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 参赛的优势是它有经验丰富的师资支持。在参赛前有校内预选轮，选出5支队伍，分别配备UCD管理学院的教授给予全程比赛指导。lz 队伍在校内筛选轮用了本科参加的数据比赛案例作为素材，通过了筛选并有幸得到 Marketing 学术大神教授 Prasad 的指导。往年 Prasad 教授在项目中教 advanced statistics 和 business analytics，可惜今年在休假中。Prasad 教授私下风趣幽默，但对比赛十分严格认真。在正式参赛初期我们思绪杂乱意志消沉时，他用轻松温和的语气一针见血的指出我们的问题，让我们茅塞顿开。在比赛中后期我们被各种 due 压得疲惫迷茫时，Prasad 教授会在每一次 zoom 会议用意想不到方式跨越空间和时差鼓舞我们组的斗志哈哈哈。通过比赛，lz 提升了自己框定商业目标的思维模式，以及快速学习了解一个未接触过的领域的能力。同时，感觉自己来到这个 msba 学术项目的同时，也加入了一个由优秀、上进且温暖人组成的大家庭。
【Practicum 体验】
UCD MSBA 的 practicum 为期一年，从九月底就会根据大家的兴趣、技能点、以及过去经验分成 5~6 人的小组，每组与一个 industry partners 合作，为他们解决不同商业问题。每个 practicum 项目有一到两个不同的侧重点，包括用新数据来做预测/分类建模，改进之前高度完成的ML建模，市场调研分析，数据可视化，数据平台迁移，建立和整理数据库等等。随着项目推进，需要给 partner 提交不断完善的 deliverables，因此每周至少有一个和 partner 的会议，一到两个内部会议来沟通目标和分配任务，在和 partner 对接的过程中我们也在锻炼协商和统一预期的表达能力。有不少小组反应刚开始 onboard 的过程中，数据获取的进度会有点慢，需要和 partner 沟通部分数据杂乱/缺失，搞清楚各个 dataset 的数代表什么，partner 希望用什么 technique 来处理/分析收到的数据等等，但从学期总结汇报上来看每组都有不错的进度。
【求职资源】
横向对比下，lz 认为本项目的职业发展规划对于一年项目来说是比较充足的。在夏季入学前有两个 workshop 帮助加入 program 的同学润色简历，为领英的 networking 做准备。入学后又进行了一轮简历修改，加入了 Global Talent System （类似 edu 版的 Handshake，有一些 partner 企业招人的机会），且每一两月都会进行往届校友的 networking event.lz 参加了 3 个 networking event，和来自不同学术背景、工作领域和层级的校友都有交流。有些来自湾区的科技大厂或知名 Retailer 企业，有些在独角兽公司和 Start-up 公司。虽然 UCD 这个项目叫商业分析，但校友们的具体 career path 各不相同，从非常 tech 到非常 business 都有。lz 从获取到的 tips 中了解到求职的策略因人而异，且可以根据自己技能点的分布和预期岗位的 JD 进行选择。除了来自各个领域的校友 referal 的机会，项目的冬季和春季学期还会有一系列培养学生软实力的 workshop，为 job search，technical 和 behairal 面试做更多准备。
最后，祝各位小伙伴申请顺利，在出现疑虑时多多向心仪项目的往期同学了解，选到最适合自己的项目。
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原文引自：
https://forum.chasedream.com/thread-1391108-1-1.html
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