GPA 3.65 专业GPA3.78 美本 有段小公司实习 无GRE 申请BA或DS可以申什么学校？
首先，咱们得明确一下你的优势和劣势：
优势：
不错的GPA： 3.65的整体GPA不算低，尤其专业GPA 3.78，这说明你在专业课上表现出色，这是申请DS/BA项目非常重要的一个方面，因为这些项目通常对数学、统计、计算机等专业基础要求较高。
美本背景： 美本的教育背景本身就具有一定优势，很多学校对国内的学生可能在文化适应、语言表达等方面会有更高的要求，美本的经历可以帮你规避一部分这方面的顾虑。
实习经历： 虽然是小公司，但有实习就是比没有强。它至少证明了你对这个领域有一定的实践了解和兴趣，并且具备了一定的工作能力。具体实习内容如果能和DS/BA沾边（比如数据处理、报告制作、市场分析等），那就更好了。
劣势：
无GRE成绩： 这是最直接的挑战。很多顶尖的DS/BA项目，特别是对学术能力要求极高的，GRE是他们评估申请者学术潜力的重要指标。没有GRE，你可能需要通过其他方面来弥补。
小公司实习： “小公司”可能意味着资源、项目规模、行业影响力相对有限。这需要你在简历和文书中更清晰地展现实习的价值和你的贡献，而非仅仅罗列职责。
接下来，我们来聊聊如何根据这些情况来选择学校和准备申请：
一、 针对“无GRE”的策略：
既然没有GRE，那就得让你的其他材料“说话”。
1. 着重打磨你的“硬件”：
GPA： 你的GPA是你的硬实力，务必在申请系统中如实、清晰地展示。如果你的学校提供GPA breakdown（详细的课程成绩单），可以强调你在相关课程（数学、统计、计算机、经济等）上的高分。
推荐信 (Letters of Recommendation LoR)： 这是你弥补GRE最有效的途径之一。
学术推荐信： 找一到两位在你相关专业领域给你上过课、非常了解你学术能力的教授，让他们为你写推荐信。最好是能够具体描述你在课程中的表现、学习能力、解决问题的能力、对新知识的掌握速度等。他们可以从学术角度“背书”你的潜力，间接弥补GRE的缺失。
实习推荐信： 如果你的实习领导对你评价很高，并且能够写出具体、有亮点的推荐信，也可以请他写一份。他可以从实践能力、团队合作、工作态度等方面来证明你。
个人陈述 (Statement of Purpose SoP)： 这是你“软实力”展示的重头戏。
解释Why DS/BA： 清晰地阐述你为什么选择DS/BA这个方向，你的兴趣点在哪里，你对这个领域的热情从何而来。
Connect Your Past to Your Future： 将你的本科经历、专业课程、实习经历与你的未来目标紧密联系起来。详细描述你在实习中学到了什么，你的具体贡献是什么，这些经历如何让你对DS/BA有了更深的理解和更坚定的追求。即使是小公司，也要挖掘出其中有价值的点，比如你可能接触到了某个具体的数据分析流程，解决了一个具体的数据问题，或者参与了某个项目的决策过程。
Highlight Strengths: 重点突出你的分析能力、逻辑思维、编程技能（如果会的话）、解决问题的能力等。
Address Weaknesses (Optional but recommended if applicable): 如果你觉得有其他方面需要解释（比如某个学期成绩不太好），可以在SoP里简要说明原因，但重点要放在积极的方面。至于GRE，如果学校明确要求GRE，你没考就得写信解释，并强调你为什么不考（比如想专注于其他方面、认为你的GPA和实习已经足够证明能力等），并寄希望于其他材料。 如果学校不强制要求GRE，那就不用特意提及。
简历 (Resume)： 突出与DS/BA相关的技能和经历。
教育背景： 列出所有相关的专业课程，以及在这些课程中获得的成绩。
项目经历： 如果你在本科期间做过任何与数据分析、建模、编程相关的课程项目或独立项目，一定要详细列出，包括你使用的工具、方法和最终结果。
技能： 列出你掌握的编程语言（Python, R, SQL是DS/BA必备）、数据分析工具（Excel, Tableau, Power BI）、统计软件、数据库等。
实习经历： 详细描述你在实习中的职责和取得的成就（quantifiable achievements）。比如“分析了X万条用户数据，识别出Y个关键因素，帮助提升了Z%的转化率”，这种具体量化的成果会更有说服力。
