这篇就读体验写于一个比较神奇的时间节点，离 MSBA 项目的毕业典礼还有一周的时间，我终于下定决心要下笔。前段时间接到财大汪立老师的邀请想给财大的学弟学妹们介绍一下美国 BA 项目的大体状况，自己也一直想要给自己写一个总结，一直因为期末季比较忙而未能下笔，蹉跎至今日。时光荏苒，一年的美国时光转瞬即逝，我会从我个人的视角大体讲一下我在 UCSD MSBA 项目的就读体验，需要注意的是这不是对项目的盖棺定论阶段，现在我还深陷于找工作与毕业季的焦虑茫然中，对项目的解读可能会有一些偏颇，再过段时间看看有没有时间更新吧。
1.项目简介
UCSD 商业分析项目成立于 16 FALL，我们算是第三届，18 FALL 入学。项目不断扩充， 从前两年的四五十人到我们这届 73 人，其中国人 53 人，剩下的以印度人和 domestic 为主，项目国人比例其实在美国几大著名的 BA 项目都很相似，（USC,WUSTL,Duke 之类的国人比例也高达 60%+，只是我们项目近两年开始扩招，国人比例只会不降反增）我们甚至为 PonyMa 宣传了一把腾讯，把所有外国人拉来用微信，然后平时日常都用微信群交流。
项目的平均 bar 大概是 720+ GMAT GRE 自动换算 ，103 的托，3.5 的绩点吧，18 年跟罗切斯特布兰迪斯的 bar 差不多，但是我们班还是有录了 WF，USC 不来来 SD 的……陆本的话，基本上是 211,985 大概在厦大重大武大两财一贸的 tie 比较多，也有复旦和交大的同学。美本的话也有不少 top 50 的，甚至还有华大双雄。而且在这里插一句，美本找工作真的比陆本有优势，或者说美本同学本来就很强，现在基本美本同学都找到实习或者工作而陆本基本上还在找。
学费，BA 大概是 6w 刀学费，生活费大概 3w 刀一年，奖学金基本上录了去申请就给 1w-1.5w 刀奖，所以综合来说大概 8w 一年吧。项目是一年，这届开始不能延期半年，必须 8 月份毕业，不知道以后会不会改回来。
2.校园生活
南加州的神仙天气不必多说，这一条大概也是 SD 最能拿得出手的优势了。学院离海边走路只需要 10 分钟，学院的阳台就能看到海平面还有各种玩滑翔伞的游客。SD 是美国著名的度假胜地，这边的气候基本上一年都以晴天为主，即使有阴天，也几乎不会下雨（今年比较特别，疯狂下雨，根据加州本地的同学说，正常情况下一年下雨天数少于 10 天，一整年都是蓝天白云，超级舒服）
安全性的话，La Jolla 是圣地亚哥的富人区，虽然 downtown 治安不怎么样，离边境很近前段时间还传出大量非法移民滞留提华纳，等特朗普批准进入美国的新闻，但是学校周边学校周边还是相当相当安全的。对比带头大哥南加大，我们小SD仅有的几个优势之一。
生活成本在全美算是中上水平，主要因为是在富人区，所以如果不住学校宿舍的话，租金压力还是很大的。在校外 2b2b 的房间大概是 1100 刀一个月，如果住客厅大概是 600 刀，学校宿舍一个房间的租金是 700 刀一个月左右。我之前去过北卡找杜克和教堂山，还有北卡夏洛特的同学玩，他们那边据说一个 4 人住的 townhouse 的价格跟我们单间价格差不多？！如果只要一个房间的话，房租只要 500 刀一个月，真的太便宜了。我感觉 SD 的学区房租，仅次于纽约和洛杉矶了吧。
对了，在 UCSD 上学还是要买车的，这边宿舍到教室开车也要 15 分钟，如果坐公交的话还要转车，大概加起来 40 分钟还是要的。
3.课程设置
UCSD 的课程设置公允的来说，还是不错的，神课有不少，但是也存在一些比较鸡肋，或者说可以通过选修别的课来避开的课程。我们项目主要用的语言是 R，对于 Python 如果我们选了一些 CSE 的选修课或者选一些比较硬核 technical 的课的话也会用到。但是 Rady 这边主要是教应用，在算法和写代码数据结构方面基本上可以说是不教的，可以课后回去自学。学院对 SQL 基本上没有任何课程，这部分想要在美国找工作可谓是必须的，自己回家刷 leet code 吧，毕竟 SQL 补起来很简单。
