美研DS申请本科专业通常包括以下几类：
数学：
数学专业为学生提供了坚实的数学基础，包括微积分、线性代数、概率论和统计学等。这些课程对于数据科学中的高阶统计和机器学习算法至关重要。
统计学：
统计学专业专注于数据的收集、分析和解释，涵盖了从基本的描述性统计到高级的推断统计和贝叶斯方法。统计学的学习有助于学生掌握如何从数据中提取有用信息并做出科学决策。
计算机科学：
计算机科学专业涵盖了编程、算法、数据结构、操作系统等核心课程。这些技能对于数据科学中的数据处理、数据挖掘和机器学习算法实现至关重要。
经济学：
经济学专业提供了对数据分析和决策制定至关重要的宏观经济和微观经济理论基础，同时也会涉及数据处理和统计方法的应用。
工程学：
某些工程学专业（如计算机工程、软件工程等）也提供数据科学相关的课程，强调计算机系统的设计和实现，以及数据处理和分析技能的培养。
其他相关专业：
如物理学、生物学、心理学等，这些专业也提供与数据科学相关的课程，适合具有特定背景的学生申请。
申请建议
量化背景：申请数据科学专业时，量化课程的数量和质量是非常重要的考量因素。学生应尽可能在本科阶段修读更多的数学、统计和计算机科学课程。
项目经验：具备相关项目经验，如参与数据分析项目、机器学习项目等，能够显著提升申请的成功率。
推荐信：来自教授或研究导师的推荐信能够展示学生的学术能力和研究潜力，对申请非常有帮助。
个人陈述：在个人陈述中，学生应明确阐述自己选择数据科学专业的动机、兴趣以及未来的职业规划。
希望这些信息对你申请美研DS本科专业有所帮助。