我是多伦多大学 Rotman 商学院 Master of Management Analytics 的第一届毕业生。18 年申请的时候觉得关于加拿大 BA 的信息很少，所以现在毕业工作之后有时间了，就想写几篇文章帮助大家了解加拿大的 BA 项目，以及加拿大 Analytics 的求职市场现状，回馈 CD。
加拿大的 BA 专业一大优势就在于项目背靠商学院，可以依靠商学院的名声，Industry Connection 和大量 Networking 资源助力工作申请！根据商学院的知名程度，申请激烈程度和项目质量，我们罗列了以下项目作为重点考察对象：
（一）录取要求比较
1.Western - Ivey
Ivey 在一众项目中对成绩的要求最高，官网上没有明确 cut off 只是模糊地说 "strong academic performance", 但是实际上录取的学生大多都 GPA 在 3.7 以上。
2.UBC – Sauder 和 UofT – Rotman
两个项目审核申请者的标准都比较灵活。 Admission 对本科 GPA 的要求虽然不是很高，但是对申请者的定量分析和编程经历有着重的考量。尤其对非数理、工程专业的同学，有必要尽可能地了解并补足这两方面的储备哦。
3.York - Schulich
Schulich 总体而言对 GPA 要求不高。但值得注意的是，在五个项目中只有 Schulich 要求申请者必须提交 GMAT 成绩哦！（Schulich 最近五年毕业且成绩达到 B+ 的申请者除外）
4.Queen's - Smith
Smith 的项目本身为 Part-time 项目，主要是为有工作经验的群体举办。因此相对而言不重学术成绩，而是注重简历上的具体经历。
（二）面试会问 technical questions 吗？
基本所有项目的面试都会出现 1-2 个基础 stats 知识的问题。但每个项目因为自己的项目特色在提问的侧重点上会稍有差别：比如 ivey 因为课程设置本身偏重 management 的训练，所以在面试时反而会具体问编程语言掌握程度，确保申请者已经有一定程度的技术实力。大体来说，无论 behavioral 还是 technical question，都是从申请者的过往经历和所学课程出发，不同的人被问问题难易程度也稍有差别。究其根本，面试是为了更好地了解你，评估你是否适合这个项目！因此本科背景不够 technical 的同学不用太过惊慌，好好复习基础的 stats 知识，不用勉强自己浪费时间准备 tricky questions.
学姐面试真题分享
- How to interpret R-Square/confidence interval? 考察基础 stats 知识
- Please share with us one experience when you solved a problem using analytical approach? 考察 critical thinking
- What would your teammate talk about you when you walk out of the room? 考察 team building
（三）对应届生友好吗？
Ivey MSc 对毕业新生有着强制要求，不可有两年以上工作经验。Sauder 和 Rotman 相对宽松但是仍然偏好毕业不太久、工作经验有限的新生。Schulich 的录取学生背景相对其他项目最灵活，没有对背景和工作时长有具体要求，招生时注重 Diversity。五个项目中最为不同的 Smith MMA，针对的则是已有工作经验但是想转行的人，所以极少接受应届毕业生。
（四）除了网申还有办法增加录取机会吗？
五所学校都会在申请季举办 Conference 直接和申请者交流，参加这些 Conference 可以更好地了解招生偏好和特点的活动。和招生官直接交流如果可以留下印象在面试环节也会大大地有帮助。
现在很多招生官也都意识到了仅从面试的三十分钟了解学生并不太现实，因此很多项目都在近期开启了 coffee chat 的机会。在申请学校附近的小伙伴可以大胆约起来，给自己和招生官一个双向了解的机会！
此外，Rotman 每年秋季的 Data thon, 会给参与的学生尤其是前三名给予非常大的录取优势，第一名更是直接"保送"，第二名则能免除申请费 + 大概率 Program 录取，强烈推荐大家积极参加！
（五）如何提升背景提高被录取的概率？
数理工科等：
锻炼并展示自己软实力(e.g. negotiation, teamwork, project management, etc)这些都可以通过志愿者，社团，实习经历，专业证书（比如 CFA）来呈现。
商科、人文社科等：
首先最基本的是完成 program 所需的数学、统计相关先修课程。如果因为选课制度没办法完成，通过网课平台（比如某 sera）也是很好的选择。 如果想要积累数据建模分析的实战经验，又苦于没有相关实习，那不如去 Kaggle 这些平台上探索一下吧！从 Kaggle 上能获取各类数据和不同难度等级的 case，顺便也能看看各路大神是如何建 model 和 visualize data 的。
BA 招生时很重要的一个指标就是 Diversity，因此招生官在录取的时候会有意平衡一届学生的专业背景，因此大家只要能展示任何数据相关的经历，就大胆申请不要怂！
往届招生比例如下：
Rotman:
Ivey:
可以看到，除了统计、CS 等大家认为最与 BA 匹配的专业背景，来自 commerce, social science, life science 等专业的比例也十分可观。在 Ivey 2020 cohort 中学商科的小伙伴更是接近半数！
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原文引自：
https://forum.chasedream.com/thread-1352934-1-1.html
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