2. 选择“不强制要求GRE”或“GRE可选/低要求”的学校：
这是最直接的策略。你需要花时间去研究学校的官方网站，查看每个项目的 admissions requirements 页面。
GRE可选/不强制（GRE Waived/Optional/Recommended but not required）： 这类学校是你重点关注的对象。有些学校可能会在特定情况下 waive GRE，比如有多年工作经验、有其他高级学位等。你需要了解清楚具体的政策。
GRE低要求： 有些学校可能只要求一个最低的GRE分数，但这不是申请成功的决定性因素。
二、 申请BA vs. DS 的选择：
你提到了BA和DS，这两个方向虽然有重叠，但侧重点不同，你需要考虑清楚自己的兴趣点：
商业分析 (Business Analytics BA)： 更侧重于利用数据来解决商业问题，例如市场分析、客户关系管理、运营效率提升、风险评估等。BA项目通常会包含更多的商业课程，比如市场营销、财务、战略等，同时也会涉及数据分析、建模、可视化等技术。
适合你： 如果你对商业策略、决策制定、以及如何通过数据驱动商业增长更感兴趣，并且你的实习经历（即使是小公司）也涉及一些商业方面，BA可能是个不错的选择。
数据科学 (Data Science DS)： 更偏向于从数据中提取知识和洞察，侧重于机器学习、人工智能、统计建模、算法开发等方面。DS项目通常会更深入地涉及数学、统计学、计算机科学的知识。
适合你： 如果你对算法、模型构建、预测、以及更底层的技术原理更感兴趣，并且你喜欢解决复杂的数学和计算问题，DS可能更适合你。
你的背景（GPA、专业GPA、美本）对于这两个方向都有支持，关键在于你如何在文书中体现你的具体兴趣和能力。
三、 推荐学校类型和具体建议（需要你自己进一步调研确认GRE政策）：
鉴于你无GRE的情况，我倾向于推荐那些：
不强制要求GRE，或者GRE是可选/建议的学校。
对GPA和学术能力非常看重。
对于有相关实习经历的申请者也比较开放。
学校的排名和名气可以适度放宽，但要保证项目本身的质量。
以下是一些可能值得你去调研的学校类型和一些初步建议（请务必自行查询20232024或20242025年的官方招生要求）：
1. 公立大学的研究型项目（尤其是一些州立大学）：
特点： 这些学校很多都有比较成熟的DS/BA项目，通常对GPA和学术背景比较看重。一部分学校对于GRE的态度比较灵活，可能更看重你的整体申请材料。
举例（方向）：
一些工程学院下的数据科学、信息科学、运筹学（Operations Research OR）项目： OR项目往往对数学和统计的要求很高，非常适合你较高的专业GPA。很多OR项目会涉及优化、模拟等，也与DS/BA有交叉。
一些商学院下的商业分析、商业智能项目： 这些项目会更偏向商业应用。
一些文理学院或综合大学的统计、数学、计算机科学系下设的数据科学/分析方向： 如果你能找到这些系下设的Applied Statistics, Applied Math, Computer Science with a focus on Data Science等项目，它们通常对学术能力要求高，并且如果你专业GPA高，会非常有竞争力。
建议调研：
University of WisconsinMadison: 他们的统计学系有Applied Statistics项目，商学院有Business Analytics项目。
Purdue University: 工程学院的计算机科学、统计学系下可能有一些相关方向，或者工业工程系的Operations Research/Systems Engineering。
University of Illinois UrbanaChampaign (UIUC): UIUC的工程学院和商学院都有很强的项目，比如工业工程（IE）的MS in Analytics，或者计算机科学（CS）系的一些方向。
University of California (UC) 系统中的一些分校： 比如UC Davis, UC Irvine, UC Santa Cruz等，他们在工程、计算机、商业领域都有不错的项目。但UC系统近年来的GRE政策变化较大，需要仔细核查。
