学期|【MIT BA 项目】已开放申请！分析报告一站式给到你！( 五 )
第四步：准备面试
网申提交后会给 shortlisted candidates 发真人面试邀请 ， 面试一般持续 30-40 分钟 。
面试前需准备一个分析/数据科学相关项目汇报展示 。
面试过程中会涉及行为问题、简历问题、技术问题以及项目有关的 follow-up 问题 。
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→ 简历上所有经历需要烂熟于心 ， 换位思考可能出现的问题角度
→ 为常见行为问题（比如团队协作与冲突、困境处理等）准备一些可灵活互用的具体例子
→ 提前准备 career goal, why school, why program 等常见商学院面试问题
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棕榈大道总结的通关秘籍
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成功申请者画像
综合官方录取数据和棕榈往届录取案例 ， MIT MBAn 项目典型 offer holder 画像如下：
高 GPA：
平均绩点在 3.8+
高 GRE/GMAT：
普遍为 GRE 330+选手 ， Quant 成绩接近满分 ， GMAT 740+
本科院校优秀：
中国录取学生基本为港本或海外知名院校
理工科专业背景：
本科主要为数学、统计、工程类专业
technical 实践经历丰富：
具备数据高度相关实习/科研/竞赛经验
背景提升策略
GPA 相关：
绩点未成定数时 ， 尽快提高 GPA 至 3.7+ ， 越高越好
标化考试：
尽管学校由于疫情原因放松 GT 成绩提交政策 ， 仍建议同学准备一份 325+ GRE 和 105+ TOEFL 分数
先修课：
如非理工类背景或者数学成绩一般 ， 建议通过辅修、公共选修课或者一些权威网课平台（如 Coursera/MOOC ， 最好能拿到证书）补充量化方面专业知识和技能（如 Python ， R ）
实习经历：
简历中至少有 2 段实习和数据分析相关 ， 多多益善
其中至少有一份高度相关且 big name 的实习经历 。 工作内容足够扎实 ， 对数据认识足够沉淀可输出 。 最好能涉及数据收集—数据清洗—建模分析—产出分析报告整个流程
另一份可根据自身职业规划选择 ， 涉及数据分析在金融、咨询、市场等领域中的应用
研究项目：
具备 1-2 段更深层次的项目 ， 比如涉及算法开发的科研、实验室项目/ Kaggle 数据科学竞赛等
经历围绕项目培养方向服务
很多名校候选人都有着较为丰富的实践和活动经历 。
一方面 ， 这些经历可以多维度展现学生能力、思想和个性 。
另一方面 ， 如果经历分散则需要申请者耐心梳理以及果断取舍 ， 在有限字数和面试时间内 ， 围绕学院和项目看重的能力和素质进行展示 。
组织答案时 ， 要把 “学校想要什么样的学生” 以及 “我为什么值得被录取”这两个问题谨记于心 ， 充分展现与项目培养方向适配性 。
比如 ， 针对 MIT 重视候选人对于 Sloan Community 未来贡献这一点 ， 我们需要 highlight 自己有关团队影响力的事迹和感悟 。
而 100% 的数据科学从业数据也从侧面提示我们充分展现自己对用数据解决商业问题的热情和雄心 。
如有意从事咨询、零售、科技、医药等行业 ， 更可以直抒对于该行业的强烈兴趣与独特见解 。
强韧性和高执行力是通往名校offer的门票
申请名校是一条长征路 。
从列出合适有分量且互为补充的推荐人名单 ， 到收起拿到面试的短暂欣喜 ， 准备迎来更为严苛的终极考验 ， 每一个环节都需要自己戒骄戒躁 ， 用心对待 。
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