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关于加州大学伯克利 数据类专业
加州大学伯克利分校（University of California, Berkeley），简称伯克利，位于美国 旧金山湾区伯克利市 ，是世界著名公立研究型大学、在学术界享有盛誉，位列2022年 US News美国大学排名第22 。
伯克利是世界上 最重要的研究及教学中心之一 ，ARWU理科排名世界第1、工程及计算机均排名世界第3、人文社科也长期位列世界前5，与旧金山南湾的斯坦福大学共同构成了 美国西部的学术中心 。
2022Fall加州大学伯克利分校新开了 分析学硕士Master of Analytics ，该项目隶属于Berkeley IEOR系 (Inustrial Engineering an Operations Research)，这也就意味着其核心在于 技术及其应用 。 一个新项目的建立，必然是伴随 培养目标 的。
学校对于这个项目的毕业生是何种期待，而这些期待如何实现都是项目设置的指引方针。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 Grauate 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 ：
课程设置
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。
分析学是连接 运筹学和工业工程的一个数据分析桥梁 。有了分析以后， 优化、随机和数据科学的方法 才能应用到解决运输、供应链、医疗保健、能源、机器人、金融和风险管理领域。同时，这些领域的挑战又反过来对 决策分析和技术提出更高的要求 ，促进运筹学的发展。
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 。
具体课程设置就分为三个部分：
夏季学期 Practicum ：50个小时的Python Bootcamp.
秋季学期 Core Analytics Methos ：共有4门课，可以认为这是分析学的 基础课程 。其中运筹分析、风险模型和模拟分析是契合IEOR的特点以及设置的目标。
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 。我们会看到相比于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，比如没有市场分析、社交媒体分析、审计取证等方向。
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孙希
