上一个帖子是去年刚入学的时候发的,那个时候主要是因为有不少同学在问,所以发了一个帖子,帖子链接是 https://forum.chasedream.com/thread-1350275-1-1.html 因为那个时候刚开学,所以还没有完整的经历整个项目,所以没有太多信息。因为已经上完课毕业了,再加上暑期实习已经落地工作差不多算确定了,所以今天打算出来好好总结一下自己过去一年所学的课程。
关于课程
上了半年网课昨天终于考完试了。硕士要毕业了。决定今天出来发一个帖子 说实话这一年来学的东西挺多的,说实话港科 BA 的师资确实是非常非常强。今天过来介绍介绍项目里的核心课程。(顺序时间先后)
- Visualization of business analytics(Pro Mike :PHD of HKU ,Statistics,Director of BA program)
这门课是一门专门教大家如何商业可视化的课程。这门课会介绍非常专业的可视化技巧。对于各种情形各种变量,教授会专门介绍应当采用何种方式进行可视化。
整门课程用到最多的可视化软件是 R 和 tableau,课程会有三次 group project.教授是一个非常较真的人,所以如果不认真听课很可能会得一个不高的分数。well,you can imagine. - Data Analysis(Pro Inchi Hu : PHD of Standford ,Statistics)
斯坦福的大教授,年轻时在北美统计坛上非常有名气。这门课虽然涉及的是一些非常基础的统计学知识(毕竟不是每个人都有统计功底),但是教授会通过自己的理解以及非常详细的商业案例,让大家学会如何采用统计的方法分析商业案例。同时课程会有一次大的 group project.
因为教授非常有名,到最后一堂课结束后大家都非常兴奋,实际上大牛教授哪怕是讲基础统计学也会有非常新颖的高度。 - Business Modeling and Optimization(Pro ShaoHui Zheng: PHD of University of Columbia,Operation Management)
整个 ISOM 的 director,哥大的教授,手把手教我们学 Excel.说真的这换在大陆我没见过哪个院长教学生操作软件的。
整个课简直是 Excel 的高阶版,学完这门课后 excel 的使用技术估计达到了企业级别。而且学习了很多高级插件,很多线性规划数据分析可以直接用 Excel 完成了。 - Introduction to Business Analytics(Pro BaoQian Pan, PHD of HKUST ,Operation Management)
一点都不 introduction 的课,里面学习了很多高级的统计知识,绝对不是普通的统计学的知识。
里面会介绍很多进阶的统计模型,详细介绍了逻辑回归、泊松回归、生存分析,以及线性回归等经典统计模型的实际运用。
从商业背景,到变量选择,到变量转换,到统计建模,再到模型选择,再到模型评价。
一步一步精细化商业分析,算得上是整个项目最有价值的课程之一。这门课一定要好好学。 - Business Analytics in R(Pro Xinhua Zheng,PHD of University of Chicago,Statistics)
这门课是一门非常地道的编程课,其主要目的就是带领我们学会 R 编程。
同时,商业案例,统计模型也会在这门课以 R 语言的方式呈现。
学完这门课之后,使用 R 语言进行数据分析几乎是每个同学的能力之一。 - Simulation of Risk and operation(Pro YingJu Chen ,PHD of NYU Stern,Operation Management)
一门采用 Arena 软件进行的运营监控课程,这们课程对类似于屈臣氏的供应链方向会有较大的参考意义。
这门课是否很有用决定于未来的工作方向。 - High Dimensional Statistics with Business Application.(Pro Lilun Du,PHD of University of Wisconsin-Madison,Statistics)
高维统计课程,整个项目最难的课程没有之一。非常硬核的统计课程,里面会学到很多非常实用的技术。
硬核的其实主要是原理,用起来肯定还是非常实用。比如拉索回归,主成分、因子分析,聚类分析等经典模型还是有的,当然还有一些更高阶的模型, 因为不是统计论坛对很多魔性的模型就不一个一个介绍了。这门课需要使用 python 语言,如果整个小组都没有人会 python,那 group project 几乎等于凉。 - Business Modeling with VBA(Pro James,PHD of HKUST,CS)
