jhu的msba和哥大的aa，uci的msba以及ucsd的msba怎么选择？

先简单的说一下我的情况，我现在在UCI MSBA就读，陆本，曾到纽约交换过。在这里借题主得问题分享一下这个项目的情况和我的一些就读体验，希望能帮助题主更好的做出选择，也给想要选择UCI MSBA项目的同学一个参考。

UCI MSBA项目有个特点，它不是像美国其他普通的高校那样按整个program收费，而是按quarter收费的。整个program有4个quarter（summer-fall-winter-spring），每个quarter时间都不长，summer尤其短，有时候连老师的名字都还没有记住就要考试了，这样的上课节奏让我感觉压力有点大。

另外，UCI坐落于尔湾，一个年轻、富裕的城市，它在全美最安全城市、最宜居城市等排名中都名列前茅。现代化城市和大自然在这里融合得恰到好处，有迪士尼乐园也有阳光沙滩，有很多餐厅和商店但却没有大城市的喧闹，特别适合生活。这里气候温和，城市设施配置完善，我很喜欢尔湾。

申录情况

UCI MSBA是2016年新开设的program，一年制，不能延期毕业。MSBA近几年还是蛮火的，不过据我了解UCI未来两年并不会因为这个专业热度高而扩招。我们这届录取了39个人，录取的三围成绩大概GPA3.5左右、GRE317-320、GMAT690-700。我们班半数以上都是中国人，所以交流基本没什么障碍。我雅思7，英语平常基本都只能在课堂上和老师、外国小伙伴交流的时候用用，其他时间没有很多机会用英语。背景的话，本科方面，据我了解我们中国小伙伴有过半的人的本科是在国内的，还有几个是英本、美本的；工作经验方面，我们整个班有2/3的人是有工作经验的，所以实际上这个项目更适合工作了一段时间的人来读。

课程方面

课程整体tech程度很一般，这方面不如北卡、USF、Austin之类的学校，但是business analyst方面的知识会涉及比较多。如果想更tech一点的话，我建议是去读DS（Data Science）而不是BA。BA主要是商业分析部分比较多一点，各种商业原理比如市场细分、operation的各种流程、data analysis结合new product development 的流程等等之类的，而且就业导向主要是面向business analyst岗位的，而不是偏技术类的岗位。

第一个学期summer quarter为期一个月，包含两节课：

1）Foundation of Business Analytics；

2）Statistics for Data Science。

商业分析基础的instructor是BA项目的director，这是一门主要是介绍BA是什么，需要什么skill，主要要用到哪些工具等等的课。虽然说的是比较基础的东西，但是商业分析基础这节课最后的project是用明州一个航空公司的客户数据进行clustering analysis ，然后对结果进行storytelling，主要用R语言和Tableau来做。数据科学统计学还算比较实用，主要是一些今后课程或者工作的分析当中会用到的知识点，还教了我们一些Python的知识。数据科学统计学的professor是个MIT的Econ phD，通常每节课上半节课讲知识点，下半节课是实践，由professor和TA带领的Python practice。

第二个学期fall quarter我是上四节课

1）Programming for Data Analysis；

2）Business Intelligence；

3）Research Design；

4）Marketing。

Programming for Data Analysis这节课的instructor是个清华本，NYU stern博的女学霸，虽然工作经验可能没有在场的学生要丰富，讲课水平一般般，但是她非常热心，也非常乐于助人。课程主要涉及SQL，Python 的各种应用，比如抓取数据，preprocess之类的。商务智能的professor 是IS领域的大牛，主要涉及ML（Machine Leaning）的基础skill 和相关应用。Research Design主要是一门备考CAP（certificate of Analytics Professional）的课程。Marketing的professor 也是这个领域的大牛，主要是研究营销领域analytics、投资回报率等问题。上课风格比较灵活贴近实际，有时候整节课都在discuss各种行业内的案例。

选修课一般秋季开始有，秋季一门，冬季两门，可以从自己专业的选修课里边选，也可以选MBA的。课程说难不难，说容易不容易，我感觉拿B比较简单，想拿A的话得多费些时间。

winter和spring学期还没上到，暂时没啥可以反馈的，不过听之前的小伙伴说spring学期（最后一个学期）有两门课是比较tech的，一门是Machine learning&NLP，另一门是Database Management System。另外还有，大约从冬季学期开始还要做capstone project。capstone project，主要是和一些大公司合作的一个project，具体解释我特意去官网截了个图PO在下边。听我的一个学长说，这个project一般是公司给到我们这边数据，然后一个academic supervisor带一个5个学生的小团队去按照公司的某个目标去做。

（图为Capstone Project的介绍，来源于https://merage.uci.edu/programs/masters/master-science-business-analytics/faqs.html）

另外实际上和UCI MSBA合作的名企不在少，主要有Coca Cola、Experian之类的，我搜了一下，官网上PO的合作企业有这些：

（图片来源：https://merage.uci.edu/admissions/masters-admissions/master-science-business-analytics.html）

一般一个班级30人以下，课间很多同学和老师还会进行一些讨论，另外professor还有固定的office hour可以约appointment，所以我们和professor的沟通交流机会还是比较多的，有想法的可以跟professor做些research。

Guest speaker方面，summer学期的是experian的manager来给我们说行业知识，fall学期的是一个老师叫了她一个本科学生来给我们讲他做 intern时的一个project，winter是amazon的DS来给我们说行业的知识，我感觉还行。

入学之前我建议你们把R、Python语言都琢磨琢磨，只有做好准备才能更快适应这里的上课节奏。如果你这两个都明白得差不多了，那么可以了解一下Tableau，Weka，alteryx之类。R语言主要是Swirl，这是个比较基础的入门级别的东西，0基础的小白可以从这个入手；Python主要是numpy，pandas，matplotlib这些基础知识，也适合0基础的小白。大家可以从网上的公开课、慕课网等线上资源学习。线下的话，可以咨询一下那些学编程的小伙伴，也可以看看书。看书的话，我推荐你们R in Action 和 Python for Data Analysis这两本书，都适合小白打基础。

就业方面

实习、工作主要是靠自己找。可能是因为UCI MSBA录取的大多是有工作经验的人，UCI认为这些人有能力自己找到实习、工作，所以UCI在就业方面的支持很一般，director没什么很大的用处，主要还是自己海投简历。想要找工作方便的话，就不要来这里了，而是选择去旧金山、纽约、曼哈顿之类大城市的学校，不要死磕着学校排名不放。尽管就业支持很一般，但是学校每学期仍旧会有专门针对MSBA的就业辅导课。这个课是就业中心的老师来教的，会有一对一的简历评价和修改，尽管不算入学分，但必须都得上。课堂内容主要是修改简历、模拟面试等。每个人还会有一个必须完成的作业，就是一定要在winter学期前用老师教的方法和企业、行业内一个以上的校友聊天。MSBA的career fair是和MBA共享的，平常会有Facebook、uber、微软之类的大公司来，我感觉还行。不过我更推荐大家借助领英、handshake之类的平台来找工作，或者利用校友资源争取内推名额之类的，这样工作机会会多一点。还有一点，学校里边有暴雪的总部，学校周边有西部数据公司，有兴趣的小伙伴可以多多留心一下。总的来说，南加的就业还不错，大家认真主动投投简历，找到一份工作是不难的。