UMN BA项目，在申请的时候就知道是比较technical的，但是据各种帖子和介绍都说，UMN BA项目一年可以学到很多东西，不会觉得荒废一年或者觉得课程很水的情况 + 就业率100%，所以最后在其他的BA项目或者其他研究生项目里面选择了这个项目。然而作为一个技术经验为0和纯纯文科生来说，这个项目真的学到很多，不仅从老师那里，主要是从同学（大佬）们身上。但是真的非常的吃力和压力很大，挫败的感觉是家常便饭。
先简单介绍一下课程，项目总共分成三个学期（5月底- 第二年5月底）满打满算一年项目。
课程介绍
暑期课程
暑期课程（5月底 - 8月中）有五节课，周一到周四都在上课，基本每天都是至少4小时的课程。光坐在那里上课就很累了。五节课包括Python，Accounting，Marketing，Statistics 和Competitive Advantage。
先说最可怕的Python 课程，简直是nontech 和tech 学生的噩梦，太多作业和难度太大了。大概在前三周，老师上的课还能跟上，讲的就是list，function。接下来的7周内，难度火箭试的提升，作业非常的难，一道题大概花一个晚上去做，甚至都做不出来。整个晚上都在做Python 题，还做不出来几道题。每一周花在Python课的时间找学习时间的50%。但是一学期下来后，再回头看看，Python掌握的程度会比一开始好很多（ 这不是废话嘛）。
然后是Accounting课了，此Accounting 非彼Accounting课，讲的不是什么是报表和认识这种会计词汇。老师是斯坦福大学经济博士，极其聪明，前7周的课还可以，都是每周做个business case 的team work 然后上课讨论，学到很多道理，后三周的一个data hw，直接难度高到吐血，让有些同学从不会R到一个作业逼到自学R到很高的水平。但是对于一些实在没有办法在一周之内把R学到很好的人来说，就只能抄作业了。
Statistics上课都是跟小组的人坐在一起，讨论做题。从统计基础学到回归等，难度在正常的增加。
Competitive Advangtage是一节心累和心塞的课，每两周有两个大case 要交，一个data case 和businesss case。一个组的名单是老师分类的，如果组分的人是高效率的，开会时间可能会控制到总10小时以内，如果组里有喜欢争论的人，基本可以耗费超过48 小时了每两周。
Marketing 的课比较轻松，让整个暑假沉重的课程减轻点负担。很喜欢。
整个来说，暑假的课程来势凶猛，在准备开学前就要准备好天天熬夜，跟周末都要去学校team meeting。整个暑假，除了前两个周周末在玩，后面周末没有任何时间出去浪。
秋期课程
秋期课程（8月底 - 12月中）有五节课，也是周一到周四在上课，但是相对每天是上三小时课程，本来应该轻松一点，然而并不，基本每天上完课，不是在team meeting 就在写作业。课程有Exploratory Analytics和Predictive Analytics，Big Data，SQL和一个一学期只上两次的Team Management 课。
Exploratory Analytics是讲unsupervised machine learning的课，基本作业都是比较靠脑洞大和会编故事的技巧（所以美国人在这一块表现非常突出，因为口语，编故事和写作能力是很强的）。Teamwork很费时间，基本每周有一天的时间都在开会。
Predictive Analytics是个讲supervised machine learning，是个中国教授，讲的很细很难，所以基本上课处于我是谁，我在哪，为什么我会在这里的错觉。每次上完这节课，都怀疑自己的智商（ 其实自从上了这个项目，每天都在怀疑自己的智商）。
Big Data是一个知识量极其多的一节课，每节课的内容都是新的，而且都是讲不完，基本每节课最后一分钟老师都会说，我会把剩下的内容record 然后你们去看，然后那个video 长达一节课。。。。
SQL课跟Python课是一个老师，但是教学内容明显减轻和变简单，应该是因为我们暑假结束后投诉了Python老师怎么虐待我们的，然后这学期相对放水很多。
整体来说，娱乐时间相对暑假好很多，只是因为秋季比夏季学期长一些。但是从11月开始就是dead month。基本每天都有这种due，individual hw和几节课的teamwork due连环炸。不过老师们有时候会理解的帮忙把due时间调的错开那么一两天。所以11月和12月非常的累，本来之前觉得寒假也要好好netowrking 或者学习，到最后就是，我cao，结束这学期，我tm一定要睡到自然醒，躺尸，吃顿好的，好好休息，我要回国，我要出去浪！！！！
春季课程
春季课程还没有开始，但是听说事情越来越多，课也越来越难了，而且开始networking，准备面试，刷题和学习，和一个比较大的与真实的local公司的data project要做。
就业方面
课程就先讲到这里。就业方面，还是很不错的，听说2018 届 九十多人，基本也是70% 左右都是国际生，在大概今年10月底左右，都在美国找到了工作。想想在这种很不景气的情况下，能基本国际生找到工作，已经很不容易了。基本毕业后，没有找到工作的学长学姐都会去加州，比较好找工作，所以本人还是觉得，如果被加州的好学校录了，就不要考虑其他的了，毕竟地理位置还是很重要的。因为项目的印度大佬们很多，等于国际生里面的70%，基本都是比较techinical 的有工作经验的人，所以最后都从事data scientist，比较商科的人都会偏一些product anlyst 或者技术含量不是很高的data analyst 或 business analyst ，所以不是毕业后的就业一定是business analystics，可以转偏技术和偏商科。所以，进了BA项目，基本就要考虑考虑自己应该找“偏文”还是“偏理”的工作了（ 对我来说史上最大难题，因为没有看到自己在任何方面的长处）。
UMN BA项目比较短，而且费用相对高的，但是性价比还是比较好的。自我觉得适合工作了几年，或者有一定的技术基础的本科生，或者有美国实习工作经验的本科生，毕竟这一年学的东西非常多，基本学习已经吃不消，没有时间去兼职或者实习，如果有些美国或工作经验，对找工作或者teamwork中都是有帮助的。先说这些啦。之后有什么找工作方面和学习方面的心得，会继续补充。
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原文引自：
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