这几所BA“彩票校”，录取率低的过分，但...是真的好！

明小德 明德立人教育
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我来了，我来了，小德带着众所期盼的BA讲座复盘向你跑来了！


本篇内容干货满满！想要申请BA项目，或对BA行业很感兴趣的小伙伴可一定不要错过！


话不多说，let’s get it！


一、导师介绍


Mason老师

明德讲座直播嘉宾

·南加州大学商业分析（STEM）硕士

·现任BAT公司数据科学家

·洞悉互联网金融咨询、新零售、政府等行业运作规律


二、BA项目特点与分析


01

BA的诞生背景——

传统分析师之殇


在这一part正式开始之前，我其实想讲一下BA的由来，帮助大家更加透彻地理解一下这个近六七年才出现的专业。

根据IBM在2014年的一项研究显示，在过去两年内生成的信息和数据量实际上占人类历史信息总量的90%，这个数字我当时第一次看到的时候，也是有一些出乎意料的。

因为你很难想象我们在过去两年的时间里就产生了这么大的数据，而且这个过程实际上还是在被无限加速的。也就是说从14年到现在为止，2020年这个比例会更夸张，这就是我们现在所说的数据信息爆炸。


那么就有很多传统公司，以及传统的商业分析师，他们可能很多都是靠逻辑或者说那种MBA商学院学出来的那一套思路去思考、设计产品，然后去设计解决方案，去做项目、写标书。

但是由于我们现在处于一个信息和数据完全“爆炸”的状态，他不可能像以前一样用有限的信息来做出决策了，因为这些数据几乎可以说是无限的。

此时，那些各种各样的编程代码工具，还有一些可视化工具，以及更偏向数据科学的数据分析就逐渐地派上用场了。

这就是传统分析师之殇，也就是传统分析公司最大的一个痛点。


于是乎这些公司就开始寻找新的出路了，既然传统的分析师不行，那么就把实验室里的研究员给拉出来做这一行吧，他们又可以做编程，又懂数学，还可以做很多统计学的计算和模型，看似是个完美的解决方法。

但在实际应用过后，一个更为致命的问题又诞生了——这些研究员对商业完全是一头雾水。

公司总不能再多花好几年，去培养这些人的商业思维，然后再去重新思考这个商业的模式吧？

所以说BA项目从本质上来讲，它是一个由市场倒逼催生的学科。它又有商业分析师的那些思维，又有很强的科研能力和数学能力。

它的这种基因本质决定了它注定会在就业市场中“出道即巅峰”，成为当前商科热门之冠。

02

从BA的定义中，

窥见你的将来


关于Business Analytics其实有很多定义，但到目前为止我见过最好的定义依然是来自于维基百科。


我们不妨以提取关键词的方式来分析一下这条定义。

首先，BA它的对象是什么？

它实际上本质是对于历史商业的表现进行一个持续迭代的挖掘和深入调研。这就是在我们目前信息爆炸、大数据时代最可贵、最珍贵的东西。

然后第二是目标，即我以上述这些为对象去干这些事情，我的目标其实是为了获取独特有价值的商业洞见（business insight），和制定商业规划（business planning）。

接下来，还有以各类计算机软件和代码语言为代表的“手段”，以及类似人工智能等领域的“技术技巧”。

综上的这些关键词汇合到一起，就揭开了BA神秘的面纱。

03

BA项目的三根“罗马柱”


有关BA的项目分析，我们可以以老师的母校“USC”作为例子。


如图所示，USC的BA项目大体由三个pillars组成，第一部分就是Computer Science，即计算机科学。

我个人认为，如果你想做一个数据科学家，那CS占的比重大概是40%，如果你认为你是一个商业分析师，那它的比重可能就只有20%-30%。

第二部分是数学，不论你以后想做数据分析师、商业分析师还是数据科学家，基本上数学都会在你的职业学习中占据30%左右的比重。

最后是商科，我认为商科本质上可以分成两个部分来看待，第一是domain knowledge，即领域知识、行业洞见；第二则是business structure，指商业的一些结构化思维。

如果说你想要做一名数据科学家的话，有关商科的比例大概会在20%-30%，但如果你是以数据分析师或商业分析师作为自己的未来的话，这个比重可能会提到30%-40%，刚好与CS相反。

