哈佛大学的数据科学（DS）项目以其对研究背景的深度重视而著称，这与其他DS项目有所区别。几乎所有参与此项目的学生都展现出强大的科研背景和出版物记录。尽管实习是可选的，但许多学生的实习经历同样非同小可，体现了他们在实践中的能力。
一、就业与职业发展
哈佛大学DS项目为学生提供了两个方向的选择：Capstone和Thesis。据统计，约有60%-70%的学生选择直接就业，而剩余的学生则致力于攻读博士学位。该项目虽无专门的职业服务中心，但借助学校的丰富资源，学生可参与众多的职业博览会。大公司常会到场，学生找实习或研究的机会往往非常理想。
学生们的学习动力十分充沛，找实习和工作的需求只是其中的一小部分。项目要求学生在工程能力、数理统计能力和机器学习建模能力等方面都有所掌握，展现出全面的能力要求。
得益于哈佛的丰富资源，学生可自由选择各类课程，这为毕业生打造了坚实的基础，使其能力尤为突出。
二、学生背景与多元性
哈佛的DS项目与计算机科学教育（CSE）项目紧密相连。在本科阶段，很少有学生专攻DS，更多的是来自CS、统计和数学背景的学生。而CSE背景则更为多元，但大多数都是STEM专业背景。
这些学生大部分来自美国顶尖的本科学府或其他国际知名学府，如新加坡国立大学、北京大学和清华大学等。虽然大多数情况如此，但仍有一些例外。
学生们之间的关系非常融洽，他们不仅在项目中互相交流，还能在哈佛的社区中找到许多志同道合的人。
三、申请要点与策略
申请哈佛大学的数据科学项目时，研究背景是重中之重，实习经历则是其次。在个人陈述中，不必详细描述领导力方面的事迹。
关于职业目标，应与你的背景和未来为何选择哈佛大学相呼应。如果你的实习背景较为繁杂，可以选择其中最为相关的两个实习经历，并详细描述其中的DS成分。
在申请中，GPA是一个重要指标，但最低要求为3.9+。由于每个学校录取的学生数量有限，即使GPA很高也可能被拒。在申请这种高端项目时，软实力如科研能力、文书的撰写以及推荐信的含金量就显得尤为重要。
录取决策主要基于研究背景。对于那些已有多年工作经验的申请者，录取决策将更多地考虑其工作内容。
推荐信的强度通常指科研能力达到一定水平，同时能突显你如问题解决等技能强于他人。在申请材料中，突出学术能力的展现soft skills会更有利。最相关的经历最好能有推荐信的支持。
如果你有与哈佛大学相关的故事或经历，可以在申请材料中写入“多元化陈述”。为了使申请更具说服力，你可以研究一下与你之前经验相关的哈佛教授的研究方向，并将其写入“为何这所学校”的部分。
在个人陈述中，除了展示对技术能力的理解外，还应突出你解决问题的能力以及每段经历给你带来的收获。由于该项目中的学生都充满动力，个人陈述也应展现出你的动机。
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