01
录取专业分析
截至目前，机构学员在2026年申请季中一共斩获了60枚康奈尔大学的offer（其中康奈尔本校44枚，Cornell Tech校区16枚）。录取的项目涉猎领域非常广，理工科包括但不限于运筹学-金融工程方向硕士8枚、生物统计与数据科学硕士7枚、计算机科学硕士7枚、系统工程硕士6枚、数据科学与决策分析硕士6枚、电子与计算机工程3枚，文商科包含但不限于公共管理硕士5枚、管理学硕士4枚、应用经济与管理硕士4枚、商业分析硕士1枚（26年新开专业）。
02
学生本科院校分析
从录取学生的本科院校背景来看，主要还是集中在北美院校，包含了纽约大学、波士顿大学、罗切斯特大学、多伦多大学、南加州大学、布兰迪斯大学、伊利诺伊大学香槟分校等，也有中外合办院校（纽约大学上海校区、昆山杜克），同时也包含了国内高校（上海交大、浙江财经、南开大学）。
03
学生GPA分析
从下方的饼图中可以直观地看到，拿到康奈尔录取的机构学员有一半GPA是超过3.7+，这一档也可以看作是拿到offer的主力人群，高GPA的优势还是很明显的。接下去3.5-3.7这一区间的人数占比达到了28.3%接近三成，这个区间的学生人数也不算少，说明康奈尔有些项目的bar并没有那么高，这一区间的学生通过个性化文书，科研、实习背景提升，仍然是有竞争力的。3.5以下的学生一共只占到了两成，这一区间能拿到offer更多是属于“彩票”校，申请材料准备的重心会放在撰写文书、选项目策略。
第二张图我选取了几个申请比较热门的项目对它们录取的标准做一个分析。
从图中可以看出不同项目对GPA的要求差异还是挺明显的。像 Data Science and Decision Analytics、ORIE–Financial Engineering 这类项目，3.7+占比非常高，基本可以看作是高分申请者的集中区，对GPA的要求相对更严格。而像 BDS、Management 以及 Applied Economics and Management，这些项目虽然3.7+依然更有优势，但3.5–3.7甚至更低分段也都有一定比例，说明它们在筛选时并不是只看分数。还有一类对GPA相对更友好的项目，比如 MPA、Systems Engineering 和 ECE，这些项目的GPA分布比较分散，各个区间都有，整体包容度更高一些。
总体来看，康奈尔还是更偏好录取高GPA的学生。如果学生的GPA本身就比较有竞争力，或者至少达到一个相对稳的区间，同时又有不错的实习或科研经历，那么拿到录取的概率还是比较大的。当然，对于GPA相对没有那么占优势的同学来说，也不是完全没有机会，通过更有针对性的文书准备，以及合理的项目选择，依然是可以争取到录取的。
04
GRE分析
尽管现在很多美国大学在申请时已经不强制要求提交GRE，但从机构拿到 Cornell 录取的学生情况来看，实际提交GRE成绩的人数依然超过了80%，说明大多数申请者还是会选择去考一个GRE。
在这些提交成绩的学生中，所有人的分数都在320以上（这个分数通常也可以看作中国学生的一个基本线）。同时，还有相当一部分学生分数较高，其中42.5%的学生超过了330分，另外还有25%的学生集中在325–330这个区间。
从这个情况来看，在申请规划阶段，依然是建议学生去准备GRE的。目前仍有一些项目是鼓励甚至要求提交GRE的，比如 ORIE项目就是必须提交GRE成绩。此外，对于GPA相对较低、或者想要转专业申请Data/CS方向，以及文商科背景的学生来说，GRE可以在一定程度上体现学生的量化能力，能作为一个提升整体竞争力比较有效的补充项。
05
学生软性背景分析
在所有收到康奈尔offer的同学中，我们发现有21位学生参加了机构提供的名企PTA项目，其中有7位学生完成了两段PTA。实习方面，绝大部分的同学都至少拥有2段和自己硕士申请方向相关的实习，有一定比例的同学完成了三段及以上实习，也有同学选择了机构美国精品公司实习(SI)。科研的情况，更多取决于学生申请的方向以及项目。
