美國Data方向研究所選校策略：What’s on My List?

前情提要：QS World University Rankings 2021好像出來了，意味著新的申請季即將到來，想說針對Data方面選校提供一些經驗分享，如果你/妳還在猶豫選校的事情，希望這篇也能帶來一點insight！

Preface

其實已經蠻多前輩寫有關於Business Analytics商業分析、Data Science資料科學研究所申請的文章。舉凡下列都是史詩級非常厲害的文章：

本篇文章的出發點，承襲之前的這篇2020 應屆混申Business Analytics+IM, DS, CS研究所的回顧、思路、總結裡提到的選校清單，專注在提供不同類型的申請者Data方向「就業型」研究所選校上的建議。我主要把申請者分為下列3種類型，這篇文章獻給「還在為生出選校清單感到懊惱」的人。

有Data相關經歷＋應屆畢業生
沒有Data相關經歷＋應屆畢業生
畢業一兩年＋有1–3年工作經驗者

Overview

首先想針對想個兩個老問題做一些思考：

Data Science 是什麼？
出國該申請幾間學校？

根據CMU SCS 的 Zico Kolter 教授在Practical Data Science課程中的說法：

“Data science is the application of computational and statistical techniques to address or gain insight into some problem in the real world”

內容上圈出三個keyword: computational, statistical, and real world。Data本來就是一個很hybrid的科目，其中包含Statistics、Business、Computer Science三元素加加減減，不同weight產出不同的應用，意思是說任何人任何產業都能在 data中參一腳，用 data處理真實世界的問題。

因此，在選校上我會建議：不侷限自己在特定 Business Analytics或 Data Science的系所上，如果對自己本身的專業有興趣，不妨看看該專業有沒有針對 data的 specific track。

Ex. 因為我本身是會計系所，當時就查到UIUC MSA有個 Data Analytics in Accountancy Graduate Concentration。除了準備考CPA的科目外，也多加了許多像是Data Driven Decisions in Accounting, Data Analytics for Management Accounting, Data Analytics Foundations for Accountancy, Statistical Analytics for Accountancy, Data Analytics Applications in Accounting等課程。這些都是想學data方向，但又對自己本科很有興趣的人可以參考的系所。

另外要補充一個點是：有些 BA/IM系所會直接分出幾個 specialization track，最著名的莫過於WUSTL MSBA，本身從 Customer Analytics起家，後來延伸到 FinTech, Supply Chain, Accounting, Healthcare, and Talent Analytics各項專精領域。

出國該申請幾間學校？

還記得我的回答是：6–8間算是合理的範圍，10間算是非常極限了。在quota只有6–8間的狀況，選校仍然是要分為「夢幻」、「衝刺」、「保底」三個部分。以下細分出這幾個選項的含義：

夢幻：學校分控、校控、背景控，但自己在某些部份還差了一大截
衝刺：三圍和學校相差一點，自己認為其他因素可以補齊殘缺的圓
保底：自己的條件和歷屆申請者差不多，有把握自己會上

我當時的分配依據3:3:1的比例下去分的，我的建議：保底不用多，因為上了有時候也捨不得去，夢幻和衝刺則是相輔相成（對自己抱持點希望）。

選校考量點

首先，複習一下我自己針對應屆申請者簡單粗略的主要考量點：

時間長短（能不能進行實習）
STEM Designated Degree Program（提供未來3年opt工作的機會）
課程設置（課程彈性和夠不夠tech）
學校位置（離工作/實習機會遠不遠）
能力所及（自己fit不fit）

但如果綜觀下來我認為以下幾個考量點是最重要的：

Career/Placement
Curriculum/Learning Outcomes
Duration/Internship/STEM
Location
Ranking

Career/Placement

我認爲最重要的是未來工作取向，很多人讀研究所不外乎是為了能在工作上轉換跑道或更上一層樓。這時候需要找到兩個問題的答案：

校友去哪兒？
說到校友，就會想到 networking這件事，在美國很常運用 networking找到 job references/job interviews/job offers的機會。有些學校還以強大的校友network聞名，Ex. USC Trojans。所以「校友任職於哪些產業？」、「校友任職哪些職務？」、「校友分佈在哪些地區？」都會是很重要的課題。在職涯發展上，除了提供工作機會以外，校友也是很好的mentor（職涯導師），問問題有地方開話題（敘敘在學時的舊），也可以更深入了解校友任職的產業是不是自己想要的。
系所就業率？
因為美國很多研究所是屬於「就業型」的研究所，導致就業率這個數據很多學校看得非常重（就業=口碑？）。身為未來也要投入 job market的申請者，應該做個反面思考：學校在選擇要不要錄取某位申請者時，也會把該申請者未來的就業 potential納入其中一項考量。此外，在研究就業率時也要小心2個誤區：學校的就業率有沒有包含
1.「美國本地或持有綠卡的畢業生？」 2.「在國外就業的畢業生？」。

