显示模板-商业分析
加利福尼亚

加利福尼亚大学洛杉矶分校 University of California, Los Angeles
商业分析硕士


简 介

专业特色

  • 专注于新兴技术
随着毕业生成为领导者,学习 SQL、Python、R 以及应用数学和统计学将促进该领域的快速职业发展和进步。

  • 职业导向的实习
UCLA Anderson为暑期实习提供便利,并由教师提供建议,为一些最有抱负的公司和快速发展的初创公司提供真实职场的经验

  • 基于经验的学生项目
让学生可以选择作为个人在外部公司工作或作为团队的一部分工作。是一个应用你所学的东西来解决现实世界问题的机会

  • 基于行业的选修课
互联网、娱乐、医疗保健和欺诈分析完善了学生的行业专业知识,而时间序列、高级机器学习和可视化则加强了技能工具包

  • 每周的行业研讨会
为期 20 周的行业研讨会,每周邀请不同的顶级数据主管主持讲座并给学生提供关于真实世界数据的演示

项目时长
项目时长15个月

招生情况
专业在2018年开设的,目前已经录取了好几年的学生,校方公开的录取学校是
2021入学人数为80人(每年数据会有变动,仅供参考)

申请前背景提升点
如果你不是志愿毕生奉献给程序和coding, 请务必以SQL 和ML的实践为主(多做项目), coding language方面,项目主要用R, 但是建议自己平时多用Python,从大家最后找全职看来,其实Python确实比R 更实用一点,很多刚开始R的坚定使用者也转向了python,SQL是基础,不论你面试ds, de, da, sql基本都是必面的。


100%实习机会
实习岗位有以下:业务分析师、数据科学家、顾问、商业智能分析师、市场分析师、客户分析、人力资源分析、商业取证分析师、战略定价、产品经理、商业智能工程师、供应链分析师、风险策略分析师、数据工程师

平均薪资10万美金
2019 届毕业生的平均基本工资为 102,600 美元。这不包括额外的补偿,例如年终奖金和股票。2019 届毕业生的平均奖金为 1.8万美元
  • 成绩单 
GPA3.0+

  • GRE/GMAT  

710 GMATExpected overall (above 90%)

167 GRE-Q,Quantitative Score (above 92%)


  • 英语语言能力
雅思 7.0+

托福 87+   单项 写作:25  口语:24  阅读:21  听力:17
很少有申请人在 iBT 中低于 100 分
送分:选择机构代码4837 - UCLA ANDERSON SCHL OF MGMT,然后选择部门代码“ Graduate Schools of Management ”

  • 两封推荐信

  • PS
个人陈述:申请UCLA ANDERSON 的个人动机。描述任何相关的经验、挑战或成就。

  • SOP
目的陈述:分享学术和专业背景、技能、成就;研究兴趣; 学术/职业目标。描述为什么这个研究生课程非常适合你。

  • 两个Essay

Essay1:
商业分析需要数学/定量能力和创造性思维的结合。描述你作为学生或专业人士从事的一个项目,该项目展示了你的分析和创造性解决问题的能力。告诉我们为什么你对这个项目感兴趣。(最多 750 字)

Essay2:
为什么商业分析职业对你有吸引力?根据你的能力和你对商业分析职业的了解,你为什么认为这是适合你的职业道路?(最多 750 字)

  • 强大的定量背景
包括线性代数、多元微积分、统计学和概率

  • 建议有计算机编程方面的经验或课程
应具有计算机编程(例如,C、Java 或 Python)以及统计和计量经济学建模(例如,R、SAS、STATA 或 MATLAB)方面的经验或课程
平均录取GPA:3.5;
GMAT:724/94%;
GRE:  168/94%;

就业情况统计
  • 基本暑假都在实习(包括实习工作,做科研的),有一半学生是在Anderson 的
connection或者MSBA 的career services的帮助下找到实习的

  • 项目还专门跟microsoft合作专门为这个项目开辟了暑假实习的岗。实习的主要地点是LA 和SF

  • 就业的公司主要是科技公司和金融公司(金融科技公司),就业的地点主要在LA, SF湾区

  • title不同公司不同,但是主要是data scientist, data engineer, data analyst三类,公司名称包括
但不仅限于 visa,Uber, capital one,lending club,ebay, groupon,Facebook, Truecar, Wag, Ring等。

就业公司

好课推荐
Customer Analytics, Prescriptive Analytics, Operational analytics
 
技术类
  • R编程基础R Programming
从小型初创企业到Google和Amazon等公司,R是数据分析的首选语言。
大多数R用户只是使用了R的表面功能,而没有对语言的基础知识及其丰富资产,可扩展性有所了解。
本课程的目的是为学生提供成功学习R的基本知识,以成功成为数据科学家。
另外,我们将重点介绍如何通过函数编程和程序包开发来扩展语言。
科学文档的创建和可重现的研究已成为R环境的新增功能,我们将为这些重要主题提供有效的介绍。

