Data Science（DS）专业是否好申请，取决于多个因素，包括申请者的背景、所申请的学校和项目、以及申请材料的准备情况。以下是一些关键点：

专业背景：

DS是一个交叉学科，涉及数学、统计、计算机等多个领域。对于转专业申请者来说，DS相对容易一些，因为对先修课程的要求较为灵活。数学、统计或计算机科学专业的学生通常具有较大的优势。

申请难度：

总体来说，美国DS/BA的申请难度对于陆本应届生来说较大，因为有名的项目通常偏好美本和工作党。然而，一些较低档次或新开设的DS项目可能相对容易申请一些。

录取标准：

DS项目的录取标准包括本科成绩、GRE成绩（如果提供）、个人陈述、推荐信等。虽然没有最低GPA或GRE要求，但申请者的分数和成绩将在其他申请者中进行评估。此外，一些项目可能对特定技能或经验有特别要求，如Python、R编程、数据处理、数据挖掘、数据可视化等。

竞争情况：

DS项目的竞争非常激烈，尤其是在顶尖学校和热门项目中。申请者可能需要更高的成绩、更丰富的实习和科研经历才能脱颖而出。

特殊项目：

一些特殊领域的DS项目，如公共政策、公共卫生等，对特定领域知识和工作经验有较高要求。

建议

选择合适的学校：考虑申请一些档次适中或新开设的DS项目，这些项目可能相对容易申请一些。

强化编程技能：由于DS项目对编程技能有较高要求，建议提前学习和掌握Python、R等编程语言。

积累实习和科研经历：这些经历能够显著提升你的申请竞争力。

准备充分的申请材料：个人陈述、推荐信等材料的准备也非常重要，要确保能够突出你的优势和特点。

综上所述，虽然DS专业整体申请难度较大，但通过合理的选校策略和充分的准备，仍然有机会获得理想的录取。