之前发过一个选校贴，最后选了Emory的MSBA。8月1日开学到现在已经开学两个月了，感觉自己当时做了正确的决定，同时也解决了之前做决定时候的很多困惑。因为是项目第一届，所以来写一个就读体验，分享一下项目的状况。

首先我个人感觉这个项目真的把personal attention做到了BA项目里的极致。招生的时候说第一届的target class size是35个人，最后收了37个。Ramnath Chellappa ，现在是Goizueta Business School的associate dean，三年前着手创办的这个项目，他的承诺是这个项目永远不会超过45个人。他说当时创办这个项目的目的是给商学院带来analytics这个东西，项目的部分课程也会陆续以一种简单的版本普及到MBA和BBA的学生。而且在跟我们说话的时候他反复提到他开这个项目从来没有以赚钱为目的，所以不会扩招。总体上Ram这个class size可以说是非常良心了。Class size小的好处刚来亚特兰大就能感受到。Jules，我们的associate director，主要负责安排我们日常事务这些，开着自己的车来机场接的我。还有当时刚来的同学有租的房子没有床，在地上睡了一晚上，Jules就看不下去了，第二天去买了一大堆充气床垫堆在他们门口。总之Jules这个人已经nice到就算只为了她你都不会后悔选了这个program的感觉。Class size小的好处当然也有每人都会得到professor更多的关注，这里就不赘述了。

课程来说，项目设置的非常intense。Ram在制定课程的经常咨询他在McCombs MSBA做director的两个朋友，所以整个课程是以UT的课程为benchmark然后做了一些区分。以Ram的话来说他是想focus more on business application，做到technology，data还有business这三者的balance。但是就我们目前的体验是这个项目比大多数的BA项目更tech一些。所有的课程都是project-based的，之前说的intense一定程度上体现在基本上每三四天就会有小的project的delaine。整个curriculum的重点在machine learning以及应用上，第一学期的Intro to BA和Machine Learning 1都是在做学和用machine learning，用到了RapidMiner，R和Python。Managing Big Data这门课会快速review SQL，然后进入AWS，Hadoop，Pig和Hive这些的讲解。第二学期继续学Machine Learning 2，然后之后的capstone是项目的重点，目的是运用我们所学的知识来给公司做project，对公司来说就是有人给他们打工。MSBA新招的Managing Director，Ben，是一个在consulting做了十几年的人，他负责和Ram一起和Capstone的公司练习project，然后第二学期也会以consulting的角度指导我们如何provide business solutions。所以我们大家都是很期待capstone的。值得一提的是Intro to BA的老师Vilma和Managing Big Datade的老师Panos是两口子，Ram费尽心机前两年先从Google把Vilma招来，然后今年年初又顺水推舟把Panos从UMN的项目给挖过来，所以据说说他现在每次和UMN BA的朋友聊天，他们都会抱怨他。

项目的Career Service上，引用他们的原话是"If our placement rate is not 100%, that would be a big problem." 所以他们对自己的就业率还是很有信心的。Career service也非常给力，MSBA有自己的career coach, Ginger。Ginger是一个之前有过data领域工作经验的人，所以她对SQL和R这些都很熟悉，给我们修改简历也更能从BA的角度去考量。每周五的career session Ginger都会给我们训练找工作流程中的一个步骤，从一开始resume，cover letter到最近的virtual interview。除此之外Ram, Ginger和Ben在公司认识很多人，每周五项目都会安排各个公司的相关领域的人来做speaker，上周五我们的speaker就是Federal Reserve Bank of Atlanta的IT director。周中也会给我们安排很多optional的networking events，可以根据自己cour