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商业分析具体 院校解析

吴耀
2021-12-30 09:32:19
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平均背景:托福112+,GMAT750+,GRE330,GPA3.8+ 1. Massachusetts Institute of Technology, MIT - Master of Business Analytics 大名鼎鼎的MIT Sloan开了BA,所有媒体都扛着摄像机来采访,很多美国媒体都断言MSBA将会取代MBA开创新时代。做足面子工程后,MIT MSBA的录取变得高冷与简单

平均背景:托福112+,GMAT750+,GRE330,GPA3.8+

1. Massachusetts Institute of Technology, MIT - Master of Business Analytics

大名鼎鼎的MIT Sloan开了BA,所有媒体都扛着摄像机来采访,很多美国媒体都断言MSBA将会取代MBA开创新时代。做足面子工程后,MIT MSBA的录取变得高冷与简单粗暴。16 Fall申请季,MIT MSBA三四月才开始招生,从MFin那边调剂了几个,又搂了几个强STEM背景的申请人,齐活。然后17 Fall的录取标准,也基本是名校+成绩三维+STEM背景来的,其难度本质基本等同于Computer Science + Data Science。而且录取过程也是快刀斩乱麻,2月份和MIT金融硕士的招生官吃饭的时候,他们还说BA那个efficient啊,开始review的比金融晚,面试结束的比金融快。总之……此项目非牛勿扰。对了,平均GPA 3.9……

从项目资源上看,该项目是MIT Operations Research Center和Sloan商学院合办的,并且Target好了Data Science作为职业发展目标,课程更是完全打破了墨守成规的那一套体系。多数新项目都会参考老项目来做自己的课程,但因为资源的不成熟,往往课程相较于老项目都有点打折。然而,MIT的课程更像一个个topic,各种cutting ege的技术、商业数据应用。无招胜有招。

2. University of Texas, Austin - Master of Science in Business Analytics

也是完美的项目之一——McCombs商学院在High-Tech以及IT界的鼎鼎大名,Locate在Austin这种新科技中心。整个项目虽然只有十个月,但选修课里BA在每一个function的具体应用以及各种practical capstone projects让整个项目异常充实。录取标准也是非常高,对STEM背景,International Experience以及成绩都要求非常高,属于顶难项目。2017 Fall申请季,中国人一共十五六个,一半美本、一半陆本,陆本招生以名校和工作党为主。在2017年9月,UT Austin联合UMN & Emory,一起做了联合的Info Session,可见这三家都承认彼此的实力。同时,这三家在老王的排行榜上分别位列商学院第二,第四,第五,可见老王谨慎后排出的ranking还是比较make sense的。

第一梯队

平均背景:雅思7.5/托福105+,

GMAT 740左右,GRE325+, GPA:3.6+

3. Washington University, St Louis - Master of Science in Business Analytics

2017年8月由Customer Analytics变为Business Analytics,而Customer Analytics变为其中一个Track。并增加Healthcare Analytic,Supply Chain Analytics an Financial Technology Analytics三大新Track。WashU BA还highlight了与IBM的合作,有超级赞的practicum,学期可以申请三学分,直接给当地的公司做project。

4. University of Minnesota - Master of Science in Business Analytics

老牌项目,UMN本身就是MIS和Stats强校,加上Carlson名声在外,先天优势十分明显。Faculty也沿用原本的Information System系的,十分强大。课程设置堪称模板,Business,Technical Skill以及Experimental Learning三部分分的也很工整。 就业方面保证着100%就业率,平均起薪7w美金一年。Carlson商学院的career center会帮忙改简历和组织各种公司介绍活动。学校也有很多career fair,BA项目还有专门的公司信息会(company info session)。

感觉项目对GRE/GMAT的要求不是重点,反而更注重于工作经验。当时班里平均工作经验都有两年左右。项目偏理科,编程、数学和统计的基础很重要,上课教了很多很实用的东西,感觉比读个MBA强。另外班上印度人占了至少一半,印度同学的拼搏和团结让自己压力也挺大的。

