系列——規劃·定制版申請套餐的具體介紹吧!

        一、各年級規劃重點

        ? 大一學生

        核心任務:夯實學術基礎+探索專業方向

        重點服務:匹配度分析、基礎課程規劃、語言測評、職業探索

        必要性:早期介入優勢,避免后期補救成本

        ? 大二學生

        核心任務:強化專業背景+啟動標化考試

        重點服務:GPA管理、科研/競賽規劃、Coursera補充課程

        必要性:黃金窗口期的精準資源匹配

        ? 大三學生

        核心任務:沖刺高階成績+打造差異化背景

        重點服務:標化沖刺方案、高含金量實習/科研對接、文書素材搭建

        必要性:頂尖行業資源直通車(名企/實驗室內推)

        ? 大四上學期學生

        核心任務:申請策略優化+文書呈現質量

        重點服務:選校梯度定制、文書邏輯線挖掘、模擬面試特訓

        必要性:沖刺階段的時間價值最大化處理方案


        二、核心規劃模塊

        1、學生背景與目標院校匹配度分析

        ①技術內核

        16年院校錄取數據庫

        依托10000+歷史申請案例匹配分析

        提供精準選校梯度

        ②規劃內容

        三維量化評估

        (GPA/標化/軟背景)

        目標院校梯度規劃

        差異化競爭力診斷

        ③早期避坑預警

        建議從大一開始,就提前識別高風險申請方向(如轉專業難度大的項目),規避盲目準備。


         案例丨學生背景分析示例 

        A同學

        香港某知名大學 金融科技專業 GPA3.65

        ?分析學生的背景,專業,GPA

        ?分析學生標化,實習,科研,發表等軟背景

        實踐部分:

        10/06/2022-15/08/2022浙江浙安****工程有限公司 實習會計

        分析選校與選專業方案,評估申請成功率

        ●分析學生的申請成功率情況

        ●分析學生沖刺院校專業的課程介紹,課程設置,入學要求,研究領域,畢業走向

        ●基于上述信息,剖析專業的側重點在哪里?學生應具備哪些能力模塊?

        目標院校:

        Nanyang Technological University-Master of Science in Data Science

        King's College London(KCL)-Data Science

        The University of Manchester-MSc Data Science

        The University of Edinburgh-Data Science

        目標專業:

        Data Science(數據科學)將數學和統計學課程作為核心,輔以SQL和Python等編程技能課程。涵蓋數據架構、計算機工程和編程等內容。

        關鍵詞:金融專業轉申請數據科學、數學、統計學、以及編程技能、跨學科思維能力

        目標院校與專業分析示例,以南洋理工為例:

        申請成功率以及院校偏好情況:

        有相關專業背景+有相關工作經驗者優先(一般是數學,統計學,計算機科學,IT等專業)

        偏好要求:偏好985/211/海本的學生,偏好GPA85+

        課程介紹:

        √涉及收集、管理、分析、解釋和可視化數據和分析結果的過程(涵蓋了從數據獲取到數據應用的各個方面)。

        課程設置:

        ·核心課程:(比較側重與DS的教學以及從社會,經濟等方面來看待DS的問題)

        Data Science Thinking

        Machine Learning Methodologies and Applications

        Data Preparation

        Capstone Project

        Data Systems

        Data Visualisation

        銜接課程:Python Programming(適用于編程背景偏弱的學生,不是必修課)

        2、GPA提升管理

        (1)分年級策略

        ◎ 大一:通識課基礎強化+學習習慣養成+跨專業先修課鋪墊

        核心課程支持:比如針對微積分,提供歷年考題+錯題解析

        比如針對英語,雅思基礎詞匯分級記憶表(關聯目標院校語言要求)

        選課雷達:根據目標專業篩選高關聯度選修課(如教育學匹配《教育社會學》,管理學匹配《經濟學原理》)

        定期GPA分析

        期中/期末成績預警

        ◎ 大二:專業課精準提分+目標專業先修課達標+學術思維轉型

        專業課攻堅計劃:匹配目標院校在讀PhD導師梳理核心課知識框架(如港大藝術學碩士導師解析《空間設計理論》考點)

        選課策略表:標注目標專業先修課要求(如新南環境管理碩士要求《生態學》成績>85)

        每學期選課策略溝通

        定期學習計劃復盤

        ◎ 大三:高階課程突破+研究能力培養+GPA最后沖刺

        成績置換策略:針對非核心低分課程,建議用暑期學校高分課程置換(如UCL夏校《Advanced Environmental

        Systems》可覆蓋校內《環境科學基礎》學分)

        定期學術進展匯報,論文/項目成果驗收

        (2)課程資源推薦

        ?推薦跨專業課程

        比對課程設置,標記需補充的跨專業課程(如缺失《教育政策分析》則推薦Coursera賓大同名課程)

        ?成績風險管理

        建議從大一、大二開始,實時監控GPA趨勢,及時介入補救措施(如安排專業導師分析專業課分數較低的原因推薦更高效的學習方法,提供相關專業的課外閱讀(第7項服務項目)、重修規劃、低分科目1v1輔導)。

         經典案例分析 


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          各國留學申請指南
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          歷年名校錄取結果合集
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