最牛商业分析专业解析part three

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

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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qualifie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 holer，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 oriente，并非tech oriente。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iversity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 ata 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ata 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inustry，另一个学长在MGM，整体挺多去福特的。

5. 南卫理工会大学Southern Methoist 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：ata 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，ata analyst，consultant，revenue analyst, senior ata 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Braneis 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，workloa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fiel 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。