Common Data Set（CDS） 通用数据集，是一个由美国各大学官方提供、每年更新、长达30+页的超详细年度报告，包含了大学对上一轮申请的偏好总结和数据统计，如录取率、学费明细、成绩分布等。
在美国各名校发布的2023-2024年报告中，斯坦福大学、哥伦比亚大学、布朗大学等均明确写出，在考虑申请候选人时把推荐信列为“非常重要”的一项。
哥伦比亚大学
布朗大学
斯坦福大学
麻省理工学院在《如何写好推荐信》中提出了几点“优秀推荐信”需要具备的特点：
推荐人与学生的交流频繁，充分了解学生的特点和具体的故事
明确的写出学生在ta正在申请的领域做出了哪些努力，比起其他申请者，ta有什么优势？除了学术，ta在有没有同时展现出非学术的品质
推荐人表达对学生的高度认可，让招生官感受到强烈的意愿
图源MIT官网
2024年暑假， 阿思丹教授小班科研课程 邀请到了加州伯克利大学应用数学系终身教授 Ming Gu，为中国高中生亲自研发数学课程《数据驱动决策：线性规划与最优化》，优秀学生有机会申请教授亲笔推荐信，强势助力本科申请！
教授通过授课与论文辅导，全程见证学生在数学领域的付出与进步，丰富的教学经验和研究经验让教授可以明确指出学生优势，高校背书令推荐信更具说服力！
PROFESSOR-LED RESEARCH PROGRAM
加州伯克利大学数学系被公认为世界上最广泛、最活跃、最杰出的数学系之一，具有悠久的研究历史和强大的学术影响力。在2024 U.S. News排名中加州伯克利大学排名第四，数学系排名第六。
@ Gu M.
加州大学伯克利分校
应用数学系终身教授
Gu教授博士毕业于耶鲁大学计算机科学，曾获高性能计算国际会议（HIPC）最佳论文奖，在加州大学伯克利分校有25年以上教授工作经验，主要研究领域为应用数学。
目前主要提供“数值分析Numerical Analysis”课程，课程内容包括数值计算、舍入误差、近似和插值、数值正交和常微分方程求解的编程等。
数据趋动决策：
线性规划与最优化
#线性代数 #优化 #运筹学 #人工智能
项目时间：
6月29日开课，每周六上午9:00 - 11:00线上授课
可申年级：
10-12年级及本科，对线性代数/优化/运筹学及应用感兴趣的同学可冲！
课程介绍：
本课程旨在探索线性规划这一有趣领域，为学生打开运筹学、数据科学和人工智能等广阔领域的大门，课程难度适中，与大一年级导论类课程相似。
课程引导学生掌握线性规划基础知识以及其在经济金融领域的应用，还将涵盖最优化与对偶性、单纯形法等知识，将理论与解决饮食、运输、最短路径和二人博弈等实际问题相结合，帮助学生在理论与实践之间激发学科兴趣！
课程内容：
· 线性代数概论：向量、矩阵、矩阵运算
· 线性规划及其对偶，单纯形法
· 最优性和对偶性
· 线性代数的应用
· 实际问题：饮食问题、交通问题、最短路径问题、二人博弈
*授课内容以实际课程为准。
本课程剩余席位紧缺，尽快报名，锁定教授！
PROFESSOR-LED RESEARCH PROGRAM
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的
的
的
1 份5-8页的学术论文
在教授课程和多名老师的辅导下完成项目开题，资料收集，结果分析等，产出结构完整的科研论文。
1 份项目结业证书
顺利完成论文写作的学生，将获得阿思丹教授小班课项目的结业证书
1 份教授评估报告
名校教授亲自评估对学生论文进行打分和点评
50%
教授推荐信
在项目中获得A以上的学生可以有机会获得教授本人出具的推荐信
多达3次投递机会
顺利完成论文的小组有多达3次的投递机会，提供论文发表指导，提高成功几率
项目流程
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项目时间
夏季开课时间： 6月&7月，更多详细信息请咨询顾问老师。名额有限，尽早预约席位，锁定目标教授！
适合学生
雅思6分或同等水平的9-12年级学生，对项目学科有浓厚兴趣，希望获得教授指导的科研机会，有一定的时间管理和独立学习能力。
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