美国统计专业硕士难么？
本人MSSP 18F， 3.7 GPA；数学建模竞赛（美赛）获奖；数据挖掘、数据分析、机器学习等相关论文若干；大数据相关课题及项目经历两个。申请到了UW-Madison MSI、USC MIS、UW-Seattle MAIS、UMN Data Science等项目的offer。 简单分享下自己的经验~
首先最重要的一点就是——一定要重视课程内容！可能很多同学申请master只是为了一个STEM的学位，为了留在美国工作。那么我认为在选校上你就需要花点心思了。我了解到的很多同学都申到了很好的学校，不过是因为他们本科学的是CS，而且课程里有很多hard skills的课比如算法、数据库等等。而如果你本科是学MA/MS的，那真的建议你好好想想为什么你选了这些专业，你的课程中是不是也包含了足够让面试官觉得你有能力来学习数据科学的内容。
以我个人为例，我是读的BA，但是我的课程设置里有SQL和Python这样的hard skill，还有R和SAS这样的软件包，以及Data Analysis， Decision Trees等课程。我的软技能包括matlab， Stata， SPSS， R， Python这样的软件包使用，以及Modeling and Simulation， Regression Modeling， Survival Analysis， Data Mining这样的课程。所以尽管我本科不是学DS相关的，但在课程内容的扎实程度上我可以给到大家一些建议，那就是如果非计算机背景的同学想申请DS/AI这样子的项目，那么在本科时一定要多修Hard Skills的学分（算法，数据库，编程语言等），软技能如模型识别与建立，分析方法这样的课程也是必须掌握的。另外可以参加一些data science相关的比赛，做一做data science的科研/项目，发paper也是可以加分的。
第二点是实习/科研的经历。如果你有做data science相关的实习，或者data mining， AI， ML这样的科研经历的话，那么你在申请时就可以有底气一些。同样的，这样的经历也能让你在面试的时候更自信，更有可能拿到offer。因为data science的岗位大多都需要有相应的经历来做补充，证明你对这个领域是有感兴趣且有钻研的热情的。对于PhD的申请的人来说，这样的经历就更加重要啦，可以直接加分。当然，这样的经历也不是说就要是你硬着头皮做的。如果有机会能够跟一位老师做research project也是一个非常好的学习过程并且有机会写出paper，加满buff的～
第三点是个人陈述(Personal Statement)和简历（Resume）。这两个文件就像是你申请学校的书面小作文一样，你需要花功夫去思考你的经历如何能够完美地贴合所申项目的要求，然后有逻辑有层次地去组织语言。PS和个人文书的需要包括但不仅限于你所做的实习，科研，项目，课程等的介绍，你个人的特质，性格，兴趣，未来想要发展的方向等等。简历也需要包括你的个人信息，教育背景，实习/项目经历，校园经历，荣誉成绩等。同样地，你需要好好思考怎么把有价值，有趣味的内容展现出来，让人有兴趣继续阅读下去并给到你面试的机会。
最后我想说的是，无论申请哪个项目，实力+运气=成功。希望各位小伙伴都能做好准备，努力冲好每一关，拿到满意的offer！