MSBA 美國碩士系列文之第三篇將分為三部分,其一,如何選擇學程(如果已確定要唸哪個學程可跳過,但建議可以再看看思考一下),其二,選校採納指標;其三,個人當時選校清單,以及相關資訊分享。本篇篇幅較長,拆為上下篇,上篇包含前兩部分;下篇(本篇)則另有總結懶人包。
- 我該出國唸書嗎?CPT、OPT 是什麼?就業狀況怎麼查?
- 時間規劃、所需文件及成本_上篇(含三圍問題)
- 時間規劃、所需文件及成本_下篇(含代辦問題)
- 如何選校_下篇(個人選校清單、其他推薦校資料、懶人包)
- SOP / PS / Essay 撰寫技巧
- 面試準備技巧
如果要看學程選擇、學校評估指標的夥伴可以看上篇呦。本篇將直接條列我當時的選校清單,以及沒有選擇但推薦的幾所學校。
選校清單
這方面當初因為個人背景考量,直接鎖定 MSBA,對數據分析有興趣的夥伴也能把 MSA / MSDS 列入考量。初步選出理想的學程清單後,依照申請難度分區(各校對 GT, GPA, 工作經驗等偏好不同),以利建立申請策略,下列為當初申請之學校,後有相關介紹。
- 女神區:UT-Austin / USC / UCLA / UMN
- 衝刺區:Emory / Columbia / Washington St.,Louis / UC Davis
- 保底區:UC San Diego / Rochester / Purdue
- 其他沒申請但有在考量中的:MIT, MSBA / Duke, MQM / CMU, MISM-BIDA / GIT, MSA / NCSU, MSA
各校介紹
下列 QS 排名皆為 MSBA 專業科目 2020 年之排名。
UT-Austin (QS 排名:全美 3)
- 優:MSBA 老字號,學程出來至今穩坐全球 MSBA 前五名,在 MIT 出來之前是 MSBA 的龍頭,課程非常扎實、申請者背景強大,德州近年經濟發展佳、越來越多企業進駐、高科技和新創發達,生活費、學費相對不高、CP 值高,Career Service 優。
- 缺:10 個月 program 沒實習,有人說 UT-Austin 在德州的盛名出了德州可能就沒有廣為人知,但我覺得不然。此外,人數從 60人變成109人(Class 2019),是否影響品質尚未查證;學生過半有一年以上工作經驗,應屆畢業生可能比較不利。
課程概覽:兩個 Track: (1. Financial Analytics Track (2. Supply Chain & Marketing Track。對學生的先備知識要求高。
就業狀況:
錄取標準:GPA 3.66 / Age 24
UCLA(QS 排名:全美 2)
- 優:UCLA Anderson 管院在全美穩坐前 20,UCLA 本身在美國乃至亞洲圈的知名度足以、校友網絡廣大,地處 LA,除影視、娛樂、媒體業外,也有許多 IT, Consulting, Internet 公司,甚至新創(但新創提供工作簽就比較難),就業取向多樣且工作機會充足(地緣優勢);有四人一組的 Capstone Project 和 8–10 週的 summer internship(官網表示100% internship placement)。
- 缺:算滿新的學程,2018 class 評價沒特別突出,不過這幾年異軍突起,2020 QS 全美 MSBA 排名已經到第二;學生有大半是中國人(其實加州校系都有這個現象),有人特別在乎 Diversity 或者有個人偏好的話,可以參考。題外話,UCLA 的申請 Document 超多,長篇 SOP+PS+數篇 Essay。
課程概覽:比較特別的應該是 Entertainment Analytics,LA 產業和都會區帶來的 Customer Analytics 和 Healthcare Analytics 是其他學校雖然有但和市場連結相對沒 UCLA 緊密的,當初看 Faculty 有不少有業界經驗。
就業狀況:2018 就業率 100%,2019、2020 尚無確切資料,當初有看一篇知乎上的經驗分享(但為 2017年資料),有興趣的可以再繼續追蹤。
