加州大学伯克利分校
MA in Statistics
加州大学伯克利分校的统计方向 全美第 2 ，仅次于斯坦福大学。据官网显示，每年伯克利统计系会收到600+份申请，而仅录取80人 （硕士+博士，最终大约40人的班级） ，其难度可想而知！
伯克利统计系既开设MA也开始PhD，但二者不通，申请人只可以申请一个学位项目，MA一年，职业导向，两个学期24个学分，当然你毕业了不想就业也可以申请博士。
MA研究生学位主要学习概率、统计计算、理论统计 （如STAT 201A, 201B, 243） ，现代应用统计学 （如STAT 230） ，以及计算机课程专题、应用随机过程等选修课。
一年的课程压力还是蛮大的，因此，尽管说是不限专业背景，但其实 精算、计算机科学、经济学、数学、统计学 等背景更有优势，至少有线性代数、概率论等先修课程知识，为未来的学习打下基础。
P.S.申请门槛虽然不高，但录取门槛是顶高，申请只要 GPA 3.0，托福 90，GRE 无最低要求 ，是不是看起来很友好，谁都有戏的样子？太天真，往年被录取的学生GPA平均3.8，案例中同学托福考了 110+，GRE 325+，更何况还有其他软性背景、文书加持！
加州伯克分校的 Statistics顺应大数据潮流，就业情况还是非常优秀的，与数据分析、统计研究的公司有合作关系，成立了Inustry Alliance Program行业联盟，集结了微软、基因泰克、道富等企业，往年学生毕业去向大都是国际性大企业，岗位也多是数据分析、统计学家等，前景非常“诱人”。
总而言之，申请到顶尖名校的学生，都具备什么条件呢？
1. 推荐信： 尤其是你所学领域的知名人士推荐信。既然申请的是最顶尖大学，那么知名教授互相认识也是理所当然。审查录取时，教授们会很认真的对待对方所写的推荐信。比如，有本科生曾经和MIT的教授一起工作过，那这封推荐信自然会被伯克利、斯坦福等大学认可。
2. 出版物： 如果能满足条件1，那么一定不在话下。因为如果你想拿到大牛的推荐信，一般来说你一定发表过论文，论文不一定解决了某项世界难题，但至少让大牛印象深刻。即使没有发表论文，也要让推荐人看到你的创造性和工作成果。
建议本科生们不要想着“我要解决世界难题，我要成为超级英雄”，大部分人能力还达不到，能发表论文最好，不能发表论文的就展现自己对项目团队的贡献。切记，你做的项目一定是要和教授研究方向相关。
3. 如果你觉得满足上述两个条件很难，那让自己拥有该领域大牛企业的实习经验，或有某些科研项目经历，这些经验同样能证明你的能力，为软性背景加分。
4. 成绩： GPA很重要的，代表了本科的一个学习状态和成果，尤其是专业课成绩，招生官拿到申请人成绩单，会特意看一下专业课取得什么分数；除了GPA，另一个重要的考试就是GRE，特别是理工科方向 （商科看GMAT） ，排名靠前的院校比较喜欢 GRE math，有的明确需要，也就是必须考，有的是recommen，也就是考了有优势。
总之，录取的学生各有不同，但又各有相同！
