UCLA的MSBA和Uchicago的Macss怎么选？
首先，我们来聊聊 UCLA 的 MSBA（Master of Science in Business Analytics）。UCLA 的商学院（Anderson School of Management）是世界顶级的，其 MSBA 项目充分利用了学校在商业和技术领域的深厚底蕴。这个项目更强调的是 “商业” 和 “分析” 的结合。你可以理解为，它教授你如何运用数据科学的工具和方法来解决实际的商业问题，帮助企业做出更明智的决策。
在课程设置上，UCLA 的 MSBA 会更注重 商业策略、市场分析、客户行为研究、运营优化 等方面，同时也会包含数据挖掘、机器学习、统计建模等核心的数据科学技术。你会学到如何将这些技术落地到具体的商业场景中，比如如何通过数据分析来提升销售额、优化供应链、进行精准营销，或者评估投资风险。项目通常会强调 实践应用，比如案例研究、小组项目、以及可能存在的实习机会，让你有机会在真实的商业环境中磨练技能。
UCLA 所在的洛杉矶，本身就是一个充满活力的商业中心，尤其在娱乐、科技、媒体等领域具有独特的优势。这为 MSBA 学生提供了非常丰富的 实习和就业资源。毕业后，你可以选择进入咨询公司、科技公司、金融机构、零售业、甚至媒体娱乐公司，担任商业分析师、数据分析师、市场分析师、业务发展经理等职位。如果你对直接将数据分析能力转化为商业价值，并且对在大型企业或快速发展的初创公司中担任关键决策支持角色感兴趣，那么 UCLA 的 MSBA 会是一个非常不错的选择。它更像是一个 “商业问题解决导向” 的数据科学项目。
接着，我们来看看 芝加哥大学的 MACSS（Master of Science in Computational Social Science）。芝加哥大学的 MACSS 项目则独具一格，它将 计算科学 与 社会科学 深度融合。这个项目的核心在于，如何利用计算方法和大数据来理解和分析人类行为、社会现象、以及社会系统的运作规律。
MACSS 的课程设置会非常强调 计算思维、编程能力（如 Python, R）、算法、数据结构、统计学、以及机器学习 等技术基础。但同时，它也会深入到 社会学、经济学、政治学、心理学 等社会科学的理论和研究方法。你会学习如何设计实验、构建模型来模拟社会动态，分析文本数据以理解舆论走向，或者利用网络数据研究群体行为。这个项目更注重的是 “从数据中发现洞察”，尤其是在理解复杂的社会现象方面。
芝加哥大学作为一所享誉全球的学术重镇，其 MACSS 项目的学术氛围非常浓厚，强调 严谨的理论基础和创新的研究方法。项目可能会鼓励学生参与到前沿的研究项目中，与教授一起探索新的计算社会科学领域。
在就业方向上，MACSS 的毕业生拥有非常多元化的选择。除了传统的科技公司和金融机构，他们也特别适合那些 需要深度理解用户行为、市场趋势、甚至公共政策影响 的领域。比如，数据科学团队、市场研究公司、政策咨询机构、非营利组织、甚至是政府部门。如果你对用数据驱动对人类社会更深层次的理解，对研究复杂系统，或者对未来在需要跨学科知识的领域（如人工智能伦理、城市规划、公共卫生政策研究等）有所建树，那么 MACSS 可能会更契合你的志向。它更像是一个 “科学研究导向” 的数据科学项目，并且带有强烈的社会科学属性。
那么，如何做选择呢？
你可以从以下几个角度来审视：
职业目标： 你更倾向于直接投身于解决企业具体的商业问题，还是对通过数据研究和理解人类行为、社会现象更感兴趣？如果你想成为一个能直接为企业盈利增长贡献力量的分析专家，UCLA MSBA 可能更直接。如果你对探索社会规律，利用数据去影响社会进步或者理解更宏观的系统感兴趣，MACSS 的路径会更广。
学习风格： 你是更喜欢那种将技术直接应用于商业场景的实践导向型学习，还是更偏好那种强调理论基础、研究方法和跨学科探索的学习模式？UCLA 的 MSBA 可能更注重“做”，而芝加哥的 MACSS 可能更注重“想”和“探究”。
技术深度 vs. 商业广度： 虽然两个项目都会涉及数据科学技术，但 UCLA 的 MSBA 可能会更侧重于在商业领域应用这些技术，而芝加哥的 MACSS 则可能在计算和统计方法上更深入，并将其与社会科学理论相结合。想想你在技术和商业理解上的平衡点在哪里。
地理位置和校友网络： UCLA 在洛杉矶，而芝加哥大学在芝加哥。这两个城市的商业环境和就业市场特点是不同的。同时，校友网络在你未来的职业发展中也扮演着重要角色。你可以研究一下两个学校在这些区域的校友分布和就业数据。