三、如何去选择合适的BA项目

&BA项目的名校推荐


01

职业规划必备的三个向量


首先，在所有的功利因素之外，我希望大家可以先思考三个问题（三个向量），这几乎是我给所有人做职业规划的时候的必要问题。

首先第一个是你自己真正热爱，或者说至少可以不讨厌，去持之以恒做一辈子的事情是什么？

很多人会说不要去把你的爱好当作你的职业，因为这样可能会毁了你的爱好。

但这句话其实我很多时候都不太认可，你如果说做了一个非常讨厌的工作和做一个你至少不那么讨厌的工作，你会选择哪一种呢？

肯定会选择不那么讨厌的，对吧？

至少你不能选择一个你讨厌的东西，不然你会一刻都受不了。

然后第二点就是自己真正长于他人，或者说真正能称之为是才能和天赋的东西是在哪里？

比如说很多人就适合做奥数，做物理竞赛和化学竞赛，因为他们在脑中会有一些灵光一闪的灵感迸发出来，这就是我所讲的非常难得的天赋。

如果说你有这样的一些天赋以后，请有效的去识别它和鉴别它，把它作为你的第二个向量。


然后第三个向量，就是搞清楚时代和社会真正前进的趋势是什么？

这一点对于不同人来说可能是不一样的，但是也有一些具有社会共性的东西是可以把握的。

如果说一个人能把这三个向量处在同一个夹角上，比如说我自己真的非常喜欢数据，我自己也认为我在数据上很有天赋，且数据就是时代其方向。

那你当然就应该做数据，就应该做数据分析，就应该做数据科学家。

在思考完这三个本质的问题以后，我们再来看有关BA项目选择的这几个关键因素，一切就变得明了了起来。

02

查校的先行之路


我们首先需要查看学校的师资和课程质量，考量一下它的实践和实习，再去看它的就业和职业人脉，还有一些录取的水准，以及学校的声誉和地理位置。

举个例子。

假设一个人叫Edmund，他想在美国偏商业的方向去就业。

然后还有一个人叫Bob，他想直接回国，在国内去找一个类似BAT的科技巨头，应聘很硬核的数据科学家岗位。那他就完全和Edmund走向了两条截然不同的道路。

因此，他们在选择学校之时，也一定会在侧重点上有所区分。


Edmund可能会选一个在美国名声比较好的，商业课程比较多的项目；

那Bob可能就会偏向一个更加全面的，有很多硬核课程，且在国内名声更强的一个综合性学校去读。

在理解了这一先行规则之后，我们就可以把目光聚焦到具体的学校之上了。

有关BA的项目名校推荐，我在从多个角度进行考量之后，大体将这些名校分成了三档，并将其总称为“彩票校大联盟（录取率低的过分）”。

03

彩票校大联盟


01

冠上明珠，艳压群芳：MIT



MIT，冠上明珠，艳压群芳，基本上在BA项目就是全方位的最强。虽然项目的创立时间不长，仅为两三年，但是MIT的课程实在是太硬核了，毕业出路也是出奇的好。

在BA当中，如果你想学技术，那么MIT一定就是天花板。

课程基本上有十二个月，内容十分硬核，很符合MIT这种顶级理工院校的一贯调性，它把Tech发挥到了极致，覆盖有非常多的编程语言。

而且基本上可以说，如果你想当科学家，你可以在这里学到所有基本的数据科学课程。

在就业方面，MIT的BA项目也依然是所向披靡，毕业生就业方向十分均衡，且都位于行业内顶级公司——MBB，FLAG，12w美刀平均薪资。

02

项目元老，九五至尊：

USC、UT-Austin



客观来看，USC和UT-Austin这两所学校都无愧于彩票校的第二档称号。

它们的BA项目基本上是六七年前就开始成立了，成立的久就代表着它有非常强大的就业资源和校友网络，体系也是面面俱到、软硬兼施。

至于录取要求，基本上GRE均分要在325-330区间及以上，GMAT730+，GPA3.7+，工作平均经验一年半以上。


USC拥有着目前全球最大的校友网络，即特洛伊家族。当学生毕业以后会收到一个叫特洛伊家族成员的身份，从此就会有各种各样的校友人脉关系可以享受。

除此之外，USC的BA项目还有着极佳的雇主企业关系，毕业后还会和UCLA一起组成西海岸科技公司，号称BA&DS的本土头号猎手。

USC还会给予你18~24个月的灵活就读毕业时间，且覆盖全产业和全技能栈的课程设置，由顶尖的业界大牛肩扛师资。


UT-Austin的项目时间相对会短一点，只有十个月左右，但是整体依然非常硬核。

不仅课程设置非常饱满，而且由于它位于德州，所以就业基本上是不需要学生去有任何担心的。

UT-Austin在德州本地有非常好的声誉，而且有非常好的雇主关系，同时又有完美的capstone保驾护航，课程同样秉承着实用主义，深入浅出、软硬兼备。

03

瑚琏之器，南面百城：UCLA、

UMN、Emory、Columbia & Duke



这一档基本上就包括三所学校，外加两个“编外（半个彩票校）”。

即基本上UCLA、 UMN和Emory还是比较稳定的，可以处在第三档的学校。

而Columbia 与 Duke，则是由于它们的名声和中国学生的偏爱，导致它们的申请热度也总会暴涨，从而被变为了“彩票校”。

这一档的学校基本上可以保证有优异稳定的生源和强有力的项目水准，毕业后轻松跨入10w+美金薪资联盟，申请时被三维怪物申请团体聚集。

成绩要求与第一档十分接近，大体为GMAT720+，325左右的GRE均分，以及3.7+的GPA。


UCLA：和USC同属最热门项目，申请率<=1%，课程除了覆盖数据科学所需全部外，实战导向明显，和USC相爱相杀。

UMN：同属老牌项目，典型项目本身强于学校排名很多，课程同样软硬兼施，capstone同样坚实，1年制 。

Emory：和UMN同属彩票校中低调奢华有内涵，小班制10个月，课程实用度高带有project，就业产业非常平均。

Columbia：初开设时无比诱人，可惜项目缺乏积淀和资源积累。

而且它被夹在了商学院和工学院之间，然后两边都有点不把它当作自己的亲生孩子，商学那边可能会倾向MBA，然后工学院这边可能偏向金工金数，所以就会导致它在学校里的定位有点尴尬，因此就业服务也相对粗糙了一些。