錄取標準:GRE Q 168 / GMAT 724 / Work 2 years
Columbia
優:位處曼哈頓優越的地緣優勢,學程隸屬工學院 ( Industrial Engineering & Operations Research ) 然與商院合開,技術含量不低、課程有一定彈性,41% 畢業生往金融業走,如果對金融業有興趣可考慮 ( 如果很確定要往財工可直接念 FE ),綜排高、在亞洲圈知名度佳。
缺:Career Service 不是特別出色,且和 IEOR 下得許多學程共用相關資源;人數多(100多位、中印兩國學生相加過半)加上 Career Service 的因素,以至於前後段學生就業難易度觀察下來有差距。紐約生活費高昂更不在話下,房租 1200~3000 美金 /月,如果想省通勤時間就近在曼哈頓,一個月沒花超過 2000 美金是很難找到房子住。最後,從錄取分享來看,偏好有工作經驗的學生,當然三圍很高的話就沒什麼影響。
課程概覽:36 學分,三學期(每學期 12 學分),四個 Track (哥大稱為 Concentration)
就業狀況:目前還沒有很完整的資料。就校方提供,41 % 為金融業,其他產業占比差不多,Summer Intern 並未給出 placement rate,但 full-time role 號稱 88% 在美工作,其中 65% 在紐約都會區。
Emory
優:Goizueta 商學院以可口可樂前 CEO Roberto C. Goizueta 命名,在美知名度高、和當地企業連結強,雅特蘭大是很不錯的就業市場、物流業發達,Goizueta 2017年和 Fedex 開啟五年計畫密切合作,從畢業生在美任職區域可看出大部分學生可在當地找到工作;小班制(40~45人),技術含量不低。
缺:比較是申請面向,Emory 滿明顯和 UC 部分學校一樣是分控,另外雖然有 70~80% 國際生,但大部分都是在美唸大學的本科生,若非在美就讀之本科生,多為理工背景,此外,平均工作年資是三年,申請難度不比許多 Tier 1 的學校低(也有人說錄取條件很難捉摸)。
課程概覽:10 個月 33學分,含 Capstone Project,從官網可看出學校很著重 Capstone Project,甚至有簡單的 Case Introduction;有一門比較特別的是 Sports Analytics。
就業狀況:2019 Class 100% 且平均薪資也滿出色的。
錄取標準:GMAT 720 / Work 3 years
— — — — — — — — — — — — — — — — — 以上是我被拒絕的項目 — —— — — — — — — — — — — — — — — —
USC(QS 排名:全美 4)
優:馬歇爾商學院頗負盛名,穩坐全美商院 top 20,USC 名校招牌、校友圈廣大,學程 18 個月可延長到 24 個月(地緣和學程長度有不少實習機會)。
缺:沒有 Capstone Project 且暑期實習並非校方 100% 保證拿到 offer(或許是優點部分讓校方不做這些也不會太影響表現),有人說沒有那麼 Tech(商的含量相較其他 Tier 1 的學程較多),治安治安治安(其實注意區域、晚上不要單獨行動是還行的)。
課程概覽:33 學分,涵蓋 Computer Science, Math ( Statistics, Machine Learning, Optimization ), Business 三大面向,最後一學期選修 13.5 學分。
就業狀況:參見超連結
錄取標準:GRE 324 / GMAT 724 / GPA 3.68 / Work 1.8 years
UMN(QS 排名:全美 5) — 小弟最後選擇 UMN —
優:UMN 的 Information Management 師資強大,雖然學程開在商院下面,但很多 IM 的教授授課;算商院下相對 tech 的 學程,課程在技術端涵蓋得滿全面。Capstone Project 聽學長姐分享和業界合作很緊密,眾多校友於 Amazon 任職,內推和未來工作簽的機會佳。向幾位朋友、前輩請教,對學程幾乎沒有負評,就業率高!