从结果上来看，偏文商科的项目例如（管理学、应用经济与管理、商业分析）在考量候选人背景时并不会把科研看的太重。上述三个项目共有9位同学拿到offer，其中仅有一位学生有过1段科研经历，但是这其中有6位同学有超过3段及以上的实习经历，所以像这一类项目明显更偏好有多段实习经历的学生。
此外，还有录取人数较多的金融工程项目也会很看重学生有相关量化背景。
理工科方面，有科研经历的学生主要还是集中在计算机、生物这两个领域。想要申请康奈尔计算机大类或者生物大类项目的学生还是建议至少有一段科研会比较有竞争力。
06
热门项目录取总结
MEng ORIE - Financial Engineering
Cornell University 的 ORIE - Financial Engineering 本质上就是一个经典、偏量化的金融工程项目，整体风格偏硬核，主要是用数学、统计和编程去解决金融里的问题，比如衍生品定价、量化交易和风险管理。项目本身是三学期结构，前两学期在 Ithaca 上课，最后一学期会去纽约（CFEM）上课，学生有机会接触到真实的项目和公司资源，更接近实际工作环境。这个项目的学生毕业后，大多会往量化研究、量化开发、风险建模、数据分析这些方向走，就业主要集中在对冲基金、量化交易公司、投行和金融科技公司。
在 26 Fall 这个申请季中，一共有8 位学员收获了该项目的 offer。
从整体录取情况来看，这个项目的竞争还是很激烈的。背景方面，海外学生主要来自美国 Top40、英国 G5 和港三院校，国内学生则基本来自顶尖 985 高校；专业上也大多集中在应用数学、统计等数理相关方向。在软背景上，这些学生基本都有3 段左右强相关的实习经历，同时具备比较扎实的量化基础。标化成绩方面，GRE 平均分在330左右，国内学生的托福基本在110+，GPA 大多在3.8 以上。
整体来看，这个项目更偏向筛选“强数理 + 强实习 + 高标化”的申请者。如果后续想申请顶级金工项目，建议可以以这一类背景作为参考目标去准备。
MS Biostatistics and Data Science
康奈尔大学的 MS Biostatistics and Data Science 项目是开设在 Weill Cornell Medicine医学院下，位于纽约市曼哈顿，整体资源会更偏医疗和生物方向。项目时长大概在一年半左右，学生需要完成至少36个学分。课程上是典型的“生统 + 数据科学”结合，会学统计建模、数据分析，也会接触一些机器学习方法，整体还是围绕医疗数据、公共健康、临床研究这些场景来展开。项目里包含一个实用的capstone 项目。学生有机会跟真实的医疗项目合作，从前期对接到最后做报告和展示，整体更接近实际工作的节奏，对积累项目经验会有帮助。
申请上，这个项目对数理基础是有明确要求的，一般需要有多元微积分、线性代数、概率统计这些课程背景，同时也希望申请者有一定的编程基础，比如用过 Python、R 之类的工具。整体来说，它更适合本身是统计、数学、数据相关背景，并且对医疗或健康数据方向感兴趣的同学。如果未来想去制药公司、医疗数据公司，或者做生物统计师/health data相关岗位，这个项目是很理想的。
机构今年一共有7位学员拿到了 BDS 的 offer，这些学生整体来看，都是背景比较均衡、方向也比较清晰的一类人。
本科院校方面，无论是国内还是国外，基本都来自比较不错的学校，整体背景是在线的。专业上也很集中，几乎都和数据相关，比如数学、统计、应用数学，或者是生物+数据、经济+统计这种交叉组合，很少有完全无关的背景，所以可以看出这个项目还是比较看重申请者的数理基础和一定的编程能力。
从成绩来看，GPA大致集中在3.5到3.8之间，其中3.7左右是相对更稳、更有竞争力的区间；GRE整体在330上下，但也有320出头成功录取的情况，说明标化虽然重要，但不是唯一决定因素。此外，实习经历也很关键，这些学生基本都有2到3段实习，而且都是和数据分析相关的内容，实践能力这一块是比较扎实的。科研方面如果有偏biostats方向的科研经历，会是一个明显的加分项。另外，这些学生还有一个比较共性的特点，就是大多数人都有机构PTA的经历，在一定程度上补充了项目经验，也让整体背景更加完整。