不过Columbia的名声牌号依然响亮，但相对找好工作需要自身更多的付出。

Duke：和Columbia类似reputation佳，然而课程设置相比其余彩票校更偏business，项目人数最多230+，但是就业还不错。

四、USC的BA就读体验

&BA就业情况


01

USC的BA之旅，

妥妥的“5A级服务”


USC的课程设置非常有趣，它是软硬兼施：商业+coding+数学打底，再进行全方位的产业课程拓展。

比如欺诈分析、游戏分析，人力资源分析等...它会根据各个产业去切分你的领域，然后你根据这些领域去上课，每上一门课你就了解了一个产业，就知道这个产业在用什么最先进的建模和数据科学方式。

然后在实践方面，USC提供了大量的产业项目与workshop；

在校友方面则是全才or偏才均有，各行各业出身各种年龄无所不包，大家经常一起去互相学习交流各自的经验，这个过程也会让你产生很大的提升。


USC在就业支持和资源方面拥有着超强校友网络——Trojan Family（特洛伊家族）+全套Career Center + Strategist，Round Table（圆桌会议，学生有机会参与到几十家公司轮转去进行一些分享会议，然后以此来了解行业的一些内部动态，并获取一些内推的机会）。

在声誉和地理位置方面则更是没的说！

国内国外Trojan名声都极佳，在西海岸尤其，会获得很多青睐（和UCLA恩怨情仇），就业率基本上是100%的状态。如果你去硅谷，基本上可以拿到12w美元以上的均薪。

产业分布基本上就会往科技公司、互联网公司去走，也有一部分人会去到娱乐公司，少部分会去到咨询和金融。

职业分布则会更偏向数据科学家与数据分析师，可能商业分析师会偏少一些，这也看个人的取向了。


02

BA的整体就业前景是否明朗？


BA就业情况就是同水准下，假设BA算商科，那它一定就是商科里的最高就业率，在留学的热门程度里面可能也仅次于CS。

中等水平院校项目（20~30个项目）毕业，基本上可以做到想留在美国就留在美国，Stem稳定保证，自己不作就可以达到100%美国就业率，稍差项目自身努力也很容易留美高薪。

彩票项目均薪分分钟10W美刀总包，回国基本脱不开BAT，TMD，华为、小米、京东、网易……，常见 40~50W总包。

国内就业情况目前存在加速升温的吃香趋势，且各行业Data Analyst、Data Scientist、Data Engineer、Business Analyst皆有。

五、申请BA的规划、

准备和核心竞争力


有关这一部分，我会比较简要的将其分成四块，并按照优先度排列。

三维准备大于实习科研，大于技能竞赛，大于领导力、兴趣和其他。

具体信息可以点击下方图片获取~


01

有关未来的核心竞争力


第一个是Programming（代码能力）；

第二个是数学能力，即统计学、数据科学以及机器学习的能力；

第三是运筹学，即管理学里面融入了比较高级的一些数据化的管理；

第四点是soft skills，即我们所常见的交流能力、数据可视化能力、咨询能力、战略能力、思考问题能力等；

然后最后就是Business Specialization，也就是类似欺诈分析、营销分析、运筹分析、时间序列等特定化的、领域化的一些分析能力。

以上这五点，是我认为在你的职业生涯规划中非常重要的几个点。

我的职业建议是，假如你以后选择BA，或者已经开始走上了，做BA或者做DS、DA这三者的时候，请你从这五种能力里选择一到两种作为你的核心竞争力，然后把它深挖到很深，之后再去横向拓展，拓展到这五种能力兼备。

这是我推荐的最佳路径，也是我目前自己在践行的一个过程。

Q&A之：GPA不到3.5的我，

就没机会去BA名校了吗？


没有3.5+肯定是一个比较硬的硬伤，但是我的确也有过一个GPA只有3.25的学生录取到了罗切斯特，所以我给出的建议是——

你现在不要想自己GPA不足3.5+该怎么办，而是思考你现在有3.5，且这就是你最好的状态了，那么你现在还缺什么？

比如你缺一个很好的实习背景，那如果有几段非常有名的big name的实习给你加分是不是瞬间就有底气了？

同时你又是否有很好的，比如GRE/GMAT去证明你的学习能力没有问题？

你还有没有那种过硬的科学研究项目，以及一些彰显领导力的亮闪闪的生活经历？

只要你从现在开始努力把你的其他方面做到最好，我觉得就依然是可以录取到很好的项目，实现逆风翻盘的。

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