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【CUHK MSc Business Analytics】关于项目总结、鸡汤和感谢

本帖最后由 随风奔跑 于 2015-4-17 16:35 编辑



大家好,我是随风,CUHK BA 2014第一届的学生,第三学期了,是时候写点儿东西纪念一下这飞逝的时光和即将结束的学生生涯,也给即将来CUHK BA的小伙伴们抛砖引玉。

关于我自己,大概可以在我的论坛里看到我们为什么要创办BA-China)。现在找好工作了,不出意外应该投奔鹅厂,做市场和运营分析类的工作。去年纠结着去美国还是去香港,此时我想说:

我后悔没有去美国,但我没有后悔来CUHK。
没有任何一种选择是完美的,只能尽自己最大努力,让自己的选择值得你付出的光阴。

进入正题……以下文字仅代表个人观点,欢迎吐槽、讨论,不建议轻易撕逼~


(一)CUHK MSc BA课程之我见
按照国际惯例先贴上官方主页: CUHK Business School, MSc Business Analytics
关于申请、课程介绍一系列问题官网都有,不再赘述。

总体来说,我们的项目培养的是data business person,而不是data scientist (关于各种类型的分析师的定位,请参看Analyzing the analyzers,对自己今后的发展也可有个定位)。我们的课程偏向business decision making,去设计业务分析模型,利用business model去做决策、预测。“需要学什么软件”这样的问题可以不问,因为我觉得关键的是提出问题和解决问题的逻辑和方法,软件问题老是会给一些reference。
BA自己的课没有涉及太多的编程,Database的编程也比较简单,Data mining可以选用的开源工具比较多,weka + gretl够用了,你要是乐意可以自己学R。如果你实在想编想技术想big data,我们系是商学院唯一可以选engineering课的系,不过最多选两门。根据我自己上过的课:

  • IE的social media analytics需要python;
  • CS的big data technology and application编程要求比较高;
  • CS的Data Mining各种算法非常酸爽,谁学谁知道,技术基础不过硬者意志不坚强者慎选;
  • Finance偏quant的课,需要VBA, R和C++.

关于可以提前预习(复习)什么,第一优先级是统计学和计量经济学,很多课都是建立在这个基础上;第二优先级是Database;如果你还有余力,复习一下线性代数也是可以的,data mining的很多方法论建立在多维数据处理,所以忘记了线性代数学起来会比较迷离。

具体来说那些印象深刻的课(挑选部分课程,尽量不把注意力集中在老师长得很帅这件事):


阅读全文,回复后可见下面链接

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(二)关于学习强度和时间安排

(三)关于实习与就业


继续鸡汤~

我不希望自己把留学当做一件很功利的事,期待着学校为你提供没有瑕疵的教学、就业服务,期待贴上一个还不错的标签,期待在这一年里脱胎换骨屌丝逆袭。留学是一件非常personal的事情,并不是在一个统一的生产线上雕刻一样的作品,并不是3D打印。学校的排名、课程、学生组成等一系列因素,决定了这个学校学生正态分布的均值和方差,至于自己走到哪个位置,得靠自己。同理,假设你人生能达到的水平的可能性是一个正态分布,你的天资、努力决定了你的均值和方差,最后你到底在哪个位置,会有很多外部因素和类似缘分命运的东西作用。

我期望自己竭力地享受着这个过程,去听你感兴趣的课,敞开心扉和我周围的人交流分享,去走心而不是敷衍地做project,去组织学术、吃喝玩乐、插科打诨的各种活动,一路有血有肉有朋友,认真地看够了一路的风景,该收获的也就收获了。花一些时间做论坛做社区,花一些时间给小伙伴们做饭,花一些时间去尝试些别人不会做的事,觉得自己也算是给世界留下一点点痕迹。

感谢这一路一起走过的你们,不久之后肉体分开了,我们还是可以继续写我们的故事。
欢迎即将来到BA大家庭的你们,继续分享和传承,是我最开心的事了。




如需转载,请注明出处:www.ba-china.org
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