还剩下一个不会去的彩票校没出结果，交完了5000刀押金（UCDavis MSBA），申请季也算告一段落，想写点作为学渣这一年来申请MSBA感受，回馈给下一届的CDers。当然这些观点只是基于我自身的体验与观察，肯定存在不少的局限。
1.考GT是申请的第一件事，但绝不是最重要的一件事
今年MSBA的申请十分激烈，一些传统项目的申请者人数甚至超过了2000人，大家的三维背景也都水涨船高，托福挣扎了一整年始终100出头，GMAT也是700出头，大概低于接近70%的申请者，所以一直担忧自己的会失学，于是列了大串保底校名单（还好第一个AD来得早，节约了大量的申请费）。但经过了整个申请季自己和其他同学交流下来的感受是，三维不是一切甚至不那么重要。我觉得招生官在决定录谁的时候考虑的是“谁更有机会在我们的项目里成功并且毕业后找到一份好工作”，GT是一个重要的indicator，但肯定不是唯一的甚至也不是一个优先的。大家会妖魔化GT的原因是因为很多人专业类似，实习类似又略水，文书又千篇一律不太走心，实在分不出什么区别，别人就只能按照分数筛人吧。其实这里就是想告诉很多和我当年一样挣扎在100+/700+出头的同学，既然已经过了线，不必优先持久的把宝贵的时间与GT继续挣扎，而把时间放在从其他能够提高自己的上面性价比会更高，比如下面这段讲的。
2.探索自己并探索专业
我一直是个比较理想主义的人，觉得以后毕业了一定要从事一份自己喜欢的工作。现在一般有些学弟学妹问我BA申请的时候，我一般也会劝退，因为我觉得他们不适合或者没有思考过自己适不适合BA。所以我觉得比起看到高就业率/STEM/高薪就一窝蜂的去转BA，还是应该好好思考一下自己适不适合/喜不喜欢/擅不擅长，毕竟什么类型的工作也很大程度上决定着生活的状态，况且这还是笔将近10W刀的大投资。
在决定转向这个专业之前，1）不妨问问自己是否喜爱与满屏幕的数字打交道，2）不妨思考下自己学概率论/统计学/计量经济学这样的课程时候是否有兴趣或是否吃力，3）不妨去上上最最简单的coursera上的pythonfor everybody （https://www.coursera.org/learn/python）是否能comfortablewith code.
另外这篇文章非常郑重得推荐给大家，可以帮助大家了解下这个领域，商业分析到底在做什么：http://www.mastersindatascience.org/blog/prescriptive-analytics-interview/?platform=hootsuite 比如我一直挺喜欢编程也学过很多CS 专业的课，但也不知道自己是否对business有sense，是否喜欢这种data-driven-business-decision，所以去了一家电商公司做了一份businessanalyst的实习，当自己做完一个promotioncampaign，看到自己能够借助data analysis的帮助，让卖家多卖了200%的东西，会真切的感受到BA的作用，也了解整个商业数据分析的流程，也觉得这份工作很有成就感。其实我觉得经历了这样的过程，你的文书也就不会千篇一律了。
然后说说选校，第一件事，抛开FT的BA专业排名，抛开USNEWS的本科综合排名，当然不是说这两个排名对于BA选校没有价值，而是觉得着重关注这两个排名对于BAmaster来说太懒了。之前在quaro上看到一个USFAnalytics的professor对于这个问题的答案之后觉得很有启发：https://www.quora.com/What-are-the-best-schools-for-data-science-programs/answer/Nicholas-Ross
总结下来就是适合自己的才是最好。
当然怎样才是最适合自己的，问自己这几个问题:
1.你为什么要读MSBA，留美还是回国？如果想要留美，就业关注一下学校的地理位置（非常重要！！！，这决定着是否好就业？进入怎样的行业？毫无疑问地理位置上SF湾区肯定是机会最多的，其他像NY/LA/Dallas/Seattle/Boston/Austin等等也不少），另外与其关注综合排名不如关注下项目的历史就业数