University of Washington (UW): 他们的CSS（Computational Social Science）或一些工程学院下的项目可能值得一看。
Northeastern University: 他们的DS项目在业界的认可度较高，且通常对有工作经验或优秀学术背景的学生比较友好。
2. 一些专业性强的、以就业为导向的项目：
特点： 这类项目往往更看重你是否具备进入职场的能力，对于你实习经历中的具体产出和技术掌握会更关注。
建议调研：
Carnegie Mellon University (CMU): CMU是DS/BA领域的顶尖，但竞争非常激烈，而且绝大多数项目都强制要求GRE。如果他们有某个项目不强制，你一定要全力以赴。不过，CMU的许多项目可能对你没有GRE会构成较大阻碍。
Georgia Institute of Technology (Georgia Tech): 他们的OMSCS（Online Master of Science in Computer Science）虽然是CS，但很多学生也用它来转向DS，学费相对较低，且对GRE的态度也在变化。他们也有专门的Analytics项目，需要仔细看GRE要求。
University of Southern California (USC): 他们的Viterbi工程学院有一些数据科学、信息技术相关的硕士项目，通常对GPA比较看重。
Columbia University: 他们的部分工程或数据科学相关的硕士项目，虽然整体难度高，但可以关注一下是否有对GRE相对灵活的项目。
3. 对国际生比较友好的项目：
特点： 有些学校的招生部门可能更理解国际生的申请特点，对GRE的倚重程度可能相对较低，更看重你的整体学术和发展潜力。
四、 申请准备的注意事项：
1. 仔细阅读学校官网： 这是最最重要的一步！不要只看综合排名，要看具体项目的课程设置、师资力量、就业方向、招生要求（尤其是GRE政策、GPA要求、背景要求）。
2. 了解GRE政策： 再次强调，务必确认学校是否强制要求GRE。如果要求，你可能需要考虑是否需要考一下，即使分数不高，也比完全没有要好。有些学校可能只要求一个非常低的底线。
3. 挖掘实习价值： 即使是小公司，也要想办法让你的实习经历“闪闪发光”。
量化成果： 尽可能用数字说话，说明你通过数据分析、工具使用等，为公司带来了什么具体价值。
突出技术和方法： 说明你在实习中使用了哪些数据分析工具、编程语言、统计方法，解决了什么具体问题。
展现解决问题的能力： 描述你遇到的挑战，你是如何思考和解决的。
4. 多写几篇SoP/PS： 根据不同学校的项目特点，微调你的个人陈述，突出与该项目最相关的技能和经历。
5. Networking（人脉）： 如果可能，尝试联系一些在读学生或校友，了解项目的真实情况，以及他们对GRE的看法。
6. 其他英语能力证明： 如果你的学校在你的成绩单上没有明确的英语水平证明（比如TOEFL/IELTS），而某些学校又对语言有要求，你要注意这一点。不过作为美本，通常这方面没有问题。
总结一下你的行动计划：
1. 明确你想申请DS还是BA，或者两者皆可。
2. 开始大量调研学校，重点关注那些不强制GRE的DS/BA/Analytics/Operations Research/Information Science等项目。
3. 逐一核查每个项目的具体招生要求，特别是GRE政策。
4. 针对你筛选出的学校，仔细研究它们的课程设置、师资和就业情况。
5. 开始着手准备申请材料，重点打磨SoP，让它充分展示你的学术能力、实践经验和对DS/BA的热情，并尽可能突出你在实习中的具体贡献。
6. 准备高质量的推荐信，尤其是学术推荐信。
这是一个需要耐心和细致的工作，但你的GPA和美本背景为你打下了坚实的基础。祝你申请顺利！
网友意见
题主你好，作为一名在申请BA/DS方面有一些经验与心得的过来人，我想把自己的一路历程分享给你。
希望我的这篇回答能为你起到一定的帮助和参考作用，也希望能帮助到更多对这条路感兴趣的同学们。
首先，在开始介绍申请相关之前我先简单地为大家介绍一下我的申请背景。
