最牛商业分析专业解析part three
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最牛商业分析专业解析part three

2019-06-02...

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Tier2:乔治华盛顿大学,加州大学戴维斯分校,圣路易斯华盛顿大学,密歇根州立大学,南卫理公会大学,本特利大学,布兰迪斯大学,罗切斯特大学,加州大学圣迭戈分校; 2.加州大学戴维斯分校 University of California, Davis- Master of Science in Business Analytics 开创三届以来,风评过山车

Tier2:乔治华盛顿大学,加州大学戴维斯分校,圣路易斯华盛顿大学,密歇根州立大学,南卫理公会大学,本特利大学,布兰迪斯大学,罗切斯特大学,加州大学圣迭戈分校;


1.乔治华盛顿大学

正在整理中……

2.加州大学戴维斯分校 University of California, Davis- Master of Science in Business Analytics

开创三届以来,风评过山车的一个项目。第一届刚招生的时候,项目在SF开设校区,颇有全村的希望之相。但第一届入读后,项目成熟度问题就变成了一个大问题,技术课程体系,职业发展服务都不成熟,第一届整体下来感觉有点翻车。第二届虽然有些在读一般的评价,但依然保持着非常有逼格的录取,成为了高录取,项目质量一般的反向代表。到了第三届,2019 fall招生,完全变了个样子,放弃了录取的逼格,和WFU一样玩开了抢跑,在申请开始初期疯狂收割学生,只要BG差不多的都会收入囊中。

抛开这些妖鬼神蛇的操作,UCD MSBA平心而论,如果把它当做一个普通的湾区local级项目,那么这是一个qualified的项目。刚开始过高建立的期望,反而适得其反。29个中国学生中不少是有工作经验,或者一个master or MBA holder,communication能力很强。就业去向在旧金山本地也是start up 去的比较多。 与大家传统印象不符,UCD的Practicum多数是marketing oriented,并非tech oriented。技术课程虽算不上出彩,但是循序渐进的还不错。

3. 圣路易斯华盛顿大学St. luce university of Washington - Master of Science in Business Analytics

这一届一共110~120人,分了4个Track: Customer Analytics(最大的track,70人,10男生)、Financial Technoloy (30人,男女生各一半)、Healthcare Analytics和Supply Chain Analytics(10人)。90%中国学生,陆本美本大约各一半。有工作经验的学生,工作经验约在2年以下。T/GRE不太清楚,GMAT都在710,720,最高有770。

成绩高的学生,其它方面会弱一些;成绩略低的学生,其它方面就很强。整体上感觉就是会看一个人平均的状态,每个人都会有长处,厉害的地方不一样。例如有考了很多门精算师的,有创过业的,读了2个本科的。自我感觉被录取的原因,一是分数还不错,另外有相关经历的实习。另外,录取的非中国学生没有中国学生成绩背景好,感觉学校为了diversity做了妥协。

录取严格按照轮次来,有Kira面,无真人面。(据说今年申请有真人面了)陆本学生们拿录取比较早,都是一轮/二轮拿到Offer的,美本录取拿得晚。

课程方面,第一学期,R SQL Python,机器学习,prescriptive analytics ,还有一门商学院的课big data for computing, 学生感觉技术深度非常够。如果之前没有编程基础,第一学期是非常吃力的。Big Data那门课是工学院的老师教的,虽然已经针对商学院学生进行了优化,不过还是感觉intensive,老师也不会心慈手软。技术课之间有交叉,例如data science 是Python教的,在这门课上教的又会在prescriptive analytics课上用到,R是和machine learning 一起教的,不偏重算法层面,偏重应用层面。课程设计还是有深度的。学校在暑假会开几门基础课程,2天集中训练,例如有 R,SPSS,你可以选,打一个薄弱的基础。录取的所有学生基本都有一个语言基础,没有是零的学生。

Project/大作业都在一个Center下统一管理,每个学期都会开放申请,有20%-30%的人参加了大作业。到毕业前,每位学生都会有一个。申请成功后,会把Master和MBA打乱,按照背景不同分组完成大作业,作业大的有6人,作业小的4-5人。

学期最开始的2个月,都是接触的career service的人。学生们也很积极预约时间沟通。会开各种lecture,让学生做提成。

之前只有一个track,就业是非常非常好的。今年扩招了,找工作和实习还是挺有挑战性的,目前只有几个人找到实习了,有个人找到了一份联合国的。感觉要突出差异化的个人特点,去准备竞争。上一届的就业数据还没有出来。