2016 Fall开始,对中国学生扩招明显,录取并不属于神项目。但UMN的placement一直坚持在100%。因为UMN实在很冷,也成为了中印俄三国友谊的桥梁。

5. Emory - Master of Science in Business Analytics

Emory的MBA一直就在High-Tech和咨询方面的就业成绩就很不错,也locate在亚特兰大,所以BA就业资源也算有了可以保证继承的东西。 在每一轮的录取中面试50人,录取大概1/3的人。Emory无论在课程还是录取标准,都秉承着“equip businessmen with ata analytics skills”的原则,所以比较看申请人的business insights以及对数据的商业价值理解。网申中的5个quantitative experiences尤其注意,要突出项目逻辑的前因、设计与后果,而并非一味的炫技。

为了办好这个项目,一向被认为是文科学校的Emory还专门从好基友UMN那里挖来了Machine Learning的教授,并在BA项目中大胆增加相关课程,也是很拼了。最良心的是,每个人都会配一个mba校友作为mentor,都是做analytics的mentor,十年以上的行业经验,很良心!!而且要求每月至少一次长聊。

6. USC - Master of Science in Business Analytics

南加州不必动员即可成为热门项目。 录取方面难度主要体现在GMAT & GPA上,双高就是录取神器。在STEM及数据方面相对比较宽容,但需要体现出来强学习能力。项目本身的课程掩盖了USC课程很强的Technical Components,实际上课程难度很硬,而且有大把的elective的空间来调节课程难度。并且是一年半到两年的学制,符合很多中国申请人对于适应以及summer intern的诉求。

2019fall的申请USC竞争异常激烈,截止目前学校发了很多efer。据说光是BA专业就收到了200+的申请。Roun 2的申请者普遍都在雅思7.5,GMAT740,绩点3.9+的也是依然被efer。同等级别的美本就率先拿到了录取。同时也有一些roun 1被efer的同学,在roun 2转正了。因此,早申请才是王道。

7. UCD - University of California, Davis - Master of Science in Business Analytics

此项目刚一出场时,我黑他地理位置不好,结果就啪啪打脸地搬到他们SF Campus了。除了优越的地理位置以外,其就业服务以及Practicum的资源也相当完备。另外在招生质量上,UCD BA项目也是独树一帜, 在文书以及推荐信中,突出Business Knowlege,Computing,Quantitative Analysis,Organizational Effectiveness四个方面(虽然推荐信里写这个也是挺烦)。

在这个三维飙高的年代,UCD还能坚持秉持按照一个analytics project所需要的har skills和soft skills来挑选申请人, 难能可贵。当然,招的中国人人数也有限,也就20个左右。在新的一年中,UCD有传言会更想吸引湾区华人。他们的大D Sanjay也很喜欢和申请人social,号称要打造analytics-oriente MBA。

8. Wake Forest University - Master of Science in Business Analytics

WFU的pace把握的不是特别好。 11月之前,只要三维够了,基本一律录!然后12月下旬开始,很多优秀的applicants都没机会了,搞得和英国学校的套路似的。关键是只看三维就拿AD,让amitte applicants也欠缺了些珍惜和项目没有很强的粘性,导致后期弃坑也极为严重。但在这份榜单中,虽然WFU在录取的系数上稍低了,但就业服务和就业成果,包括WFU在mentor中的人气,都使WFU保持在一个很不错的位置上。学校对business insights的部分也非常注重,在这方面的课程比其他BA项目也多一些,同时也有独特的亮点。比如WFU在Summer会让大家先上一门career management。

9. Duke University - Master of Quantitative Management

无需动员即可成为热门项目,不过这个项目真的不能算传统的BA。一个典型的BA项目,不仅要包含Business部分和Data Analytics部分,更要包含Data Analytics在不同的business function和inustry的应用。然而Fuqua MQM在这一块是缺失的,更像在原有的管理学硕士基础上,加了Programming和Data Analytics的一些技术,所以与Quantitative Management还是比较切题。

Duke并不是严格意义上的分控,但是分数普通也是万万不能的!TOP 20的文理学院,有USC,UW,LSE,BU,UCI等美本都没有收到面试,国内的清北复交也有很多都悲剧的。比较公认的对Duke的感觉是这所大学喜欢的就是跟自己文化最match的学生,并且相信这个学生能带给这个项目不一样的东西。所以软性背景和iversity对于杜克来讲是格外重要的!