所以在列選校清單前，建議先上 Linkedin找找「目標產業」有多少夢想學校的學長姐；以及仔細研究學校提供的就業率數據，把兩項綜合成一個未來職涯的參考依據。

Curriculum/Learning Outcomes

課程設置大概是我選校時最在意的點，這通常涉及師資（是否有大牛）、編排（是否包含未來職涯所需的所有 skills）、強度（夠不夠 tech）等問題。我記得當時自己還做了統整學校的表格，檢查看有沒有各類的課程：

Product Sense：有，
SQL/Python：有，
Stats & Probability：有，
AB testing & Hypo testing：有，
Machine Learning：有

在強度上，除了看學校網站上的 syllabus、learning outcome和在各大論壇上搜尋學長姐的課程分享外，非常建議直接在 Linkedin或 GitHub上搜尋「課程代碼」，不僅可以找到有修這堂課的人，還可以看看類似coursework在做什麼。另外，許多課程還會架設自己的網站，舉幾個CMU的課當作參考，Ex. 郭美麗的10–601 Intro to ML、Kolter的15–688 PDS 等。
至於大牛的部分，可以參考老師本身的經歷，我記得申請時非常欣賞 USC某位老師的 career經歷，詢問學長姐的評價後發現在課堂上可以從老師身上學到很多實務經驗。不過要注意的是：有些老師可能經歷很棒，但不一定會教書，每間學校狀況都不一定。
很多訊息都可以透過事先資料查找獲得，如果對某一間學校的課程有疑問，除了從文章中或和學長姐交談中得到訊息，也可以考慮直接email校方問能不能提供相關資料。這些方法都可以更了解「自己入學後要上什麼」，並評估自己未來的學習成果是否能與產業接軌。

Duration/Internship/STEM

「項目的長短」影響的是有沒有後續 CPT (Curricular Practical Training)，可以實習的機會。一般BA的項目長度都在9–12個月，導致畢業生面臨沒有實習經驗下就要投入就業市場的窘境。這對於沒有工作經驗的應屆申請者更是雪上加霜！因此，我建議應屆畢業生可以選擇至少超過12個月的項目，讓自己有找工作的緩衝，或甚至在實習後得到 return offer的機會。在選校時除了看 duration，也可以觀察沒有實習機會的項目有沒有提供 capstone/practicum的機會，通常學校設計 capstone project就是為了補足學生在校所學和實務上的gap。在找工作時這類 project也可以作為履歷上的 project experience。
STEM與否攸關 OPT (Optional Practical Training)，也就是STEM項目的畢業生能夠在美國工作 12+24個月，有 2-3次抽工作簽的機會。如果所讀項目沒有STEM，畢業生在工作1年後如果沒抽到工作簽就會面臨不能繼續工作的問題。（幸好大部分DS/BA/CS/IM都是有STEM）當時我考量到很多會計系所都沒有 STEM，畢業後即使順利找到工作，也會在工作1年後碰到阻礙。所以針對「留美黨」在選擇系所時一定要張大眼睛看有沒有 STEM認證！

Location

Location! Location! Location! 在找工作時一大考量點是地理位置的問題，我在某論壇上逛到一段耐人尋味的論述：

「面非本地的on-site，大公司還會包機票，但如果遇到不包機票的中小公司，花錢去還不去？」

在選校方面我會建議選擇離就業市場近的學校，舉例來說，科技公司的一級戰場矽谷、擁有許多Fortune 500公司的亞特蘭大、紐約的華爾街金融圈等。當公司舉辦 meet-up或是招聘說明會，除了可以了解公司文化/環境，還可以藉機進行 networking！有些學校也因為地緣關係和當地公司進行 capstone計畫，Ex. USFCA MSDS，公司藉由capstone更認識該學校的學生，因此也會更傾向招聘該學校的畢業生。

Ranking/Reputation

我本身不是名校控，但學校排名高低確實在業界的reputation也會不同。因為是申請研究所，給大家的建議是「少看綜排，多看專排」。畢竟專業排名會比廣義的綜合排名更契合一些。此外，還要提醒一個很重要的觀念：一定要看各大 ranking背後的 methodology！每個 ranking是「怎麼評鑑的？」、「評鑑項目有什麼？」、「評鑑對象是誰？」都要分清楚。有些排行是針對 undergrad做的評比，如果是要讀 master的人就不要跑錯棚了。