补充说明:学生经过这半年的学习,对于留美的强烈程度有所降低。对于种族问题等敏感问题,以及学生们的安全问题,学校是十分关心的,并力所能及为学生提供保障。例如圣路易斯城发生了2起抢劫案,之后学校为了保障学生安全,让学生每天可以打2次uber, 学校掏钱。

4. 密歇根州立大学Michigan State University - Master of Science in Business Analytics


这一届一共30人,其中中国学生5个,3个是MSU本校、1个是陆本(工作好几年)、1个是台湾的。印度学生4-5个,剩下的是美国学生。上一届貌似只录取1个中国人,之前也都很少。

录取的中国学生首先都是有相关工作经验的,有硬件比我好很多(本人是MSU本科,GMAT680)但没有工作经验就没有拿到录取;同时,中国学生口语都非常好;也有经济学博士和在美国有很好工作的来读。

申请时间大概在5-12月,分3轮申请;申请后一个月左右给面试,之后大概半个月给录取。

课程上,第二学期有不少计算机方面课程,也有商科的课程,有很多课程跟会计博士一起学的。第一个学期的project有点entry level,之后的还是不错的。后面会有一个实习,然后再有一个project。都是跟公司合作的实操训练,大概有十几个合作的企业,比如MGM。

大家还是有点担心Career service,项目今年换了负责人,是从其他专业转过来的。不过之前的校友资源还是挺不错,career fair来的很多都是之前的学长学姐。

就业表现上,认识的学长学姐都找到工作了。一个学姐在底特律的industry,另一个学长在MGM,整体挺多去福特的。

5. 南卫理工会大学Southern Methodist university- Master of Science in Business Analytics


根据官网的数据,2018共计109人入学,53%为女生,国际生占比49% (大部分中国学生)。平均GMAT 671,平均GPA 3.45。本人美本,没有关注大陆生T成绩;考的GRE,没有关注大陆生GMAT成绩。一般来讲,美本GRE320+,就够了。

有rolling面试,交了材料后约2天就收到了面试通知,面试后很快就有结果了。

Hettie面试经验:首先硬件要过关;其次注重人的交流和沟通能力,会录取看起来找得到工作的人。英语不好,可以练,但是如果逻辑不好,表达不清楚,就很难被录取。

我的面试过程完全和别人的不一样,可能与个人经历有关,我本科毕业就工作了。Hettie介绍了学校和项目,接着就当时的工作情况进行了交流,没有follow网上的问题。

SMU课程和UTD比偏商业,注重技术怎么能解决business problem,培养的不是Data Scientist 而是 Analyst。

实操方面,有2个实习。一个是Hettie的课:data analytcs会和正式的公司合作的实习;praticum:5个月的项目,需要申请,大部分申请者都被录取了。筛人看成绩,看组员(老师给分group project 小组,约4-5人一组)对你的评价。若GPA不是很高,但是组员对他的评价高,Hettie也会考虑的。因自己本科有实习和工作经验,所以SMU的实习本身给我带来的价值没有特别大,只能作为一个Project写在简历中;对于陆本学生,或者本身没有在国外有实习经验的学生来讲,更有价值。

由于学生找工作都会找Hettie面谈,显得career service的服务就没有那么凸显。每周有一节Hettie 的课:manage your career, 每周会邀请一个公司人士做演讲,学生每周了解一个公司,有交流机会,价值很大。

就业来说,学校官网的就业率,那只是一个大环境的情况,每个学生是否能找到工作,还是取决于个人的努力程度。据了解,项目的中国学生,只要是想在美国找工作的,都找到了。学生认为找工作的时候一定要说服公司,录取你是正确的,要会介绍自己!学生自己找工作会更看重公司老板状态,对待员工的态度,公司企业文化,对于工资是其次考虑的。

地点在达拉斯较多,硅谷也有一些;职位: business analyst,data analyst,consultant,revenue analyst, senior data analyst。

补充说明:特别强调陆本的沟通能力,不是指英语流利性,是指学生,尤其是陆本学生在中文翻译英文的过程中丢失了逻辑性,说话没有条理,翻来覆去,经常让人不知所云。

6. 本特利大学Bentley University

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7. 布兰迪斯大学Brandeis University-Master of Science in Business Analytics

