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多伦多大学 MMA 专业 2018 第一届就读体验 [2019.06.03]

[日期:2019-06-04] 来源:ChaseDream论坛 作者:lzysoul [字体: ]

我们第一届 MMA 在四月底刚刚结束课程,还记得当时 2018 年申请的时候,CD 上关于加拿大 BA 方面以及多伦多大学 MMA 的信息还很少,所以就想开个帖子和大家分享下。

本人 undergrad 专业是 Nano-Science,偏 tech,在毕业前找到 Full Time 的 Data Scientist 工作,现在位于多伦多 downtown 工作。

基本信息:

我们第一届 MMA 一共 43 人,印巴学生大约 10 人,加拿大本地大约 10 人,中国学生大约 20 人(包括加拿大籍),其中陆本 1/3,海本 2/3。同学的本科背景,将近 50% 是 STEM 专业的,另外 50% 是会计、金融、心理学等文科专业。绝大部分人的 full time 工作经验基本为 0,除了少数 3-4 个同学有 5 年以上工作经验。项目一共分 3 个 term,Intro (Summer) term, Fall term, Winter term,从 8 月初开始到次年 4 月底结束所有课程,共 9 个月。我们这一届在 intro term 开始就已经组好了队(Director 写的一个 Algorithm 分配的),并且这个组队安排会一直延续到 Fall term 结束。(这个组队的事情还是有些小插曲的,后面会细说)

课程设置:

8 月初开始的 Intro term 为期一个多月,有 boot camp 和商科的基础课程,基本就是 introduction level 的课程,顺便让同学都相互了解下,最后是以考试 + presentation 的形式作为 Final Exam。在 Intro term 的末尾阶段,career service 就开始进入了,介绍求职时间线,行业现状,mock interview 等等。9 月中旬开始的 Fall term 一共 4 门主课(外加 Practicum Project 和 Colloquia),基本属于 Technical 课程,Python、SQL、R、SAS、Tableau 都会用到,并且会有 Machine Learning 方面的统计学课程。Fall term 基本以 Individual Assignment 和 Group Assignment 的形式呈现,期末依旧是 Exam + Presentation 的形式。这学期课业负担比较大,会很忙,偶尔熬一两个通宵也是有可能的,但学的东西还是很扎实很有用的。

说回组队的事情,因为每个人的 background 都不一样,有人 tech 强,有人写 report 牛,大家水平参差不齐,所以一开始这种被动组合的 team 里面有可能会有矛盾,而且每个人的 work ethic 也都不一样,分工不均、划水不干实事的情况也是有的。也因为 program service 对于这种情况经验不足,导致 team 内部矛盾比较多,所以本来 Winter term 还是要用 Algorithm 进行分组的,但是在大家的要求下变成了自由组队。这也算是 Teamwork 的宝贵经验了。

圣诞假期不是很长,大概三周左右,当时在这个时候我们的求职压力就开始浮现了,大家也都纷纷开始 network + 投简历。

Winter term 比较偏向 business side,还是 4 门主课外加实习和 Colloquia。有一门课我觉得最有意思,Analytic Insights using Accounting and Financial Data,完美地把 Fall term 学到的 technical 知识应用在了 finance 的真实问题上,学的也都是 research 领域比较前沿的东西。其他几门课就比较水,比如 Supply Chain 和 Marketing Strategy 这两门课就比较老套,用到的 skill 也不怎么跟得上时代,但是这两门课所教的 qualitative 的东西还是很有用的,尤其以后求职的时候对于特定领域可以有东西聊。还要再吐槽下最后一门课,Customer Value 这课实在是水的不行,prof 本身感觉在混日子,教的东西也和其他的课有重复,完全没有 structure。但是,请学弟学妹们不要担心,在我们的强烈建议下,2019 年的这门课已经被取消了,prof 也不会再教了。对于空缺出来的这门课,据说会换成一门从 cs 角度教学的 Python 课,以弥补课程和市场对 Python 的高水平需求。

实习项目:

