加州大学伯克利分校（University of California, Berkeley），简称UC Berkeley，是一所位于美国加州湾区的公立学校。在最新的US News全美综合性大学里排名第22位。
由于地理位置被一众科技公司包围，Berkeley的校友也遍布湾区各大公司，其高科技领域的专业，如计算机、电子工程、数学等理工科都是其强势学科。
2022Fall加州大学伯克利分校新开了分析学硕士Master of Analytics，该项目的项目时长11个月，从夏季学期开始，需要学50小时的Python课；经过秋季和春季学期后，第二个夏季需要完成10周的实习。可谓是满满当当的1年项目。该项目隶属于Berkeley IEOR系（Industrial Engineering and Operations Research），这也就意味着其核心在于技术及其应用。
在Berkeley分析学硕士的官网上用了2017年的PwC报告的人才预测数据，数据表示工作岗位里67%都属于分析岗。同时，学校描述了Future Graduate Titles，即学校期待的项目毕业生的工作，大多也在偏技术的岗位和偏商业的岗位：
数据分析师、数据工程师、数据科学家、机器学习工程师、量化分析师
商业智能分析师、运营分析师、供应链工程师
因此，又一次证明了，这个项目的设定就是更偏向技术，而非商业的。
学校在设计课程时，考虑培养的是Decision-making，做决策的能力。而他们认为，决策能力又可以展开为四个方面：数据分析、风险模型、优化、模拟。
Berkeley的课程设置就分为三个部分：
1.夏季学期Practicum：50个小时的Python Bootcamp
2.秋季学期Core Analytics Methods：共有4门课，我们可以认为这是分析学的基础课。其中运筹分析、风险模型和模拟分析是契合IEOR的特点和与设置目标一致。
3.春季学期Elective Specialty：学生可以自行选择4门课。纵观学校提供的课程名单，课程较为集中于金融工程、供应链和物流、数据库。我们会看到相比商学院下的分析类课程,Berkeley的课程和其他领域的相关度有限，比如没有看到市场分析、社交媒体分析、审计取证等方向。
先修课要求如下：「Students entering this program are expected to have studied undergraduate-level linear algebra, probability, and statistics and have fluency in a computer programming language.」
也就说，线性代数、概率论、统计都是必须。更重要的是，fluency in computer programming language。Fluency意味着articurate, easy, smooth。 所以，如果你只是上coursera上补了一门计算机语言的课，那不符合要求。
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