一、各年級(jí)規(guī)劃重點(diǎn)

? 大一學(xué)生

核心任務(wù):夯實(shí)學(xué)術(shù)基礎(chǔ)+探索專業(yè)方向

重點(diǎn)服務(wù):匹配度分析、基礎(chǔ)課程規(guī)劃、語(yǔ)言測(cè)評(píng)、職業(yè)探索

必要性:早期介入優(yōu)勢(shì)，避免后期補(bǔ)救成本

? 大二學(xué)生

核心任務(wù):強(qiáng)化專業(yè)背景+啟動(dòng)標(biāo)化考試

重點(diǎn)服務(wù):GPA管理、科研/競(jìng)賽規(guī)劃、Coursera補(bǔ)充課程

必要性:黃金窗口期的精準(zhǔn)資源匹配

? 大三學(xué)生

核心任務(wù):沖刺高階成績(jī)+打造差異化背景

重點(diǎn)服務(wù):標(biāo)化沖刺方案、高含金量實(shí)習(xí)/科研對(duì)接、文書(shū)素材搭建

必要性:頂尖行業(yè)資源直通車(名企/實(shí)驗(yàn)室內(nèi)推)

? 大四上學(xué)期學(xué)生

核心任務(wù):申請(qǐng)策略優(yōu)化+文書(shū)呈現(xiàn)質(zhì)量

重點(diǎn)服務(wù):選校梯度定制、文書(shū)邏輯線挖掘、模擬面試特訓(xùn)

必要性:沖刺階段的時(shí)間價(jià)值最大化處理方案

二、核心規(guī)劃模塊

1、學(xué)生背景與目標(biāo)院校匹配度分析

①技術(shù)內(nèi)核

16年院校錄取數(shù)據(jù)庫(kù)

依托10000+歷史申請(qǐng)案例匹配分析

提供精準(zhǔn)選校梯度

②規(guī)劃內(nèi)容

三維量化評(píng)估

(GPA/標(biāo)化/軟背景)

目標(biāo)院校梯度規(guī)劃

差異化競(jìng)爭(zhēng)力診斷

③早期避坑預(yù)警

建議從大一開(kāi)始，就提前識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)申請(qǐng)方向(如轉(zhuǎn)專業(yè)難度大的項(xiàng)目)，規(guī)避盲目準(zhǔn)備。

 案例丨學(xué)生背景分析示例 

A同學(xué)

香港某知名大學(xué) 金融科技專業(yè) GPA3.65

?分析學(xué)生的背景，專業(yè)，GPA

?分析學(xué)生標(biāo)化，實(shí)習(xí)，科研，發(fā)表等軟背景

實(shí)踐部分：

10/06/2022-15/08/2022浙江浙安****工程有限公司 實(shí)習(xí)會(huì)計(jì)

分析選校與選專業(yè)方案，評(píng)估申請(qǐng)成功率

●分析學(xué)生的申請(qǐng)成功率情況

●分析學(xué)生沖刺院校專業(yè)的課程介紹，課程設(shè)置，入學(xué)要求，研究領(lǐng)域，畢業(yè)走向

●基于上述信息，剖析專業(yè)的側(cè)重點(diǎn)在哪里?學(xué)生應(yīng)具備哪些能力模塊?

目標(biāo)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(biāo)專業(yè)：

Data Science(數(shù)據(jù)科學(xué))將數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)課程作為核心，輔以SQL和Python等編程技能課程。涵蓋數(shù)據(jù)架構(gòu)、計(jì)算機(jī)工程和編程等內(nèi)容。

關(guān)鍵詞：金融專業(yè)轉(zhuǎn)申請(qǐng)數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、以及編程技能、跨學(xué)科思維能力

目標(biāo)院校與專業(yè)分析示例，以南洋理工為例:

申請(qǐng)成功率以及院校偏好情況：

有相關(guān)專業(yè)背景+有相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先(一般是數(shù)學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)，IT等專業(yè))

偏好要求:偏好985/211/海本的學(xué)生，偏好GPA85+

課程介紹:

√涉及收集、管理、分析、解釋和可視化數(shù)據(jù)和分析結(jié)果的過(guò)程(涵蓋了從數(shù)據(jù)獲取到數(shù)據(jù)應(yīng)用的各個(gè)方面)。

課程設(shè)置:

·核心課程：(比較側(cè)重與DS的教學(xué)以及從社會(huì)，經(jīng)濟(jì)等方面來(lái)看待DS的問(wèn)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(xué)生，不是必修課)

2、GPA提升管理

（1）分年級(jí)策略

◎ 大一：通識(shí)課基礎(chǔ)強(qiáng)化+學(xué)習(xí)習(xí)慣養(yǎng)成+跨專業(yè)先修課鋪墊

核心課程支持:比如針對(duì)微積分，提供歷年考題+錯(cuò)題解析

比如針對(duì)英語(yǔ)，雅思基礎(chǔ)詞匯分級(jí)記憶表(關(guān)聯(lián)目標(biāo)院校語(yǔ)言要求)

選課雷達(dá):根據(jù)目標(biāo)專業(yè)篩選高關(guān)聯(lián)度選修課(如教育學(xué)匹配《教育社會(huì)學(xué)》，管理學(xué)匹配《經(jīng)濟(jì)學(xué)原理》)

定期GPA分析

期中/期末成績(jī)預(yù)警

◎ 大二：專業(yè)課精準(zhǔn)提分+目標(biāo)專業(yè)先修課達(dá)標(biāo)+學(xué)術(shù)思維轉(zhuǎn)型

專業(yè)課攻堅(jiān)計(jì)劃:匹配目標(biāo)院校在讀PhD導(dǎo)師梳理核心課知識(shí)框架(如港大藝術(shù)學(xué)碩士導(dǎo)師解析《空間設(shè)計(jì)理論》考點(diǎn))

選課策略表:標(biāo)注目標(biāo)專業(yè)先修課要求(如新南環(huán)境管理碩士要求《生態(tài)學(xué)》成績(jī)>85)

每學(xué)期選課策略溝通

定期學(xué)習(xí)計(jì)劃復(fù)盤

◎ 大三：高階課程突破+研究能力培養(yǎng)+GPA最后沖刺

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

Systems》可覆蓋校內(nèi)《環(huán)境科學(xué)基礎(chǔ)》學(xué)分)

定期學(xué)術(shù)進(jìn)展匯報(bào)，論文/項(xiàng)目成果驗(yàn)收

（2）課程資源推薦

?推薦跨專業(yè)課程

比對(duì)課程設(shè)置，標(biāo)記需補(bǔ)充的跨專業(yè)課程(如缺失《教育政策分析》則推薦Coursera賓大同名課程)

?成績(jī)風(fēng)險(xiǎn)管理

建議從大一、大二開(kāi)始，實(shí)時(shí)監(jiān)控GPA趨勢(shì)，及時(shí)介入補(bǔ)救措施(如安排專業(yè)導(dǎo)師分析專業(yè)課分?jǐn)?shù)較低的原因推薦更高效的學(xué)習(xí)方法，提供相關(guān)專業(yè)的課外閱讀(第7項(xiàng)服務(wù)項(xiàng)目)、重修規(guī)劃、低分科目1v1輔導(dǎo))。

 經(jīng)典案例分析 

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