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案例详情

哥伦比亚大学】“名校”商业分析项目,每一份努力都值得得到回报

    

 

 学生情况

  学生:D同学

  就读学校:mg娱乐城4355本科

  就读专业:商科类专业

  目前的GPA:3.5+

  GRE:330+

  录取学校

  Columbia University

  哥伦比亚大学——商务分析硕士

  祝贺D同学能够拿到梦校offer

  也祝福所有申请的同学可以拿到心仪学校的offer!

  D同学是mg娱乐城4355一所本科大四的学生,她的GPA3.5+,GRE330+,在托普仕MIT服务团队的全力帮助下,她最终获得了哥大的MSBA项目录取。回首学生的申请之路,清晰的专业定位,明确的时间规划、优质的文书和较早的申请提交,成为了学生成功收到名校Offer的关键要素。看到学生收到录取,托普仕老师倍感欣慰和自豪。

  BA专业介绍:

  二十一世纪以来,随着互联网及移动互联网的迅速发展,人们每天产生并被储存下来的数据呈指数型增长。很多企业都积累了TB乃至于PB量级的数据,需要相关人才将数据转化成有价值的信息并将其应用于战略制定与商业决策当中。然而,局限于传统分析手段与编程技能的缺失,传统的商业人才在面对如此大量的数据时显得捉襟见肘。商业分析(Business Analytics,以下简称BA)专业应运而生。

  BA近几年来成为研究生申请的热门,这个游走于商科计算机统计学之间的交叉专业,俨然成为了海外留学的“小鲜肉”专业,受到万般瞩目,申请热度水涨船高,各个名校争相开设,海外就业火热程度更是直逼CS。

  BA专业学习的内容包括两个部分,数据分析与商业应用。而数据分析又可以细分为机器学习、统计分析、可视化、数据库、云计算、编程工具(R,Python)。商业应用则通常包括风险管理、供应链管理、金融分析、市场分析、量化交易等等。除此之外,一个好的BA项目通常会包含一个真实商业场景下的数据项目以训练学生对数据分析技能的实际应用并加强学生在就业市场上的竞争力。

  区别于传统研究生项目一年半到两年的学习周期,BA项目一般时长10到15个月。高校机构开设BA硕士项目的目的并非希望学生能够深入了解数据分析背后的理论并在这一领域作出研究成果,而是希望学生能够在短时间内掌握数据分析的精华,并迅速将其应用到工作当中。

  BA是数学、计算机和商业管理的交叉学科。

  1)数学:微积分、概率、统计

  2)计算机:编程、数据库、机器学习

  3)商业管理:会计金融

  BA最常见的就业岗位是数据分析师(Data Analyst)和数据工程师(Data Engineer),多去投行、券商、咨询公司做数据处理分析的工作,对量化、Quant的要求比金融工程要低一些。

  BA专业对本科背景不太限制,计算机、数学、统计、金融、经济等专业在BA的录取人当中都占有相当大的比例,但比较喜欢录取数学(Quantitative)背景强的学生。如果你学过微积分I和II、线性代数、概率论与统计(如果学过微积分III,微分方程等数学课程更好),都可以申请BA项目。编程在BA的申请中是一个强烈推荐的技能,但并不是必修课。(如果会R语言或者Python的话会对申请有帮助,但不是必须)BA专业的就业形势非常好。

  哥仑比亚大学介绍

  哥伦比亚大学(Columbia University)是世界最具声望的高等学府之一,位于mg娱乐城4355纽约市曼哈顿的晨边高地,濒临哈德逊河,是美洲大陆最古老的学院之一,是mg娱乐城4355最早进行通才教育的本科生院,现在仍保持着mg娱乐城4355大学中最严格的核心课程。哥伦比亚大学师院坚持推动一流教师队伍建设,即倡导学术自由,又建立严格的质量标准引导学院教师专业发展,并认为自由探究与严格的同行评估是学院高水平研究与教学的根基。

  哥大商业分析项目介绍

  哥大商业分析哥大商业分析项目的全称是MS in Business Analytics (MSBA),是哥大工程和应用科学学院以及商学院在2018年开设,合办的一个全新项目。这个项目的成立将更加有效地加强企业、校友及学生之间的互动。它强调创新,用全新的方式来理解和培养学生数据统计和定量分析,以及预测模型方面的能力,并以此来帮助人们进行业务决策和改进。该项目致力于为大型企业培养高级数据分析师,例如物流、供应链、运营和收入管理部门的业务分析师,或者投资银行、对冲基金、信用卡公司和保险行业的财务分析师。项目介绍

  课程介绍

  该项目学制是三个学期,可以在一年的时间内修完,包含12门课程,总共36个学分。因项目的特殊性,对申请者数学背景要求比较高,包括多元微积分、线性代数和概率和统计等。

  核心课程

  Analytics Capstone Project Course

  分析核心项目课程

  Optimization Models and Methods

  优化模型与方法

  Stochastic Models随机模型

  Business Analytics商业分析

  Python for OR (1.5) Python for 运筹

  Data Analytics for OR 数据分析

  Professional Development Leadership (MSBA)

  领导力发展

  选修课程

  Data Driven数据驱动

  Additional electives 其余选修课

  该项目的学习除了分析顶点项目课程、优化模型和方法、随机模型、商业分析、运筹研究中的 Python编程和数据分析这类的专业课作为核心课程以外,领导力发展相关的课程也很受重视。除此之外,数据驱动之类的课程也作为选修课程,被引入课堂。

  申请要求

  成绩要求:项目给出了相关的语言要求:托福最低100,雅思最低7.0。需要提交GRE,官网没有给出最低成绩要求。注意:不接受GMAT。

  先修课:项目对数学背景有较高的要求,强烈建议申请该项目的同学最少学习过多元微积分、线性代数和概率和统计课程。

  工作经验:该项目没有明确规定是否需要具备工作经验,但是有工作经验更佳

  建议成绩达到GPA3.6+ 托福105+,GRE325+,具备一定的数学背景,在实习方面建议从量化、投行,数据分析方面考虑。