Rady 的课最大的特色就是实用性，每门课都有大量的案例分析作业，可以说课堂就是一节课理论一节课案例这个比例，也会有很多的机会去做开放性的 project，自己去网上去 kaggle 找数据然后自己 design project 然后期末的时候 pre。UCSD 由于是公立系统，加上我们 BA 是一年项目，课程安排非常的紧张，从 2018 年 8 月 1 号项目开始，一直到 2019 年 6 月 15 结束，我们经历了 4 个学期，中间放了 3 个假，假期时间分别为 1 周，2 周和一周，可以说基本上每周都有事情干。但是课程压力的话，刚来的那个 summer 和接下来的 fall 课程压力比较大， 然后后面可能是习惯了吧，其实每周也没有觉得这么忙了，甚至有空每周和同学约两场篮球赛。
Rady 我觉得做的不好的的一点是没有 track 可以选，大家都是基本上同样的培养计划，不过可以通过合理的选修来规避这点。因为来读 BA 其实大家的方向也不完全一样的，有一些偏向 technical 以后想往 data scientist 发展的，有一些是比较偏管理方向的，或者偏咨询方向的，大家的未来规划不一样，像南加大这种有 track 的话，我感觉可以更明确。但是 Rady 有一个好，就是选课比较自由，除了有一半的核心课程以外，其他的学分可以去选 CSE 学院的非常 tech 的课，也可以去选我们 MBA 的管理学课程，甚至还可以选隔壁金融的时间序列分析或者金融预测，这部分的自由度是给够的。UCSD 的计算机嘛，大家知道，媲美常青藤的级别，坐拥 Adaboost 算法发明人 YoavFreund，我选了一门 CSE 258，之后还想选一些关于 machine learning 的课程，可惜因为课程太火排队人数过多只得作罢。
Rady 课程涵盖范围比较广，从 supply chain 到 text analyst，NLP 到 customer analyst 到 Fraud analyst 再到一些管理方向的 decision making，还有一些统计方向的分析等等，个人感觉就是，还是散了一些吧，例如说对于想做 technical 的 DS 来说，supply chain 和 project management 可能就不是必须的，对于想做 business analyst 来说， NLP 和 modelling 不是必须的，如果学校可以入学前分 track 的话，可能效果会更好。
在此先介绍几门个人觉得比较有用的课。
首先是被我誉为 MSBA 项目之精华的 Customer Analytics，授课教授是 Nijs，MSBA 的总 Director，一个非常可爱的骑着小电驴来上课的荷兰老师，这门课主要从商业应用的角度，结合 data science 来讲，每节课都有都有课后 team work，一学期下来做了差不多 10 个 case，大概是最干货最硬核的课程了。课程涵盖你进行商业分析项目所需要的整个过程，如何看数据，处理不平衡，到找 evaluation 和 build model，再到 interpretation，一气呵成，这门课的内容也被后面我经历过的面试所验证，真的管用。面试很多的 case challenge 就是根据这门课的流程下来的。
然后请出一尊大神，因为这位教授是 USC 和 UCSD 都有教授这门课，然后我在 CD 上又刚好看到这门课的评价，我感觉写的特别好，我就引用了一下，个人感觉，非常 tech，非常干货。“首推当然是 Stephen Coggeshall 老爷子的 Fraud Analytics。老爷子 UIUC 核物理的博士毕业，在 Los Alamos 国家实验室工作。机缘巧合进入金融 data science 领域（这里还要个故事。老爷子等四名科学家被借调到花旗银行帮做一个 project，他们用机器学习算法把原有模型准确率大幅提升。于是当晚被接到花旗 CFO 办公室。CFO 给他们 1 人 100 万美元让他们成立一家公司专门给花旗做业务咨询。