哈佛大学的录取难度

哈佛的研究生项目，尤其是数据科学这一类交叉学科方向，难点从来不只是“硬件够不够”，而是在一批硬件都不差的人里，谁的学术画像更清晰、能力更可验证、发展更具延展性。

对中国申请者而言，分数只是基础门票，真正影响结果的往往是：专业匹配是否自然；科研/项目经历是否能形成“问题链”；未来潜力是否能被看见。

因此，哈佛数据科学的录取，本质是在大量背景达标的申请者中，进一步筛选是否具备研究与工程能力兼备、且能在更高平台持续产出的候选人。

斯坦福大学的录取难度

申请斯坦福大学环境工程硕士难度极高，不仅因录取门槛高，更因其精准“挑人”——看重方向坚定、实践能力强、能将环境问题转化为可行方案的申请者。即使GPA不突出（如3.3+），也可通过课程含金量、系统性训练和项目经历弥补。关键在于清晰展现“为何而来、做过什么、去向何方”。选校需精准定位，文书要构建有力证据链，避免空泛。语言成绩（如托福111）则体现国际适应力。此外，申请者的执行力、配合度与稳定节奏，同样是成功不可或缺的因素。整体而言，斯坦福青睐的不是完美履历，而是逻辑清晰、能力扎实、潜力可期的人才。