  • Math and Stats for Analytics (Introduction to Machine Learning)
(i)适用于生成对决策有用的信息的数据分析,以及(ii)基于部分信息分析决策的框架。  

  • SQL和基本数据管理SQL and Basic Data Management
这个两单元的课程将向学生介绍关系代数,SQL和数据管理的基本要素。要求学生自己编写代码。该课程还将教学生如何使用正则表达式,并帮助他们熟悉数据库术语(例如,架构,一对一,一对多,多对多)

  • Optimization最优化
该课程涵盖了各种可用于解决业务问题的优化模型。
该课程强调精通电子表格建模,将其作为业务分析决策不可或缺的一部分。
涵盖的管理模型包括线性规划,网络和分布模型,整数规划和非线性规划。
该课程是跨学科的;来自运营,财务和市场营销的问题被用来实现课程目标。
这是一个动手课程。在每堂课中,我们将研究问题并开发电子表格模型以促进决策。
也将介绍使用R和Matlab进行的优化。

  • 分析业务基础Business Fundamentals for Analytics
Analytics(分析)的业务基础知识涉及将经济,财务和营销原则应用于组织内部的关键管理决策。
它提供了分析工具,以更好地了解组织在其中运行的外部业务环境。
本课程的主要目的是开发对MSBA计划中的其他课程有用的工具和背景。

  • 数据管理 Data Management
本课程旨在了解数据,数据结构和构建分析框架必不可少的技术。
在本课程中,学生将了解有效的数据管理框架的各种要素。
本课程将处理与管理,操纵,存储和交付数据有关的策略和策略。
将使用R,Python,正则表达式,SQL和NoSQL进行许多练习,这将帮助学生了解如何在现实世界中操作和管理数据。
本课程还将涵盖分布式存储和处理的高级框架,例如Hadoop和Spark。

  • 规范模型和数据分析 Prescriptive Models
数据分析的基本工具,包括实验设计和分析,回归分析和模型设计,以及如何使用R统计分析包实施这些方法。
这不是统计学理论或计量经济学的课程。相反,本课程具有强烈的实践导向,既强调批判性思维技能,也有能力提出正确的问题以进行数据分析,以及设计数据分析方法的创造性方面,能够提供令人信服的分析以支持决策。

  •  数据可视化Data Visualization

  • 机器学习高级研讨会Advanced Workshop on Machine Learning

  • 预测和时间序列Forecasting and Time Series


商业
  • 客户分析 Customer Analytics
该课程旨在通过向学生介绍复杂的思想和方法来分析,解释和描绘客户和营销数据,从而增强学生的技能。
使用实际案例,练习和项目来帮助学生汇总他们在较早课程中学到的理论,框架和方法。此外,它向学生介绍了客户级别数据的关键分析工具,例如用于细分的聚类方法,使用既定偏好数据(调查/联合数据)和行为数据(扫描仪面板数据,归因数据)的选择模型以及市场营销组合模型。

  • 竞争分析 Competitive Analytics
这是一门应用数据分析来检查行业或市场竞争条件的课程。目的是学习可用于回答以下类型问题的最先进的实用工具:给定行业的竞争力如何?
产品差异化在确定价格和利润时扮演什么角色?哪些特定产品是紧密替代品(来自同一公司或来自不同公司)?
哪些市场/产品可以使公司长期获利,哪些不可以?
公司应该提供什么产品,以及应该如何定价?企业应进入或退出哪些市场?
如果我们改变价格,淘汰产品或推出新产品,我们如何期望竞争对手做出回应?

  • 运营分析Operations Analytics
本课程的目的是学习如何使用业务数据分析来优化内部流程和资源。
该课程基于应用程序和数据驱动的案例,这些案例说明了定量技术,并展示了如何基于业务分析构建业务竞争优势。
在当今全球化的世界中,如果不使用定量模型和数据驱动的决策,就不可能在运营上脱颖而出。
实现卓越的运营不仅可以帮助企业在短期内提高资产回报率,而且可以创建知识库,从长远来看有助于建立竞争优势。
公司的内部运营负责执行公司的业务计划以实现其价值主张。

  • 行业
互联网客户分析
Internet Customer Analytics
娱乐分析Entertainment Analytics
医疗保健分析Healthcare Analytics

  • Capstone
Applied Analytics Project
AAP旨在为各种规模的公司和组织提供稀缺的业务分析人才
AAP最多由四名学生组成,并且是所有MSBA候选人的硕士论文和毕业要求。
学生将面临挑战,要使用新获得的数据管理,定量分析和业务沟通技能来解锁数据中的见解

学术背景,学校提供了一些学习的资源
  • 线性代数
  • 多变量微积分
  • 统计与概率
  • SQL
  • R
  • Python
希望MSBA学生具有一些广泛使用的编程语言(例如C / C ++,Java)的编码经验。但是,在整个课程中将使用的主要语言是Python。

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