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宝藏项目录取总结
Master of Public Administration
康奈尔大学的MPA的 MPA 项目开设在 Cornell Jeb E. Brooks School of Public Policy，整体来说是一个比较偏“文科取向”的项目。它更关注的是公共政策、社会问题以及政府治理这些方向，比如教育、医疗、环境、社会公平等议题，而不是特别强调技术或者编程能力。课程里会涉及一些基础的数据分析，但更多还是围绕政策分析、写作表达、案例讨论和逻辑思考展开。就业方向相对比较宽泛，不只是传统意义上的政府或国际组织，也有不少学生去咨询公司、智库、非营利机构，或者进入企业从事战略、政策研究、公共事务等岗位。
截至目前，机构26fall一共有5位同学拿到了这个项目的offer。从学生的“三维”分析来看，这个项目的录取bar并不是很高。这几位录取者的平均GPA在3.3左右，只有一位同学考了GRE（321分）。不过这些同学的软性背景整体都比较丰富，包括机构的PTA项目、科研以及实习，平均每个人都有3段左右的相关经历。他们的本科院校都来自海外院校（有一位是昆杜），并且都是以经济学、心理学背景为主。如果学生的背景是海本+文商科专业，GPA不是那么理想，又想获得一个藤校offer，我认为MPA会是一个不容错过的选择。
MEng of Systems Engineering
Cornell University 的 MEng in Systems Engineering 项目开设在Cornell Duffield College of Engineering 下，是一个灵活性较强的就业型工程类项目。它不仅仅局限于传统的系统工程课程，还允许学生根据个人兴趣和职业目标，选修计算机科学、数据科学或运筹与工业工程（ORIE）等相关课程。这种灵活的选课机制让学生可以根据自身背景和未来发展方向量身定制课程，最后毕业后可以进入多个行业和领域，比如数据科学、算法、软件开发、供应链管理、产机构化、咨询和金融等。
截至目前，机构一共有6位学员收获了该项目的offer。这6位学生的平均GPA大约在3.5，其中有3位同学具备2段PTA经历，另外有1位同学有2段实习经历。从本科背景来看，这些学生的专业主要集中在数学、应用数学和计算机相关方向，因此整体都具备比较扎实的数理基础和编程能力。
值得一提的是，今年我们有一位来自国内某211高校、GPA仅3.25的学生也成功拿到了offer，这说明此项目在个别情况下对背景也是有一定包容度的。但整体来看，Systems Engineering并不能简单地当作“保底项目”。如果是理工科背景且GPA在3.3及以上的同学，我认为都是可以尝试申请这个项目的。
上面推荐的两个宝藏项目，相比一些热门项目，整体门槛确实没有那么高，但也绝对不是随手申请就能拿到录取的。除了项目选择本身，在成绩不占优势的情况下，能否被录取，文书的匹配度其实是一个非常关键、也容易被忽视的因素。因此，学生需要把自己的相关经历、职业目标，以及为什么选择这个项目、这个项目在整体未来规划中扮演的角色梳理清楚，并在文书中串联成一条清晰且连贯的主线。好的文书并不是简单地罗列经历，而是通过内容去塑造一个真实、立体、有思考的申请者形象，用具体的经历和清晰的动机，让招生官相信你的每一个选择都是有准备、有逻辑的，从而真正被打动。
08
结尾
在申请过程中，比起一味跟随所谓的热门方向或者AI浪潮，更重要的是想清楚自己真正的兴趣在哪里，擅长什么，以及未来想走一条什么样的路。只有在这个基础上，去选择适合自己的项目，整个申请才会变得有方向、有逻辑。
读硕士只是人生中的一段经历，而不是终点，未来依然有很多可能性。衷心祝愿之后的同学们都能在申请季拿到自己真正满意、适合自己的offer！