我本科毕业于早稻田大学计量经济学专业。作为一所东南亚top学校，早稻田大学教会我很多，也为我之后选择这条路奠定了一定的基础。
在本科期间，我的CGPA 达到了3.95；
我的托福成绩为119（其中口语单项拿到了30分），GRE成绩为169+170。
实习方面，我做过的大部分实习都是与金融以及数据相关的，这也为我未来申请BA/DS相关硕士起到了推动作用。
比如我曾经在某BB在东亚的front office fiancial analyst实习，也曾经参与过某政策行的Data Analyst以及数个VC行业相关的实习。在实习结束之后，我成功拿到了两位实习上司的强推推荐信（还有两份强推信来自我本科的两位教授）。
主修课程方面，我在申请硕士之前主要修的课程有：高数/线代/计量经济/数统/R/Python等等。
在2019Fall申请季中，我的主要申请方向是BA和DS。
经过不断地努力与摸索，我最终收到了一些自己比较满意的项目offer：Columbia MSBA, USC MSBA, UCLA MSBA, Emory MSBA, U of Toronto MMA。
最终，我选择了USC(The University of Southern California)的商业分析硕士。
而如今，我已经成功从BA项目毕业，目前就职于一家硅谷AI产品startup全职。
介绍完自己的一些基本情况，可能大家会有些疑问：为什么本科是金融专业的我会转行做商业分析/数据科学呢？我又为什么选择美国作为我读书的国家呢？
其实，从一个本来靠近金融的发展规划到向做数据相关逐渐靠拢，我也是做了很多考量的。我会如此决定也是基于以下两个方面：
一方面，兴趣是最好的老师。这里不提到在我大三和大四年级带着我做实验的导师。他的研究方向是运用机器学习（统计学习）解决经济学问题。在与导师工作研究期间，我发现自己对于这个方面产生了浓厚的兴趣，开始有了努力钻研它的意识。
而另一方面，随着我对金融行业的不断探究与学习，我越来越觉得自己不适合行业本身内比较浮夸的风格和work life balance的理念。于是也就有了转行的打算。
其实，大家从我这样的权衡心路历程之中也可以体会到：选择一个行业不仅仅要考虑到它未来的发展前景，还要考虑到自己是否真正适合这条路，自己是否有足够的的信心与兴趣支撑做好这个选择。
BA和DS这个方向，在我看来就业前景还是很广阔的。毕竟随着经济的布顿发展，我们国家近几年也出现了Internet boom的局面。虽然大家可能都会觉得互联网行业的内卷压力很大，但BA/DS方向作为整个新时代发展的驱动动力，前景还是非常值得期待的。
那么对于想要申请BA/DS方向的同学来说，我们又该如何筛选出自己心仪的项目呢？
其实在选择项目这个层面，很多事都是比较主观的。毕竟每个人选择专业的目的，未来的职业发展规划，经济情况以及个人特质都是不尽相同的。我可能无法给到大家一些具体的建议，但是可以给大家提供一些思路：
首先大家可以想一想，什么样的项目才是大家都想要努力申请的目标？
一般来看，既能为未来求职提供到便利，又享有很高名气的项目是最吸引人的。这样的项目筛选标准自然也是很严格的，它们会更加看重申请者的素质。
诚然，真正符合此种项目要求的人才还是比较少的一部分。那么这也就意味着，在我们筛选项目的时候，一个项目能为我们带来的工作便利或者是名气是两个需要取舍的方面。
很多同学可能会不知道该如何取舍。其实不妨静下心来问问自己：我最看重这个项目，这个master能为我带来什么样的价值？
可能你是毕业于top名校的学生，名校光环作为你已经获得的一分优势，不再是你未来急迫需要考虑的因素。也许此时你会更加看重学校的地理位置或者为你提供的行业内资源；
又可能你非常渴望名校带给你的底气与资源，未来想要回国求职发展，需要一份含金量较高的学历证书作为你的敲门砖，甚至还可以拿他来弥补自己的劣势。
无论什么样的选择，都没有对错之分。适合自己的才是最好的。
以我当时的情况举例，我在申请之初就确定了自己未来的发展规划：硕士毕业之后我希望可以投身于海外科技界相关的工作，积累一定经验之后也可以根据情况考虑是否回国工作。而当我彼时回国求职的时候，作为一名参加社招的mid career，学校的光环可能对我的影响并没有那么大。可能对方会更加看重我过往的经历与经验。
