MSBA 美國碩士申請全紀錄_3 如何選校(上篇)

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；下篇則另有總結懶人包。

重申一下選校的重要性，選校不僅是確定申請的第一步、決定 GT 分數門檻該設定多高，同時也可以更清楚自己的背景、志趣，和各校、各學程的匹配度如何。就算是同個學程，不同學校的差異也可能會很大，不僅著重的專業不同，校友、學校資源，乃至於地緣關係都會導致就業市場、畢業出路等有所差異，因此千萬不要就單純拿排名、或者鎖定單一學程就開始動工，非常可能會扼腕錯失其他良好的機會。

如何選擇學程

會看到本篇的夥伴應該都有確定想念的學程了，但如果只是對某個領域有興趣、不確定有什麼相關學程，可以瀏覽一下這個章節；如果是還在猶豫要不要念碩士，可以參考：我該出國唸書嗎？CPT、OPT 是什麼？就業狀況怎麼查？

回朔法（從工作回推學涯）：求學終歸要就業，若有確定的職涯規劃（產業，乃至公司甚至地區），透過 linkedin 可以看公司聘用人員主要來自哪些學校、什麼主修；同時能從員工個人資料看完整的學業、工作背景，很多人會條列在各個工作、學涯中主要執行的專案、成果，有助評估這樣的學涯、職涯是否為自己想要的，這個也是在有了第一階段的初選表後，要進一步選校的好方法（之後介紹）。唯一的缺點是 Linkedin Premium 要 NT$1,500/月（有點貴…但個人覺得值得）。
推演法（從校友揣摩職涯）：如果只有大致方向，可以先上網查有關的學程，然後直接上校方官網看就業狀況，很多都有校友任職的主要產業、職務等資訊。當然也能使用 Linkedin 從學校校友資訊看學長姐都去了哪裡。

在研究學程的過程中，不要過度執著於學程名稱，看過課程安排再來選擇，比方 UT-Austin 的 MSBA 下有 Market Analytics Track，將數據分析應用在市場調查、行銷、客群分類等行銷面向；而 UT 另有 MSM，學程內也有數據分析課程，兩者課程編制相似度滿高的，因此如果是對「行銷」有興趣，但想有數量化分析能力的夥伴，可能就可以考慮 MSM，而申請 MSBA 並選擇 Market Analytics Track 也可以是個選項，倘若一開始就只用 MSBA 為關鍵字搜尋，那將錯失這樣的訊息。
若還不是很確定要念什麼，除善用谷歌大神、請教學長姐，留學相關論壇如追夢網、一畝三分地上都有很多不同領域的就學經驗分享。和數據分析有關的有 MSBA/MSDS/MSIM，又或者對財務和行銷有興趣，現在很多 MSF、MSM 也有數據相關課程，重點還是自己的興趣在哪。

如何選校（評估指標）

課程、師資、院所、師生比、學程長度
職涯資源、學長姐就業趨勢（包含就業率、產業）
STEM & Capstone Project
地理位置
排名、口碑
其他（生活品質、學費等）

課程、師資、院所、師生比、學程長度

這幾點比較是「教學品質」的部分，學程長度的考量較為不同，會最後解釋，雖然說是教學品質，但也要看個人取向，以下依依介紹。

課程：商業分析本質上橫跨商管、分析（數學）、工具（程式），每個學校著重的可能不同，有口袋名單後可以上校方網站詳細閱覽課程安排，像 UCLA 對數學和編程能力的要求滿高的，在官網就明顯看得出來。即便分析或者程式語言，各校主要使用的程式語言、分析應用方面也可能不同，比方 Purdue 的 MSBAIM 有很大一部分的課程使用 excel、SAS（甚至有合作能拿證照），而大多學程離不開 Python 和 R。再者，商業分析涵蓋不只上述而已，Database Management、Data Visualization 等都是一個稱職的商業分析師必須會的，若細究課程安排也能知道學校是否有相關訓練；此外，若很在乎技術含量，能研究是否有 Machine Learning 相關課程；課程編排上，學分數和課程彈性也是個考量點，請見下一段。

學分數、選課彈性：大部分學校都有所謂的 Track，類似選修模組，通常在第二個學期後，讓分析能力可以應用在某個領域，常見的有 Marketing Analytics、Financial Analytics、Data Analytics，甚至 Healthcare Analytics 及 Supply Chain Analytics，如果學校有和職涯相配的 Track，是一大好事（這邊也重申第一大段選擇學程的部分，比方有的 Marketing Program 下有分析課程，而有的MSBA 下有 Marketing Track，選擇學程時多看，不要馬上就只鎖定一種學程才不會錯失其他機會）。那到底哪種安排好，其實看個人，像是我最後選擇的 UMN 就非常硬，且沒有選修；而以 Customer Analytics 著稱的 Washington St.,Louis 就開了很多 Track，另一個思維是，從課程安排反思學校的重心是否能補足自己不足。

院所和師資：開課院所和課程架構、師資有緊密關係，通常商學院下開的可能對商業知識的比重相對較高，有人詬病這樣技術含量相對低，但也不全然，說到底還是看個人想學什麼；另一種是商學院和資訊或工學院合開的，滿大一部分的 MSBA 都是這樣；最後一種是工學院/分析中心開設，像是 GIT(喬治雅理工)、NU(西北大學)、NCSU(北卡州立)。如果有空也可以翻翻 Faculty Information，進一步了解教授的背景、研究領域。院所不只影響課程架構，也影響申請，工學院開設的通常偏好理工相關背景之申請人，而商院或合開的較不侷限，有工作經驗對後者的加分效果較大，然而還是要看各校，這個概分並不全然適用。