Duke的录取申请非常看重文书和面试。除了常规和其他很多学校有互通的基础文书以外,还有一篇有关teamwork/leaership的文书以及非常著名的25 ranom facts!不要觉得因为申请的人多,AO都不好好看了。据说一对情侣在25 ranom facts里面写了自己的男女朋友一同申请了杜克,结果打电话录取的时候(录取电话一般是由自己的面试官打的),AO还问了一下他/她的女/男朋友是否也收到了录取。真的是良心选择学生。

Duke录取的人基本上GMAT 740+,GRE 325+,TOEFL 105+,GPA 3.6+。当然也有标化低于这种情况的,不过一般都是有其他亮点。大多录取的陆本都是有summer/exchange的经历的,并且配备一些大公司的实习,比如Golman Sachs,Nielsen,JP Morgan,四大等海外知名外企。偏向的美本主要是看其实习,文书以及面试。目前录取的有UIUC,Rochester,Emory,OSU,BC等。杜克并不是国内的名校控,录取的有很多211财经院校,985院校。他们看重的是iversity!一个学校不会录取太多的学生,但是还是择优,择合适的录取。数理背景其实要求的并不是很严格,只要学过了微积分都可以随便申请,但是要是自学过Coursera的课,当然是个加分点,弥补自己的不足。所有的面试都是由AO面的,而且20-60分钟不等,真的是有在真心的了解你,希望你是个有Global Minset的人,不像很多学校的面试只是走个过场。面试对杜克来说真的很重要,很重要,很重要!

据说今年MQM收到了3000+的applications…也是有很多同学被efer了…据说今年第一轮发offer发的比较多,第二轮基本都是发给了成绩出租的美本了,可见其火爆程度。

BA-第二梯队项目

托福100+,GMAT700+,

GRE320+,GPA3.4+

10. William Mary - Business Analytics

WM MSBA于2016年8月正式开启第一届BA,第一届BA不招国际学生,所有学生都是本土居民或者绿卡持有者。今年是WM MSBA第一年招入国际学生,共招入70名本地学生和20名国际学生。而且WM的AO Brian也让人印象深刻,Brian的回复经常就是动不动千字长文,让屏幕这边的对方感受到满满的诚意;而且无论是什么样的问题,从在Wait List上第几名这样的录取问题到宿舍提前入住的extra cost这样的生活问题,Brian都会耐心认真的解答,这是学校AO都不能做到的。

就业服务方面,这个项目开始便是为了周边的企业的需求开设的,所以资源也不差。WM的campus career session也包含了很多行业的企业。整个课程也是非常的干,基本都是数据分析技术课,鲜有Business方面的,是技术控的一个不错的选择。但是WM毕竟是第一年招收国际生,在美国人为主的Class Profile国际生就业服务与成果还难以保证,就靠mentor Kevin等人在明年把WM拉到T1。

11. Rensselaer Polytechnic Institute - Business Analytics

整个课程还是非常偏Stats和Analytics,而且深度非常可观。录取人数偏少,旨要组成Premium小班,虽然并不需要面试。就业和Project方面也有IBM的支持。虽然官网没有具体的就业去向,但是听说其名企的比重非常可观,就业率也高达90+%。

12. University of California, Los Angeles - Business Analytics

UCLA的BA项目是要求暑期实习的,所以大家现在很努力的找实习的阶段,目前大家的结果还挺不错的,中国人(20个左右)里面大概一半的人找到了实习甚至fulltime,公司有snapchat,uber,ebay,PWC,美国阿里以及各种startup,也有一些打算未来读博士的会在暑期做RA+上课。 当然找实习本身就是一件很磨人的事情,而且每个人背景不同,找实习的方向和难度也是不一样的,应届生和工作了5年的人区别还是很大的。 Anerson的平台是绝对是足够的,资源也很多,很多校友也会愿意主动提供机会,但是如果希望学校能帮你找到实习什么的也是不现实的,尤其是好的公司,大部分并不是靠学校找来的,而是学生自己网申,networking或者找人内推加上自己足够的能力获得的。

