商科跨申DS，指南者背景提升项目这样给你补充相关经历

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学生需求

Data Science在数学，统计，编程，算法，商业应用方面都有涉及，对申请者背景的限制相对较小，并且近年来人工智能发展的热潮也使得该专业的就业前景比较好，所以非常受到申请者的青睐，也因此使得此类项目申请难度增大。
L同学是中游985保险学专业的，希望申请的是美国的数据科学专业，在校的时候所修的大多是经济金融领域的课程，虽然DS专业所需的数理统计类的课程都有涉及但是对于机器学习的应用以及编程是两个比较大的短板，也没有与此相关的经历，为了帮助L同学补充机器学习相关知识以及python编程的能力，我们推荐他参加了机器学习实战——基于机器学习的保险购买潜在客户挖掘系统。
随着数字产业和科技的迅速发展，保险行业的传统“人海战术”营销方式效果欠佳，各大公司都在利用人工智能这一新技术进行营销挖掘系统研发。他们依靠大数据及人工智能，根据客户以往表现和客户购买保险的概率进行预测，再将概率转化为购买欲望评分，从而帮助企业锁定潜在客户，实现精准营销，达到节约成本，提高效率的目的，通过本项目L同学可以获得一段人工智能领域+保险的经历，是与自身本科专业以及申请专业都很锲合的。

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项目的申请应用

本次项目，我们将会模拟真实的行业场景，采用同样的思路进行精准营销，使用机器学习方法构建保险购买潜在客户挖掘系统，用来快速定位找到有效客户。通过既往购买保险的客户相关信息，包括43个社会人口学特征和43个产权相关特征，我们将使用特征抽取，特征过滤等方式对数据进行处理后建模，对潜在客户的保险购买欲望进行预测，达到精准营销的目的。

该项目可以很好地将M同学本科专业与数据科学串联起来，可以作为申请的兴趣来源和专业积累，因此我们在文书设计中就对于这个经历进行了引用，利用它能很好地证明并串联起兴趣、过往积累、职业发展规划等方面。

（文书框架，点击放大）

结合自身专业与这段经历，阐述转专业的理由及优势

保险学所学的风险管理、精算以及概率论、统计学等课程都为自己转修数据科学提供了扎实的数理统计基础，在一次保险用户购买评估项目中引入了机器学习的相关知识感受了人工智能算法的魅力，了解到了依托大数据时代人工智能会给各行业的带来新的生机，希望自己之后可以跨入人工智领域。

展示数据科学所需的核心技能

大部分本科专业目前都是没有人工智能专业课程的，所以在该段经历中所展示的对于机器学习各大算法的理解以及对于机器学习完整建模流程的掌握是一大加分点，编程也是数据科学专业所看重，经历中注重展现如何使用python完成数据清洗、预处理、特征工程、模型搭建及评估等工作，来体现自身算法+编程的能力。

对实习申请帮助显著，为职业发展规划做出指引

在了解到人工智能魅力之后继续学习了深度学习、文本挖掘等相关知识，了解到了人工智能还可以应用在非结构化数据领域如：文本数据处理以及图像数据处理等，切实感受到了人工智能的魅力，希望之后可以学习到更多的人工智能技术进入该行业推动社会的智能化发展，因此来引出专业申请动机。

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学习过程

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学习成果