缺:相較其他 Tier 1 學校,UMN 的綜排不高、亞洲圈知名度相對較差,地理位置相對偏僻(Minneapolis 雖是大城,但和美東美西都會區多少有差),雖然 40% 在美中就業,但多數都會 relocate;學程長度 10 個月、沒有實習空擋、就業壓力大(開學前就要做好就業的準備),45 學分相對學程長度 loading 不輕、學生多工科背景,如果沒底子要好好努力了。冷冷冷!冬季 -10,夏季最高溫在 20 出頭的天氣,有人可能真的會受不了寒冬。另外,如果介意 Diversity 的話,往年以印度為極大宗,學費加活費 240 W 跑不掉。
課程概覽:無選修,除第一學期有商業相關課程,之後著重在程式和分析,包含大多數學校有的 Predictive Analytics, Data Visulizatoin, Database Management,乃至運用 Hadoop, MapReduce, Sqoop, Pig, Hive, Spark 等工具於 Big Data 之應用,也有 Machine Learning 的相關課程。
就業狀況:2015, 2016, 2018–100% / 2017 — 99% / 2019–98%,校方有各年度很詳細的資料,詳見超連結。
錄取標準:GRE 320 / GMAT 702 / GPA 3.54 / Age 24
Washington St.,Louis
優:WUSTL Olin 商學院在美非常知名,老字號商學名校,18 個月學程要找實習是絕對沒問題,此外 WUSTL MBA 也很有名,可以說從 Olin 出來的校友圈在商業界廣大,如果想走偏向營銷方面的數據分析,WUSTL 可以算是 BA 學程中的首選。
缺:貴啊!快九萬美金的學費已經碾壓許多地方的學費加生活費,地點相對偏僻(但官網還是給出了就業率 100% 的成績單)
課程概覽:WUSTL MSBA 原本叫做 Customer Analytics,顧名思義可看出其強項在哪,後來開了 6 個 Track,把 Customer Analytics 納入其中之一,如果是對 Marketing 或者市場端分析有興趣的夥伴,WUSTL MSBA 無庸置疑最成熟的就是 Customer Analytics Track。
就業狀況:30~40% 畢業生是營銷相關的分析職位(Market Research / Customer Analytics )
錄取標準:GRE V 154 Q 168/ GMAT 714/ GPA 3.58 / Age 23
其他有申請的學校族繁不及備載,加上篇幅問題,有興趣歡迎寄信詢問~另外也有些其他就讀學生、申請人的經驗分享,會放在最後資源連結中。
其他未申請但很推的學校(包含MSDS 及其他相關領域)
- MIT, MSBA
- Duke, MQM
- CMU, MISM — BIDA
- GIT, MSA
- NCSU, MSA
懶人包
總結一下選校的各個面向
- 選擇學程不要太執著於單一學程,有的學程可能乍看之下並非直接相關,但或許修課內容很符合自己的需求。
- 即便相同學程,各校著重的領域不同,尤其 BA 算是 Business + Analytics + Programming 的合體,開課院所和課程安排會讓技能點不同。了解課程安排,不僅是建立初選清單的第一步,也可評估和自己的合適性。工學院開設的通常比較 tech,但也不全然。
- 選校首要應該是以自己的職涯目標為主(如何補足技能點),其次個人認為是就業狀況(除非本來就計畫畢業後回國或在亞洲圈工作),在就業率之外,任職的產業絕對和學校本身的定位、地緣等關係有關,建議看一下 Employment Placement 的產業分布資料。
- 許多層面會影響就業,最快的評估方式就是看往年就業率,但若細究,下列幾點會是首要因素 a) Capstone Project. b) Career Service. c) 學程長度(能否涵蓋 Summe Intern)d) 地緣. e) 知名度。個人認為最重要的是前兩項,知名度主要是影響回國或在亞洲圈就業,地緣則主要是好不好找實習,同時也多少影響任職產業。
- 雖然大部分 MSBA 都是 STEM program 但最好還是確認一下!
- 申請策略上,不要只賭注女神校或丟大量保底(最後上一堆也只能去一所呀);同時,每個人的女身和保底都不盡相同,因為每個人三圍不同,有的學校是分控、有的是經驗控,所以切記了解 student profile。
- Google 和各大論壇絕對是你要熟習的工具,善用 Linkedin,不僅在選校階段,之後也是 Networking 很重要的媒介。別怕問不認識的校友,但切記要做好功課,大家工作都很忙,別問一些上網一查就有的資料。
- 快速建立初選清單:如果已經有個大概念,快速利用關鍵字到各大論壇上看大家推薦的學校,先列出來,然後按照上述,把課程安排、重點科目、就業資源、就業率等資料列出來,大概就有底了,剩下就是申請策略,而初選清單仰賴的資源將在下方的資源包中。
資源包
MSBA 學程排名
- QS Ranking(連結為全球2020 排名,可按照年份、國家搜尋)
- 智友吐血整理商业分析院校(現在可能有所變動)
- 知乎錦集
- 25 Top Schools with Master’s in Business Analytics Programs(現在可能有所變動)
MSBA 排名、求學經驗、申請者背景三圍
MSBA 各校評價
- 智友吐血整理(下)
- 智友吐血整理商业分析院校(現在可能有所變動)
關於選校,當時在申請及寫本文時看到下列幾篇文章的論點也很清晰有理,歡迎參考:
- Kathy Chen: 關於商業分析碩士(MSBA)申請分享
- Henry Feng: 美國商業分析碩士申請.2 選校策略
- 陳妍蓉:MSBA 申請準備 Part 2_選系選校策略
選校和相關事前準備到此告一段落,之後將繼續分享 GT、其他申請文件,以及面試準備技巧~ 對於文章有什麼建議也請大家不吝指教~
如果有任何想進一步詢問的問題,歡迎 mail: linweihsiang0629@gmail.com
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*Cover Photo Credit: Tony Webster@ Flicker BY-SA 2.0
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