项目是从11月到第二年12月一共13个月的项目,中间会cover一个暑期实习以及9个月的capstone project,关于capstone project,目前合作的公司都还挺不错的,有Microsoft,Aobe等等,项目主要用到的是R和Python。前1个半月是online courses。 说道online courses,可能有人会觉得比较水之类的,然而事实是简直tough到爆炸! 每周3个 assignment 2个 quiz,其实就是把一个Quarter的学习内容压缩成1个半月来上,所以经常要学习到深夜。然后如果没学过数学三件套的同学还是要做好心理准备,因为5周的时间要把三件套全部过完,没学过的话我不知道要怎么hanle。此外,online course 还包括R ,SQL和optimization的部分。大家都觉得R的老师教的特别好,感觉学的东西也特别实用。大家也向irector 反映了workloa 太大的情况,可能下一届会有所改观吧。关于很多小伙伴可能注意到这个项目没有专门学python的课,irector表示python 还有 machine learning都会在课程中涉及,而且在招生的时候也要求大家有编程经历和基础,所以学习python的时候也会比较容易入手,就不用专门开一门课去教了。他也表示如果后续有需要,也会开一些workshop去帮助大家学习。

13. George Washington University - Business Analytics

和UMN一样也是老牌项目,课程方面更偏向turn ata to business insights与how analytics works on each business function,而不是各种Tech。但最近偶然发现GW这个项目好像更新了课程,引入了很多技术课程,以应对BA项目的激烈竞争。所以之前profile都是平均工作经验4年,为professionals提供商业数据方面的补充,也保证了100%的就业率。

但从2016 Fall开始,该项目在录取难度上大变脸,难度降低很多,录取了相当多的应届申请者,并且没有设定明显门槛,在这种情况下,GW MSBA的就业率依然保证在了91%,和其积极的就业服务有很大关系,也在relocation上帮助很大现在的GW的定位,就相当于一个弱化版的WFU(GW的亲们不要打我)。

第三梯队

托福100+,GMAT700+,

GRE320+,GPA3.2+

14. Bentley- MSBA

大波士顿地界除MIT外唯一的BA项目(如今已经有Braneis了),所以具有“老虎不在家,猴子称大王”的优势。录取方面,托福卡100,在2016 Fall申请季第一轮稍难,第二、三轮反而有点感觉难度降低。整个课程非常有挑战性,课程之外还有High Tech Center。

15. Michigan State University - Business Analytics

课程虽然不是很多,但是涵盖了几个重要的数据技术点。伤在春季项目,在中国申请人中间影响力并不算大。但因为春季开学,录取的多是有经验的申请人,又加上summer intern是必须的,再加上MSU这个项目的职业资源也很rich,所以就业支持环境以及相应的结果都还是比较可观。

16. Uni of California, San Diego - Business Analytics

UCSD虽然地处加州,排名上和在中国学生心目中都不错。但毕竟处于地角,和大LA地区以及湾区还是有差距,并且Ray商学院也非UCSD强项,在inustrial relations上也不算强势。课程har skills来说,以R为主。

从招人方面,2016 Fall UCSD BA项目的招生标准还是很高的。此处标准高并不是指UCSD官网上强调的STEM背景,也有很多优秀的非STEM背景申请人拿到了UCSD。

可别小看这点,caniate的质量和战斗力还是很重要的。前两天和浪神讨论一个问题:“为什么很多top名校的统计硕士和IEOR硕士比BA硕士技术性强、学校好,但找工作最后的performance不及BA硕士?”我认为:“BA硕士这群人从申请开始,就是商学院思维,憋着一股劲儿找工作的,faculty和Career Service也洗脑并提供大量支持,如此军民同心,怎有不胜之理。”