多大 MMA 是自带 9 个月实习的,从 Fall term 开始一直到 Winter term 结束,每周五都没有课程安排,一整天都属于这个实习项目,有的公司可以 on-site 工作还有 pay(比如银行),有的实习就只能在 Rotman 远程做,还没 pay,差异性比较大。这一届实习的公司有大有小,五大银行中的 4 个(TD, CIBC, Scotia, BMO),Tech firm(Google, Rubiloud 等),Retail 行业(Unilever、加拿大轮胎等)。整体感觉下来,我认为这个实习不是很扎实,每个实习公司所给的 support 差异性也很大,重视程度也参差不齐,但在求职上还是有帮助的。毕竟我们是第一届,一切都是实验性质的,希望未来能有所改进。据说第二届开始会有 Deloitte 加入,以填补 consulting 行业的空缺。

求职现状:

现在是六月初,65% 的同学都已经在加拿大本地找到了工作。Rotman 的 career service 总体处于一般水平,该有的都有,比如改进 LinkedIn Profile,组织 Mock Interview(公司的 HR 来面),修改 resume 和 CL,1 对 1 的 counseling,移民 session 等等。缺点是拉过来的 info session 数量比较少,内部贴出来的对口岗位不是很多(但据说从 Rotman 内部系统投的简历,给面试的机率很高,这也为很多人积累了真实的面试经验)。而且当初 career service 建议的是 2 月开始才进入求职找工作阶段,但是从我们几个同学的个人经验来说,找工作越早开始越好,有很多非常好的 Rotation Program / Graduate Program 都是 8、9 月开始招人,圣诞节前基本就结束了。而 3 至 5 月的岗位基本都是直接 full time,对于初入职场的学生来说不是最好的选择,而且对口岗位数量也较少,导致求职压力在最后一个学期会很大。所以,我建议在 9、10 月就开始调整简历,开始 coffee chat,了解各行业,申请工作。

根据我与不同的人 coffee chat 了解到的情况来看,多伦多市场对于 Data Science & Analytics 的需求还是很庞大的,而且具有行业宽、职能广、层次深的特点。行业宽,Retail Banking Consulting Tech Healthcare 都有岗位,大公司和 start-up 都有需求。职能广,可以做 IT Consulting,可以做 Marketing Analytics、Customer Analytics,在 Bank 有 Anti-fraud、AML、Strategy。层次深,BA/DS 是个交叉学科,business 和 tech 兼具,在多伦多可以找到很 tech 的工作(Data Scientist), 也可以找到很 business 的职位(Data Strategist, Consultant),所以可以根据个人的特长和兴趣来选择。综上,求职不单单是看学校 career 的资源,更重要的还是个人能力,所以经常 networking + 掌握专业知识 + 提升简历才是硬道理。

总体来说,这个专业由于第一年开设,整体还是需要改进的,课程设置上优缺点共存,但是必须要肯定的是,MMA 的 Director (Dmitry Krass) 个人能力超强,与 Industry 的 Connection 也很多,Program Service 很到位,很重视学生的就读体验,对于学生提出的建议相应的也很迅速,并且已经针对 2019 年的第二届课程设置进行了优化(加入了两门课, Python 和 Deep Learning,去掉了 Colloquia 和太水的 Customer Value),并且越来越多的公司也加入了我们的 Advisory Board 提供实习机会。我相信有了第一年的基础和沉淀, career 上的资源会变得越来越多,再加上 TD Bank 与 MMA 合作建立的 Management Data Analytics Lab(TD bank 投了 $4 million, 银行是真的有钱), 以后 MMA 与 Industry 之间的联系只会变得更紧密,整体是在朝着好的方向走的。

最后说下生活环境,多伦多 downtown 租金较高,消费水平也较高,但是中餐质量我觉得北美第一。而且多大 Rotman 就在市中心,和别人 network、coffee chat 都很方便,做个地铁或者走个路就行。天气上可能不是很理想,冬季时间较长、降雪较多、温度很低,但是夏季真的很舒服,可以说是完美,有利有弊吧。从北美来看,加拿大的工资水平还是比较低的,相同的岗位,不换算汇率的工资都比美国低一点,但是对于国际生还是相当友好地,毕了业哪怕没有工作就可以申请工签。

楼主刚读完这个项目,评价上可能有失偏颇,仅供参考哈,还希望大家多回复、多交流。

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原文引自:
https://forum.chasedream.com/thread-1348049-1-1.html

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https://forum.chasedream.com/forum-14-1.html

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