以下提供幾個我申請時看過的排行榜做為參考：

QS World University Rankings:
QS Business Masters Rankings: Business Analytics (2020)
QS World University Rankings by Subject 2020: Computer Science & Information Systems
THE World University Rankings
TFE Times Best Graduate Schools:
2020 Best Master’s of Business Analytics Programs
U.S. News Rankings:
Best Artificial Intelligence Programs (2018)
Best Business Analytics MBA Programs (2020)
Best Information Systems Programs (2020)
MastersInDataScience.org:
Best 23 Schools with Data Science Master’s Programs
22 Best Master’s in Information Systems Degrees in 2019
25 Best Schools with Master’s in Business Analytics Programs in 2020
CD老王:
2018–2019美国商业分析/数据科学项目排名大公开
 ChaseDream 2018年全美 Business Analytics 专业硕士研究生排名
知乎:
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綜上所述，根據自己選校的要求，可以把各大排行給的個別 methodology自己加權平均，選出分數 top 8來申請。我自己申請時有加上一個「自己到底 fit不 fit」的分數來權衡一下排行，才產出選校清單。選校其實有點像一個貨架上長得都差不多的玩具，要仔細選出自己覺得最好玩的！不管是機構或是民間的評比當然會越客觀越好，但畢竟是自己要去讀書，自己也是最了解自己的人，所以最後選校不管別人排得如何，適合自己才是最重要的

有Data相關經歷＋應屆畢業生

我覺得我是比較偏向這種經歷的人，有修過一些data的課，有做過一些data project，但對data還是矇懞懂懂的，想繼續朝這領域精進。這類的申請者，我會比較看重 Duration/Internship/STEM這個元素。選校上建議選擇1年以上，可以進行實習的項目。並努力在在學期間精進自己的經歷。

沒有Data相關經歷＋應屆畢業生

沒有data經歷其實不用氣餒，除了也是可以申請 data相關系所以外，不妨考慮看看自己本科有開 data concentration的系所。當然如果時間允許，一定要多花時間增進 data方面的軟實力，不論事做data project或是修課都是（詳細可以參考這篇軟實力要求的部分）。這類的申請者我會建議側重 Curriculum/Learning Outcomes這個元素，畢竟是算轉專業，會比較需要在學科上做好的扎根。

畢業一兩年＋有1–3年工作經驗者

已經有部分工作經驗的申請者，我認為 Duration就不會是唯一考量要素，可以試試 9–12月有包含 capstone的研究所項目。如果是轉專業的人，可以盡量在自己工作多接觸data，之後找工作可以考慮找以自己產業 domain knowhow加上analytics雙專業的工作。申請上更傾向工作端，所以建議側重 Career/Placement這個元素，看有沒有校友在自己將來想去的工作領域我覺得會比較合適。

美國 Data 方面學校系所 Pool

各別詳細的就不多做說明了，標籤分為五個 Placement＋Curriculum＋Duration＋Location＋Ranking，是自己找和問學長姐總結的訊息（年代已久，如果有誤可以跟我說），以下簡單分享一下我原本的27間選校清單：

永遠的天壇

Northwestern University, McCormick School of Engineering and Applied Science, Master of Science in Analytics (NWU MSiA)：
Placement＋Curriculum＋Duration＋Ranking
University of California — Los Angeles, UCLA Anderson School of Management, Master of Science in Business Analytics (UCLA MSBA): Placement＋Curriculum＋Location＋Ranking

想上三人組

Carnegie Mellon University, Heinz College of Information Systems and Public Policy, Master of Information Systems Management — Business Intelligence & Data Analytics (CMU MISM-BIDA 16M)：
Placement＋Curriculum＋Duration＋Ranking
University of Southern California, Marshall School of Business,
Master of Science in Business Analytics (USC MSBA)：
Placement＋Curriculum＋Duration＋Location＋Ranking
University of Washington — Seattle, The Information School,
Master of Science in Information Management (UW MSIM): Placement＋Duration＋Location＋Ranking

夢幻專區

Emory University, Goizueta Business School,
Master of Science in Business Analytics (Emory MSBA): Placement＋Curriculum＋Location
Georgia Institute of Technology, Scheller College of Business/College of Computing/College of Engineering,
Master of Science in Analytics (GaTech MSA)：
Placement＋Curriculum＋Location＋Ranking
University of Chicago, Physical Sciences Division,
Masters Program in Computer Science (UChicago MPCS): Placement＋Curriculum＋Duration＋Ranking
The University of Texas at Austin, McCombs School of Business,
Master of Science in Information Technology & Management (UT Austin MSITM): Placement＋Curriculum＋Ranking