17. Southern Methoist University - MSBA

地理位置在德州达拉斯,课程比较偏IT Consulting的需求,这可能与Program Director Hettie出自埃森哲有关。Hettie除了有行业经验外,录取工作也是很严格,接到的application都会挨个Skype面试,想要通过录取则。同样,STEM BG并不是最重要的,最关键的仍然是对商业数据的理解和学习能力。SMU BA的就业服务同样很强,没有辜负其地理位置。

18. Santa Clara University - Business Analytics

“湾区神校”之一,而且是湾区的非常premium,像MBA以及MSF等项目,学费比周围高一倍,class size比周围小一圈,有“硅谷高层去SCU,中层去SJSU”的说法。Business Analytics这个项目课程来说和南加州一个路数,必修课难度并不是很大(虽然Python和R也在必须课里),选修课里可以随意拔高课程难度,补充软件使用和CS技能。然后虽然也有类似于capstone projects,但不是什么大的IT咨询公司或者互联网公司,质量一般。目前申请的中国人不多,等待反馈。

19. University of Rochester - MSBA

综排和Simon的牌子还是比较有优势的,但这个项目怎么看怎么像MSMA项目换了几门课修修补补而来,课程看起来并不是那么讲究。录取难度中度偏难,对成绩和面试比较看重,不纠结STEM背景。MA的录取难度略低于BA。就业率上M,A和BA的就业率是81%,如果再算到中国学生,估计这个数字只有75%。当然上面这句是我的推测,也欢迎反驳。如果这个推测准确的话,那么罗村BA & MA就业确实是弱于前面T1几位大大的。

20. University of Marylan - Business Analytics

基于强大的MIS faculty开设的项目,core courses也体现出了其强大的技术含量。Elective courses除了各个business function的数据分析应用,Google Online Challenge Analytics和Capstone Project in Operations Analytics两个实践项目也是令人眼前一亮。录取的Bar不算太高,官网上的单项分也不是严格执行的。第四梯队

托福90+,GMAT660+,

GRE315+,GPA3.0+

21. Arizona State University -Business Analytics

课程云里雾里,和罗村简直好兄弟。录取者平均工作经验也算比较长的,可能是中国学生不多的缘故。整个项目也算是大班项目。ASU的SCM强项对BA就也算是有加成。

22. Case Western Reserve University - Business Analytics

课程整体还是比较偏business,不知道为啥,case的存在感很低,加上其location劣势吓退了17 Fall很多申请人,让凯斯西储变成了少有的BA冷门项目。不过,其小班制和半奖依然是其非常大的亮点,目前项目内找工作的进度也非常可观。毕竟现在Data在美国是一个非常好的年代,relocate不是那么困难。

23. University of California, Irvine

当所有项目的官网抬头是“根据麦肯锡研究中心的报告,2018年底……”,UCI BA的抬头却是“尔湾是全美最适宜生活的城市”,画风过于清奇……具体情况依然有待补充。

24. UConn - MSBAPM

BA的又一个老祖宗项目,开设时间很长,保底三件套之首,录取难度不是很大。但2017 Fall之后,其录取规律变得很奇怪,经常莫名奇妙拒一些人,据说GPA低于3.6就会被拒,因此很难成为稳定的保底。课程方面BA和PM各占一半,所以Analytics的课程并不是很深入,相应PM方向还会发一个Certificate。

25. SIT - MSBI&A

保底三件套次席。我觉得该项目绝对是项目质量/录取难度最高的性价比之王(虽然BA超火热时代,SIT可能不能再保底)!曼哈顿河对面的项目,地理位置优越。SIT课程flexibility比较强,学制可以根据自身情况调整,整个课程设置各方面营养均衡。毕业后平均年薪达到了8w美金。

26. Forham - MSBA

保底三件套之一。Forham Gabelli商学院下设十多个master项目,除了QF以外,个人感觉没有太用心的,BA也同样如此。但是但是,Forham依然具有找工作的两个巨大优势:STEM + Location。这不得不承认。所以就业依然可期。

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