1. North Carolina State University, Master of Science in Analytics
BA/DS/Analytics三大热门专业的“老祖宗”项目,2007年就开设Advanced Analytics Institute与Master项目,并与业界紧密相连,100%就业率,人手两个offer,拒掉麦肯锡和BCG,中国学生只有3-4个……各种神数据早已经让NCSU M.S. Analytics出现在各大论坛评论与报道上,关于这个项目的评论已经很多了。
2. University of San Francisco, Master of Science in Analytics
如果你是学Analytics/DS/BA/Acct这种技术型项目,一定记住一句话“湾区多神校”,很多在U.S. NEWS综排根本找不到的学校,但实际上在湾区硅谷的network里非常之强大,比如旧金山大学,Saint Clara University,San Jose State Uni……这些乍一听野鸡的学校其实在湾区硅谷中都是规模化的networking,可能是因为理工男们就图离得近、人好用就ok了,不会像东北部的banker们为个big name,杀入藤校的大农村们……
7. Columbia - Master of Science in Business Analytics(2017新开,浪神点评)
哥大新开的Business Analytics项目在Fu Foundation School of Engineering and Applied Science工程学院下的Department of Industrial Engineering and Operation Research,与哥大商学院的Decision,Risk and Operation Management以及Marketing两个division合办。项目一共36学分,即12门课,一年半完成,前身是MSOR下的Business Analytics Track,需要在工程学院IEOR系修至少六门课,商学院至少4~6门课毕业。
优势:
哥大IEOR系的faculty非常强,在学术领域地位仅次于MIT ORC和Stanford MSE,系里大牛、知名教授云集,尤其在金融工程方向负有盛名。FE项目的Dermon教授,是My Life as a Quant的作者,在Financial Engineering领域无人不知,开设Intro to FE课程。Stochastic Model的老师是David Yao,基本代表了华人在北美概率/金融随机过程领域的最高水准。哥大商学院的DRO和MKT两个系在学术领域也非常强,其中Decision,Risk and Operation Management division与IEOR方向接近,因而有非常密切的合作关系。
选课自由,不想学太技术的课程可以去商学院上课,想学编程和建模在IEOR都可以选到。Machine Learning的难度非常大,Cloud Computing/Data Mining/Big Data in Finance这样的课也都有开设,在Engineering School内部可以选到CS和DS的课,哥大CS系的Database和Analysis of Algorithms这些课会优先对IEOR开放。Data Science Institution也有很多project相关的课程。
Career Service一般,比不上很多商学院的项目,也不能使用商学院单独的Career Service系统。系里有非常多的Info Session,但是大量资源集中在FE和Quant方向,大投行/对冲基金/交易公司通常是来招Quantitative Trading/Research这样的岗位,Data的机会相对少很多。
学费1937*36,加上纽约的物价高,项目的开销是比较大的。
二、商学院神项目
1. Massachusetts Institute of Technology, MIT - Master of Business Analytics
5. Emory - Master of Science in Business Analytics
* 2017 Fall申请季最佳新项目Best Rookie Program
Emory的MBA一直就在High-Tech和咨询方面的就业成绩就很不错,也locate在亚特兰大,所以BA就业资源也算有了可以保证继承的东西。 在每一轮的录取中面试50人,录取大概1/3的人。Emory无论在课程还是录取标准,都秉承着“equip businessmen with data analytics skills”的原则,所以比较看申请人的business insights以及对数据的商业价值理解。网申中的5个quantitative experiences尤其注意,要突出项目逻辑的前因、设计与后果,而并非一味的炫技。
Duke的录取申请非常看重文书和面试。除了常规和其他很多学校有互通的基础文书以外,还有一篇有关teamwork/leadership的文书以及非常著名的25 random facts!不要觉得因为申请的人多,AO都不好好看了。据说一对情侣在25 random facts里面写了自己的男女朋友一同申请了杜克,结果打电话录取的时候(录取电话一般是由自己的面试官打的),AO还问了一下他/她的女/男朋友是否也收到了录取。真的是良心选择学生。
就业服务方面,这个项目开始便是为了周边的企业的需求开设的,所以资源也不差。WM的campus career session也包含了很多行业的企业。整个课程也是非常的干,基本都是数据分析技术课,鲜有Business方面的,是技术控的一个不错的选择。但是WM毕竟是第一年招收国际生,在美国人为主的Class Profile国际生就业服务与成果还难以保证,就靠mentor Kevin等人在明年把WM拉到T1。
11. Rensselaer Polytechnic Institute - Business Analytics
13. George Washington University - Business Analytics
和UMN一样也是老牌项目,课程方面更偏向turn data to business insights与how analytics works on each business function,而不是各种Tech。但最近偶然发现GW这个项目好像更新了课程,引入了很多技术课程,以应对BA项目的激烈竞争。所以之前profile都是平均工作经验4年,为professionals提供商业数据方面的补充,也保证了100%的就业率。