工學院/分析中心資料引用 Henry Feng：美國商業分析碩士申請選校策略

學程長度：這點影響最大的是實習機會，多數 MSBA 為一年期，短則 10 個月，不太可能找暑期實習，當然 Career Service 做得好、就業率高的話是不用太擔心，只是相對找工作的時間壓力就大，常常第一個學期一過，甚至有人剛到美國就開始為求職鋪路；反之，學程較長可以有實習機會、不會那麼快進入職場，算是額外賺到工作時數（暑期實習不算在OPT內），但學費和生活費相對高昂。此外，如果申請學校位置非大城市，通常畢業後也要 relocate，有暑期實習不一定就能當成轉正職的敲門磚。
師生比：這點常被忽略，近年許多學校開始擴大招生，是否還能維持原來的師生比和教學品質，最好詢問就讀過的學長姐，像我問到 WUSL 的學姊就提到她的下一屆擴招學生人數翻倍，品質可能有影響。

職涯資源、學長姐就業趨勢（包含就業率、產業）

這部分和課程是我評估的最大重點（STEM 對我則是必須，見下一段）。

職涯資源：有點土法煉鋼，上校方官網看 Career Center，不僅是就業諮詢，也包含有沒有一些校友活動、網絡，和業界的合作緊密度，花點時間用心，其實都能從 Career Center 挖到資料；此外，Career Center 是否專為學程設計，還是服務全院學生，這也是個可評估的項目。這方面能夠搵到校友最好，而 UMN 就讓我覺得在這塊做得很用心。
就業趨勢：這部分最重要的就是就業率了，校方也知道國際生希望畢業後能順利在美工作，因此前段學校這幾年都有不錯漂亮的數字，像 UMN 連續五年就業率 98%，其中三年 100%，許多 Tier one 的學校都有這樣的數字。但這只是在畢業後順利找到工作的，在 OPT 的三年內是否都順利待在美國，不妨用 LinkedIn 直接找校友檔案，看兩三年前的學長姐是否還在美國。

此外同樣是 MSBA，各校可能因課程核心、地緣、合作企業、州內的主要產業而影響就業趨勢，比方 Emory MSBA 就和 Fedex 有密切合作關係，且亞特蘭大的物流業也相當發達，很多人畢業後第一份工作就與其相關；而 UCSD 雖未在 LA 市區，但因學程師資和位處加州的地緣關係，就有一定比例的學生畢業後前往網路業和 E-commerce，如 Wish、Target等大公司，而想知道就業趨勢最快的還是上官網看相關訊息。

STEM & Capstone Project

請看第一篇：該出國唸書文中的 OPT 段落，不然文章篇幅要爆了。簡言之，如果學程是 STEM program 會是個大加分，延長了能在美的時間；而 Capstone Project 則讓學生在學程中可以有實務經驗，更重要的是有機會受到合作企業的青睞而獲得工作機會。大多數的 MSBA 都是 STEM program。

地理位置

地理位置的重要性對於申請美國學校格外重要，畢竟幅員遼闊，同第三點講到，不同州的產業發展不同，不僅影響就業趨勢，甚至也影響好不好找工作，如舊金山大學就在 San Francisco 市中心，起居範圍內都是公司行號，這要面試和找工作的難易度和在中部市郊可想而知，但我覺得這點是在其他條件都差不多時可考量。或者說看自己的背景，有聽過有人其實已經是技術底子深厚，因此申請 USF(舊金山大學)，反正該有的能力他都會了，要的是在進修同時，一赴美就能在學期中不斷找面試的機會。

排名、口碑

這點有點主觀，如大陸那邊有很多資料，但大家給的排名都不盡相同，儘管如此還是有一定的參考價值。此外，學程本身的排名和學校排名意義也截然不同，建議以學程本身的排名為主，但綜排（知名度）多少影響國內就業，所以這點要看打算在哪工作，有些學校專業排名高，但可惜知名度在亞洲較低，若沒有在美工作，有人會顧慮這樣相對可惜。個人認為一個有概念的公司/人資，不應該在應聘的時候對於碩士學歷只看學校綜排就下定論，因此還是建議以學程排名為主。而所謂的口碑，主要是看論壇上的就學經驗，這幾年許多學校廣開 MSBA，但新學程品質如何尚不可知，且和業界合作的關係可能沒那麼密切、該學程也尚無校友可成為未來內推的敲門磚，但老字號也可能教學上沒跟上最新技術趨勢，因此都要考量。

倘若要看學程排名，有幾個網站可參考：

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）

想看排名、求學經驗、申請者背景三圍：

其他（生活品質、學費）

現實面總歸要考量，除學費外，治安、氣候如對自己的重要性很高也應考量，如 UMN 所在的明尼蘇達，以冬天如果沒開著暖氣、開水龍頭讓管線暢通，會冷到管線爆裂的程度著稱…，如果是真的耐不住寒冬的人，可能真的要三思了。我當時是多少有考量治安層面，不過半夜不要單獨外出、避開當地一些治安較差的地區，便能降低許多風險。

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

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：

小結

在選校前，先確定自己的職涯方向，可多看多問，不要只鎖定單一學程。
有了初選清單後，善用 Linkedin 和校方官網資訊，尤其校友就業資訊，同個學程不同校的差異度可能很大。
除課程質量外，課程結構安排、時長、地理位置、就業趨勢皆應考量。
若可以，詢問已畢業之學長姐，切記禮貌、做好功課再發問。
排名是個參考依據但並非全部，合適性還是首要。

如果有任何想進一步詢問的問題，也歡迎 mail: linweihsiang0629@gmail.com
*以上文章獲作者同意轉載，若未經作者同意，請勿抄襲。
*Cover Photo Credit: Tony Webster@ Flicker BY-SA 2.0

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