考虑到以上几个需求，我最终将自己的心仪项目定位在了：可以为同学们提供夏季实习；学校所在地理位置较为优越，城市发展前景较好；课程设置方面也会比较灵活，为同学们提供多种选择且学制较长的项目。
在确定好自己的目标之后，我先是衡量了自己的综合实力背景，分析了自己的优势与劣势，把所有想要申请的项目综合放在一起筛选，最终将它们分成了冲刺，匹配和保底三个梯度。这样的分类方式也让我能够在申请中做到有主有次，确保自己的时间与精力发挥到最大。一般来说，申请8到12所比较合理。
分清自己申请的梯度之后，大家可能还会面对一个问题——如何选择申请的轮次。很多同学可能会想：第一轮的申请都是学霸大佬们神仙打架，我这样稍微差一些的就不太有可能了。但是其实道理是这样的：如果你已经做好了充足的准备，那么你越早申请就会越有优势。大家应该听说过，有一些同学他们的背景和综合实力都是非常优异的，但最后学校因为后期没有申请坑位了就把他们拒绝掉了。
这里想要给大家的建议是：我们可以多去看一些经验作参考，但也不要时刻有着“我还没准备”这样打退堂鼓的心情。申请不是拖延就会守候到理想结果的一件事情。
我的申请过程是：把10月，11月初和1月初这三个时间作为节点，在每段时间中我选择了3-4所作为自己的申请目标。一些保底的学校尽量放在后面再操作，这也是考虑到了要避免dream offer来了以后还已经交了deposit这种非常不划算的损失情况。
如果你想要申请的项目数量很多或是需要精心准备，不可反复套用文书的话，我认为八月和九月是不太容易错过deadline的，申请难度不会特别大的时间点。
确定完自己申请的项目之后，接下来我将和大家分享一下，什么是申请BA项目最关键的因素？
在我看来，想要申请BA项目的同学需要注意以下几个标准，我将按照我认为的重要程度一一给大家介绍：
- 标化成绩
相信大家也对目前的申请情况有了一个大致的了解。在后疫情时代，商业分析与数据科学这种专业的申请难度也是逐年提升的。毕竟不得不承认的是，这是一个比较少见的，对于纯文科或是商科专业转专业较为友好的，且就业前景比较广阔的stem学科。既然这个方向如此热门，那么也就不难理解它对于申请者的要求会稍微高一些。
即便是目前疫情期间，一些学校可能会对申请者的GRE成绩作为硬性的审核标准。但如果你想要申请一些热门项目的话，前几年还是标配的3.5，105+325似乎也不太足够了。
如果你的本科学校出身比较好，并且你也有意愿冲刺tier1 BA/DS项目的话，标化成绩方面我建议刷到3.7+110+330这个水平。只有这样，才能确保你的申请不会被自己的成绩拖后腿。这也就要求大家在本科时候一定打好基础，对自己的每一项指标负责。
- 实习与科研经历
像BA这样专业是以未来就业为导向的，这也就意味着审核官会更加注重要求申请者的实践能力与求职相关潜力。大家可以参考一些tier 1的项目，就会发现他们很重视宣传项目毕业生的就业率，这也是一个足够的信号与指点：一味地追求高分成绩，不注重实际运用的同学不是它们渴求的人才。身处如今这样的疫情时代，一两份重要的实习经历愈发显得更加关键。
明确了实习项目的重要之后，我们就要面对下一个问题：选择什么样的实习才是最重要的？
其实在我看来，实习的行业与实习公司的title并不能左右一切。不是所有人都有机会去阿里或者字节跳动这样的互联网巨头公司做数据相关的实习的，也不是所有做过这样实习的人都能得到相关审核官的青睐。
大家在选择实习的时候，不要陷入同辈焦虑中，不要因为别人的选择而迷失了自己的方向。我们可以给自己一个沉淀的时间：我自己的优势与劣势是什么？我所在的行业数据应用都有哪些？认真思考之后，你心里一定会有一个大致的方向。选择一份与自己match的实习，远比一些华而不实的经历更能成为你的财富。
而与实习经历相比，科研经历对于申请BA项目的重要性就不会那么明显了。
在我看来，至少90%左右的BA项目都不会要求申请者拥有非常高深的research经历；而如果你是在研究方面颇有造诣的人才的话，也可以去考虑一些更加专业的研究型硕士了。
总结起来，在申请中如何体现自己的数据应用能力可能是申请中最为看重的事情，大家根据对方项目的标准多多打磨调整自己
- 先修课
最后，我和大家简单介绍一下先修课在申请当中的作用。
