优势：

申请人来自山东农业大学，虽本科专业为风景园林，但其所属大类为工科，具备一定的工程学科基础，与数据科学在逻辑思维、建模能力及技术应用方面存在内在契合点。该专业在课程设置中通常涵盖数学、计算机基础及系统分析等内容，有助于支撑后续数据科学学习的理论衔接。申请者平均分达到82.41（百分制），表现优异，反映出较强的学术能力和持续学习动力，在同类院校背景中具有明显竞争力。谢菲尔德大学数据科学硕士项目注重跨学科背景的融合，申请人从非传统数据相关专业转向数据科学，展现出明确的职业规划与主动转型意愿，符合项目对多元化人才的需求。

提升建议：

建议补充相关编程或数据分析项目经历（如Python、R语言实践、Kaggle竞赛、课程设计等），并在个人陈述中强化技术能力与转型动机的逻辑阐述，以进一步增强申请材料的说服力。