衝刺專區

Northeastern University, Khoury College of Computer Sciences,
Align Master of Science in Computer Science (NEU Align MSCS)：
Placement＋Duration
Purdue University, Krannert Graduate School of Management,
Master of Science in Business Analytics and Information Management (Purdue MSBAIM): Placement＋Curriculum＋Ranking
University of California — Davis, Graduate School of Management,
Master of Science in Business Analytics (UCD MSBA): Placement＋Curriculum＋Location＋Ranking
University of California — San Diego, Rady School of Management,
Master of Science in Business Analytics (UCSD MSBA): Placement＋Curriculum＋Location＋Ranking
University of Minnesota — Twin Cities, Carlson School of Management, Master of Science in Business Analytics (UMN MSBA): Placement＋Curriculum＋Ranking
University of Michigan — Ann Arbor, College of Literature, Science, and the Arts, Masters in Data Science (UMich MSDS): Curriculum＋Duration＋Ranking
University of San Francisco, College of Arts and Sciences,
Master of Science in Data Science (USFCA MSDS): Placement＋Curriculum＋Location

1/2又 1/2

Carnegie Mellon University, Integrated Innovation Institute,
Master of Science in Software Management (CMU MSSM): Placement＋Duration＋Location＋Ranking
University of Arizona, The Eller College of Management,
Master of Science in Management Information Systems (UArizona MIS): Placement＋Curriculum＋Duration＋Ranking
University of Chicago, Graham School of Continuing Liberal and Professional Studies,
Master of Science in Analytics (UChicago MScA): Duration＋Ranking
University of Michigan — Ann Arbor, School of Information,
Master of Science in Information (UMich MSI): Placement＋Curriculum＋Duration＋Ranking
University of Virginia, School of Data Science,
Master of Science in Data Science (UVA MSDS): Placement＋Curriculum
Washington University in St. Louis, Olin Business School,
Master of Science Business Analytics (WUSTL MSBA): Placement＋Curriculum＋Duration

保底專區

Georgia State University, J. Mack Robinson College of Business,
Master of Science in Analytics (GSU MSA): Placement＋Duration＋Location
George Washington University, School of Engineering and Applied Science, Master of Science in Data Analytics (GWU MSDA): Placement＋Duration
San Jose State University, College of Professional and Global Education, Master of Science in Data Analytics (SJSU MSDA): Duration＋Location
College of William & Mary, Mason School of Business,
Master of Science in Business Analytics (W&M MSBA): Placement
Wake Forest University, School of Business,
Master of Science in Business Analytics (WFU MSBA): Placement＋Ranking

最後投遞的項目可以去參考申請總結那篇，就不詳細列出來了，而下面算是我想都沒想過，或是很可惜沒去投的（遺珠區就不分夢幻/衝刺/保底了）。

遺珠區：

Columbia University, Columbia Business School/The Fu Foundation School of Engineering and Applied Science,
Master of Science in Business Analytics (Columbia MSBA): Placement＋Curriculum＋Location＋Ranking
Duke University, The Fuqua School of Business,
Master of Quantitative Management: Business Analytics (Duke MQM: BA): Placement＋Ranking
George Washington University, School of Business,
Master of Science in Business Analytics (GWU MSBA): Curriculum
Massachusetts Institute of Technology, MIT Sloan School of Management, Master of Business Analytics (MIT MBAn): Placement＋Curriculum＋Location＋Ranking
North Carolina State University, Institute for Advanced Analytics,
Master of Science in Analytics (NCSU MSA): Placement＋Curriculum
New York University, Graduate School of Arts & Science,
Master of Science in Data Science (NYU MSDS): Placement＋Curriculum＋Duration＋Location＋Ranking
University of Washington — Seattle, Michael G. Foster School of Business, Master of Science in Business Analytics (UW MSBA): Placement＋Curriculum＋Location＋Ranking
The University of Texas at Austin, McCombs School of Business,
Master of Science in Business Analytics (UT Austin MSBA): Placement＋Curriculum＋Ranking

Epilogue

最後，想說每個人心目中都會有個排名，不一定要Placement＋Curriculum＋Duration＋Location＋Ranking五項都有才是五星級的項目，其實這些也只是粗淺的分類，有些項目可能光一項就加分加滿點的狀況，Ex. 元老級項目NCSU MSA光reputation就傲視群雄。選校是一時的，上了後的挑戰才剛開始。自己權衡完自己的狀況，才能做出最好的選擇！

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