在申请的时候可能会发现很多tier1，tier2的项目会比较看重申请者的tech related coursework能力，但在实际的申请情况中，只有一些顶尖的top项目会更加看重申请者的这项能力。一般校内的课程诸如：微积分，概统，数统，线性代数即可满足，校外课程比如编程课就可以。
但是在这里，我也要建议还身处大二或者大三年级的同学们努力把握好选修课这一种机会。大家可以尝试选一些入门的Python或者Java等课程。这样既可以帮助我们提前了解相关的专业知识，又可以为以后申请增光添彩。毕竟选修课的含金量可是要比一个普普通通的网课证书高的多。
以上，是我总结的一些关于申请时各项因素的重要程度排名。最后，我想要和大家着重分享一下文书相关的问题。
着手准备申请的时候大家可能就会面对这样的选择——文书是要自己准备还是寻求机构帮助呢？其实，这同样也是一个非常主观的选择。
首先，我们要明确一点：文书是申请中极其重要的一环。对于一个综合实力很强，个人色彩非常鲜明的人来说，文书材料更像是一件锦上添花的事情；而对于一个在某些方面有欠缺短板，需要其他方面来弥补的同学来说，文书材料则是可以扭转局势的好渠道好机会。
既然文书这样重要，我们又该怎样去把握撰写呢？
准备文书无非就是两种方式，一种是自己DIY，一种是求助于文书相关导师帮忙加工润色。
如果你曾经有美国本科的相关申请经验，或者你的写作能力达到了native水平，并且在申请季期间时间与精力都足够充沛（不存在标化成绩、实习、论文或者工作的干扰）的话，那么我建议大家可以采取部分DIY再加上导师润色指导这种方式，足够可以支撑我们度过申请季。
但如果你在申请季中本来就焦头烂额需要面对很多事情，感觉到自己已经分身乏力力不从心的话，我建议可以慎重地考虑一下是否还要自己DIY。毕竟文书材料不是写作文，不仅需要我们对申请情况和目标项目有足够的了解，还需要花费大量时间与精力精进这件事情。
拿我自己的情况来说，因为我曾经经历过美国本科相关的申请，并且在NYT日本分部——Japan Times做了为期三年的freelance，在学校时也曾经有过到writing center当tutor的经历，因此我在权衡之下选择了自己去DIY文书。好在我对自己的写作能力认知还算比较准确，最终也是收获了还可以的结果。
不过大家也都清楚，随着留学的不断推广，相关中介和文书撰写市场也变得鱼龙混杂了起来。很多机构指导撰写的文书不仅模板痕迹过于严重，而且机构老师也不够负责任，最终都是学生自己吃了亏，用辛辛苦苦的努力和大价钱的投入换来的却是并不太如意的结果。
我觉得AdmitWrite这个辅助的中介机构就很靠谱。首先，在这里所有的专业申请导师的相关学历背景都是公开且透明的；其次，申请时是会按照申请者的需求匹配到与你同专业或者近专业的相关导师，这也大大地保证了申请的成功率。专业的事情还是要交给专业的人去做，才能收获满意的结果。
写到这里，我的整个申请BA项目的心路历程也差不多告一段落了。
我曾经见过很多迷茫的学弟学妹，大家面对日渐内卷的行业压力往往会显得妄自菲薄，失去了信心。常常会听到大家陷入一定的自我怀疑当中，然后开始焦虑，不清楚自己选择这条路是不是正确的。
其实，我也曾经经历过这样的过程。但我也渐渐明白：除了自己走下去，没有人会告诉你这样的选择究竟有什么样的结果。
不要畏惧未知的困难，可能这就是探索人生的意义。做好十足的准备，在挑战来临之前镇定自若，付出即无悔。相信自己，我们一定会走到自己最想去的地方。
希望这篇回答能为还处在迷茫中的题主有所帮助，也衷心地祝愿大家都能在最后的申请季当中收获自己满意的offer！
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你这个问题问得挺好的，很多人都会面临GPA不算特别突出，但又想申请英国名校传媒硕士的困境。别担心，这并不是没可能，关键在于你如何扬长避短，让你的申请材料更有说服力。首先，咱们得正视GPA这个问题。英国大学，尤其是顶尖名校，对GPA确实比较看重。一般来说，美本申请英国硕士，对方会参考你的“Overal.............
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