申请BG：UCLA Statistics & Business Econ双学位，免托福+329+两段实习，目前在校兼职 Graduate Student Analyst （GSA），主负责Admission的市场调查和社交账号的视频更新。

Hey 大家好！LZ 在 UCD MSBA 23 届就读，刚结束秋季学期的课程。想从一个无全职经历的应届本科毕业生角度和大家分享下在这个项目 Summer 和 Fall 学期的体验，希望帮助大家了解到更多细节信息，选择最合适自己的项目

最终选择 UCD 的决定性因素：

湾区地理位置优势 + 校友网络紧密：lz 求职方向是 tech 公司的 BIE/DA。ucd-msba 项目位于湾区的旧金山，科技公司就业机会较多，同时加州也是全美相关岗位需求最大的地方。lz 在申请期间/拿到 offer 后 lz 向不同背景的往届学长学姐们问了很多申请和求职的问题。绝大多数前几届的毕业生（包括国际生）都在毕业三个月内找到了工作，且 lz 接触的大厂 alumni 对学弟学妹的问题非常 responsive，很愿意分享求职时的经验和资源。
贯穿一年项目的 Practicum 和 GSA 工作机会：包括 lz 在内的超过半数的学生是从商科/工科转到分析领域。Practicum 和 Student Analyst 相当于提供了与学习并行的实习机会，让 lz 从入学开始就接触到接近真实的 analytics 团队日常，提升解决业务问题的能力，说服客户公司认可我们给出的方案。
偏 Tech 的课程设置：UCD-MSBA 课程教的很全面。理论部分涵盖了 tech 面试必考的统计问题，包含机器学习中的多类预测和分类模型，为 business decision-making 提供数据支持的实验设计理论，使用 SQL 的数据库管理，和 Tableau/D3/Python 的数据可视化等等。在寒假还会提供学分之外的证书选修课，例如 aws 云计算认证（加深非 IT 行业对云平台的理解）和 Lean Six Sigma Green Belt 的 Executive Education 课程（提升数据检测和项目管理的效率）。


项目体验：

【课程体验】

UCD MSBA 项目的课程前期着重 Analytics, Data/ Computing, 和 Business 领域的 hard skills.Analytics 和 Data/Computing 都是我们项目的高光讲师 Mehul 来教，他的课件条理很清晰，给的例题质量很高也会附上逐步讲解，不仅仅是 code.Analytics 从理论和 R 语言应用的角度由浅入深地让我们掌握分析领域必会的统计学，作业较多。lz 本科学统计，对 Analytics 课程的感受是难度适中，但进度很快，两学期不到就延伸到了本科三四门课 cover 的内容，所以 r 语言 0 基础且未系统学过统计的同学需要在课下花一定时间加深理解。SQL 也由 Mehul 教授教，课堂气氛轻松，但作业难度不低，可以感受到他的严格，重视学生对 query 的理解和灵活应用。好在 Mehul 教授非常负责，有非常多 office hour 也很愿意邮件解答学生的问题，在期末前有  1 on 1 的答疑时间。数据可视化由在 Intagram Product & Programs 部的 Mak 教授双周授课，包含 tableau 和 python 的热门绘图软件包 seaborn.lz 在这个领域几乎从零学起，learning curve 一开始较陡，但做完每周的可视化的作业和期末的小组项目后，感觉并不难上手，lz 身边零基础的同学在期末后考出了 tableau 的 desktop specialist 的证书。正好 lz 所在的 practicum 组有两个重要的 deliverable 都和可视化面板有关，这门课帮 lz 小组加快了软件的上手。

【课外竞赛】

项目一开始就鼓励同学参加各种和数据/商业分析相关的竞赛，其中一些会提供 UCD 管理学院的师资支持。lz 和一中国一印度两位小伙伴从八月底到十一月中一直在参加 Adobe Analytics Challenge 比赛，最终拿到了 4000+ 队伍中总决赛第三的成绩。参加的初衷是想锻炼自己结合学术和业界的方式来分析一个 business 的 "as is"， 并通过抓取关键信息点和数据来指引它的"to be"，而在 UCD MSBA 参赛的