老爷子从此走上创业之路。创立多家在 fraud detection 领域有影响力的公司，其中一家卖给了 Mogan Stanley，他也因此在大摩担任过一年 Director）。总而言之，他的课通过三个 project 的层层引导，让你完全摸透信用风险里从商业模式到机器学习算法的方方面面，可以说是 msba 镇宅之课。”USC 有 3 个 project，我们有 2 个，但是从清数据到 PCA 到 feature selection 到 model building 到 evaluation，真的很硬！ CS 的课因为好像是开源的，在网上也能看到PPT和习题，那我就贴个链接吧，不知道会不会侵权https://cseweb.ucsd.edu/classes/fa18/cse258-a/，这门课据 CSE 的同学说是入门难度，但是对于当时 fall 刚进入状态的我可谓是如登天险一般，但是学到最后有一种一览众山小的感觉，也是这门课让我彻底爱上了 DS，打算以后从事 DS 的工作。
最后提一点就是 UCSD 的 capstone，这是一个从 19 Spring 学期开始的和企业合作的项目，为期一学期，学生四人一组与 20 个企业一起合作，workon 不同的项目，有社交媒体预测的 例如我的公司 listen first，有销量时间序列预测的例如惠普，马自达，BD 等，纯做 machine learning 的比较少，我们算是期中之一吧，也是可以写进简历里的一部分非常珍贵的项目体验。公司有通过远程会议的方式 meet 的，也有在 SD 本地的企业去公司里面工作，总体来说还是很给力的。
4.就业
就业，大概就是 UCSD MSBA 最弱的一环。由于 Rady 商学院整体很新（印象中是从 06 年开始的 MBA 项目，后面才慢慢开 MSBA MSF，今年要开会计了），BA 更新，可以利用的校友资源比较小。今年项目不能延期以后，很多美国大公司的实习都没办法申请（往届项目可以延期到 12 月份，然后 7-8 月可以在美国实习）但是我们今年就是 6 月毕业然后就要开始找 Full time，intern 基本上找不到。学校的 career fair 基本上面对的是非常 technical 的岗位（UCSD理工科强校嘛），然后我们学院的 career fair 又主要面对的是 MBA...就非常尴尬。
根据往年就业数据，留美比例是相当高的，但是这一届不知道是由于项目改制的原因，还是由于美国 new grad 或者说 junior data scientist 接近饱和的状态，我们这届就业状况特别的差，陆本基本上全部凉凉，找到工作的都至少曾经有一定的工作经验再来读书，或者已经读了一个 master 再来读 MSBA，另外美本的优势在于 CPT 很早就可以开始了，因为美国规定要来美国读够一年才能申请 CPT，美本的话就可以很早开始，unpaid 实习，或者说，开始找 full time 的实习。今年回国的比例也在不断上升。作为 UCSD，个人感觉甚至比较难过大公司的简历关，这也可能跟我要转 technical 做 DS 有关，如果做 DA 或者 BA,BI 的话可能会好一些。
目前我挂了好几轮面试，其实也跟自身实力有关，我还得多多努力，多多学习。但是随着 MSBA 项目的不断扩展，国际生的不断增多以及川普关于 H1B 政策的收紧，留美难度只会越来越大，如果申不到 tie 1 的 BA 项目（USC,DUKE 哥大）的话，（我觉得 UCSD 大概是 tie 2 吧）留美并不是特别乐观，申请前请三思。BA 不是完美符合任何人的项目，要看自己的兴趣，和未来职业规划。站在我的角度，UCSD 可以说符合我来之前的设想，项目质量够硬，就业资源欠缺，希望即将到来的夏季找工季可以一切顺利！
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原文引自：
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