这届总共招了45个左右的学生,其中中国学生有35个左右。中国学生的GRE普遍325+,GMAT700分以上。学生背景方面,大家实习和经历比较多样,项目没有统一的偏好,没有技术背景很强的,但是氛围特别好。

申请流程上,项目会按轮次统一审核,并进行kira面试。

学校课程方面,workload比较重,学的东西和国内要用的编程和Data science相关的技能还是很匹配的。课程有R,Python,SQL,也有machine learning,但都是比较浅的,没有很深入的东西。不过目前只上了一学期的课,其他的还没有了解到。

虽然项目没有capstone project, 但是可以在夏天选个学校给你联系的公司然后做field project(暑期实习和学校安排的project只能二选一)

Career service上,career coach会督促改简历,定期举办info sessio;也会跟进你找工作的情况,给你提供资源,挑出和analytics相关的讲座,发邮件通知大家去听,比较有针对性;也有教授会请一些业界的人来课堂分享。

就业方面,第一届的项目没有参考资料。

8. 罗切斯特Rochester University - Master of Science in Business Analytics

这一届一共95个学生,其中中国学生80个左右,海本比例更高,之后可能还会扩招。

TOEFL:平均105 GRE:平均323。录取注重背景多样化,商科的,quant的都有,海本陆本都有,海本比例更高。不过大部分有工作经验,比如有在安永工作3年的。

录取方面,一共3轮,有面试,跟面经上差不多,分批给offer。

课程由浅入深,深度还可以,会学到machine learning的一些内容。项目培养方向集中在finance、consulting、MKT。同时,capstone都是跟当地的企业合作,各行各业都有一些。大作业质量目前没上不太好评价,现在知道的他们上Python的会有比较难的team work,大家觉得学到的还挺多的。

Career service的话,如果留美工作帮助还挺大,对于回国的帮助不大,校友联系紧密。

就业方面,官方数据是毕业后3个月94%就业率。就业比较集中的有NYC,也有去西海岸的,或者去大城市比如芝加哥。公司大部分是做金融和分析,比如EY、 JPMogen、尼尔森等,还有一些小公司。职位大部分集中在DA,10-20%是finance,也有做市场做咨询的。

(整体来讲:对项目和career都还满意,对地理位置不太满意,增加net working 难度)

9. 加州大学圣迭戈分校University of California, San Diego – Master of Science in Business Analytics


总共73 人,退学1人士72人,印度人5-6,美国人约10人,中国学生(陆本,美本,台湾)约有50人。其余就是一个国家1-2人的。男女比例基本一半一半,女生约为55%,

GT方面,GMAT不清楚,美本GRE320+,陆本325+, T基本在100~110之间

学生背景多元化,有商科背景,如金融,会计,国贸,也有计算机,日语。

项目申请流程严格按照轮次来,从2月初到4,5月份都有拿到录取的,有Kira面,无真人面。没有一个特别集中发录取的时间。

课程内容上,主要语言是用R和老师写的统计类的软件。Python是在暑假期间有一周,每天任务量特别大,集中训练了一下。Fall学期有3门课,2门必修,1门选修(有约一半多的学生选了CSE)。

Capstone上每周有1-2个project (书上的case),分组(4人一组)完成。

Career service:在最开学的时候参与度高,在每隔几天就会有lecture 或者互动活动,每个人会分配到一个具体的人,可以约谈咨询,改简历。Career service系统,每天会更新。

一个月后,参与度没有那么高了,会每周办一个行业讲座,邀请校友回来,学生自愿参加。感觉很多内容还是面向MBA资源更多。系统上还是信息聚合的作用,自己如果主动一些,还是可以自己能找得到的。

就业方面,国际生目前不能做实习。Full-time的话,上一届学生大部分都选择延期半年。再往前一届,有一半学生回国了,有比较多的去SE找工作,有比较少的去湾区了。大部分学生还是做business analysts。

总的来说,项目压力不是特别大,课程不是特别紧,每学期就三门课程,一周一节,一次三小时,所以大部分时间都是不在上课状态的。作业也不是特别多(除CSE课,CSE作业多),有的人小组作业再划划水,那基本上就挺闲的。感觉项目学习过程中还是要靠自己的自制力。

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