一门 VBA 编程课程,不会编程的同学这门课会学的很辛苦。这也算是一门非常高阶的 EXCEL 课程了。本人在滴滴实习的时候,每天处理的报表自动化全部都是用 VBA 来处理的(后悔自己上课没好好学,工作的时候好多不会)。 这也是一门教授手把手教编程的课程,觉得科大的教授都好平易近人。不像本科的时候领导都特别有架子。 - Decision Analysis(Pro Javad Nasiry,PHD of INSEAD, Operation Management)
一门用 Excel 处理商业决策问题的课程,但是与之前所学的课程不同,这门课会更注重商业决策的能力。
这门课会稍微结合运筹学的知识,利用 Excel 对商业模式的各种问题进行数据分析。是一门实用价值很高的课程。 - Big Data Analysis(Pro JingWang,PHD of NYU Stern,ISM)
机器学习入门 & 进阶课程,里面从初级学习(e.g 决策树 or SVM)到中级机器学习模型(协同过滤,Aprior,深度学习)都有介绍和学习。
导师在介绍理论的同时,还会给出现成的 python code 给大家进行 lab 的机会。
这门课更注重模型的实践使用过程。是一门非常实用的商业分析课程。 - Network Analysis(Pro HongTao Zhang,PHD of MIT,Operation research)
一个连 Coursea 平台都有专门的 python 经典教程的教授,在教授网络模型的同时,手把手教我们用 python. 我们很多同学的 python 都是老师手把手教起来的,老师非常耐心。
同时网络模型也非常非常有价值,本人在互联网公司实习的时候隔壁部门就是专门研究种子裂变营销的。这些就非常需要网络模型。
同时,网络模型也是非常前沿的统计模型,不少顶级的教授的研究领域目前都集中在这。 - E-commerce and web analysis(Pro Clerk,MBA of Harvard business school)
一门很 MBA 的课,里面会对各种目前非常成功的大型互联网公司的成功案例有非常深入的分析。
使用的教案都是哈佛商学院、西北大学 Kellogg 商学院那边买来的。
这门课没有什么统计模型,但是确是一门非常好的商业思索课程。 - Business Analytics Practium
一门 academic-based 的课程,两人一组,分配给不同的导师来带。和导师一起做科研项目,这些项目有学术项目,也有和企业合作的项目。
时间长达四个月。
关于就业
就业这边,其实对于就业市场明白的各位也是非常清楚的。就目前来看,就业方向由个人确定,就业档次由本科决定。
非常明显,走咨询这边的主要是清北,走金融这边的主要是复交,而其他的同学主要集中在互联网公司领域。
正如之前的帖子曾经介绍过的,19 fall 最终有 30 位来自大陆本科的同学,其中 17 位来自 THU(4),PKU(3),FDU(5),SJTU(5). 其余的同学全部来自 ZJU(3),NKU(2),NJU(1),WHU(1),SYSU-岭南学院(3)等 985 高校。
就目前的信息来看,大家的去向主要分为三大方向:
- 咨询(McKinsey Company,Roland Berger,Deloitte)
- 金融(JP Morgan,CICC,CITIC,华泰证券,华兴资本)
- 互联网(Alibaba,Tencent,MeiTuan,ByteDance,Baidu,DiDi,Kuaishou,XiaoMi 等)
整体总结
上了半年网课的我没什么资格谈就读体验,今年没有就读体验,我的很多学弟学妹要么保研到更好的国内名校,要么去英国、新,哪怕是是去 CUHKSZ 也没有选择来 HK.20 年是一个多灾多难的年份,20 fall 的整个 HK 的招生也受到了很大的影响。但是不论如何,港科商学院一直都会是非常优秀的存在,不论是否有疫情和港闹事件。
同时,不降反升的 QS 排名也证明了 HKUST 是一所非常优秀的学校。同样,MscBA 项目也是商学院里众多项目中的明星项目,这一年就算是以网课的形式出现,我们也一样受益匪浅。(虽然房租血亏,但也没办法,今年去美国的同学房租更贵也得交)
心得体会
前段时间鉴于在找工作,所以没有及时出来更新,现在出来估计没啥人看了。这也会是本人最后一次回馈 CD 论坛了。如今本人已经完成所有课程了,这一年的留学生涯就这样到此结束了。
Chasedream 论坛在我的留学路上,从 GMAT 到选校,一路帮助我走到了今天,而我也愿意将自己一路所见所闻带给各位 CDer.希望我提供的信息对大家有用,祝各位 Cder 留学季都能取到理想的 offer.祝各位心想事成,事业顺利,生活愉快!
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原文引自:
https://forum.chasedream.com/thread-1369995-1-1.html
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