项目声誉和侧重点： UCLA 商学院的声誉自不必说，其 MSBA 项目的商业应用导向非常明确。芝加哥大学 MACSS 项目的独特性在于其跨学科的计算社会科学定位，这是它区别于其他数据科学项目的重要标志。
最终，这两个项目都提供了世界一流的教育和广阔的职业前景。关键在于理解它们各自的“语言”和“基因”，然后找到与你内心渴望和未来规划最契合的那一个。不妨再深入了解一下两个项目的具体课程大纲、教授的研究方向，甚至尝试联系在读学生或校友，听听他们的真实体验，这会给你更直观的感受。这是一个重要的决定，仔细权衡，相信你会做出最适合自己的选择。
网友意见
先简单介绍一下我的个人情况吧，本科毕业于北京的一所985院校，在校期间的实习经历算是比较丰富吧，参加过私募实习，也到两家互联网公司实习过，也去过Nielsen。在这里把这段时间在UCLA就读BA项目的体验写下来，希望给题主提供一点参考。
学习体验
UCLA的MSBA这个项目比较新，时长一共13个月，从前一年的11月份开始，到第二年12月结束，这段时间内还包含了一段暑期实习，还有一段为期九个月的capstone project。R和Python基本上都是贯穿在各门课程中的，所以建议大家提前接触一下这方面的知识。项目的前一个半月，基本上都是网络课程，一开始我们都以为网络课会很水，但上过之后才发现，全程硬核！干货也很多！R,SQL,optimization这些课程也是包含在online courses中的，我们都很喜欢R这门课的老师，他讲课超好。这一个半月的时间里，每周还有三个assignment外加两个quiz，给我们的感觉就是学校把一学期的课程都压缩安排到这短短的四十来天里了，所以课业压力还是挺重的，做作业做到深夜是常有的事。虽然课程紧张，但授课教授们都超级nice，课讲得好，而且非常乐意帮助学生解决疑问。
课外的生活也是比较丰富的，课业多参加各种项目组织的workshop，也可以自己选择修读一些本科专业的stat课程（如果应付的过来的话），如果想要选修譬如数学、计算机、MBA这一类课程的话，就需要向director提出PTE申请，通过之后就可以修了。除此之外还会给新生们举办orientation，我就刚参加完一场。整个过程一共两天，在这两天里，我们有很多机会和同学交流，认识新朋友，我们根据不同的career path来组队，同类的同学都在一组，这样交流起来也会比较有话题，更容易熟络起来。晚上有etiquette dinner，很有意思。
对了，最近我们项目和隔壁的USC的BA也有一场关于data challenge的联合比赛，接下来的两周应该会挺忙的，不过应该很有意思，毕竟能看到各种神仙打架的场面。
我们项目对学生的数学水平还是要求比较高的，基本上身边的同学大多数都是有数学、理工科专业背景的。而且短短的五周之内就要把数学三件套学完，所以数学基础不好的同学，上起课来是会比较吃力的，建议大家在过来上课之前可以先自学一些相关的数学知识。我们项目是没有专门开设Python课的，之前跟院长反映过，院长的意思是招过来的学生基本上都有编程基础或编程经历，而且专业课中也会穿插有python和machine learning的相关内容，所以没有必要单独开一门python的课了，但如果后面大多数同学觉得要多学些python相关知识的话，也会考虑再开一些workshop。据我所知，这学期的industry seminar上的Neural Networks中会有涉及一部分，下学期开Operations Analytics的时候还会再讲其他部分的内容，应该都是用python。
由于这个项目比较新，开设时间比较短，肯定会有一些不足的，比如上文提到的课程压力问题，还有我们学校的Anderson career potal系统，调试了好久都登录不了，但相信这些问题在不久的将来都会一一得到改善的，下一届应该就会好很多了。
我个人是非常庆幸能够到BA这个项目学习的，我们项目算是小班教学，班里同学比较少，但也正是因为这样，大家的关系都非常好。真的很庆幸，能够跟一群优秀的小伙伴一起进步，一起成长，这样的经历对我来说是非常宝贵的。
BA or DS
很多学弟学妹来找我咨询的时候，都会问我BA和DS到底应该怎么选。我个人认为，这要跟你以后的职业规划挂钩，看你像从事哪方面的工作。如果是想从事与data scientist相关的职业，那么感觉DS项目会更适合一些。因为两个项目在培养学生方面的侧重点不同，一般来说，DS项目在开设课程的时候，对于quant和tech相关的内容都会讲的更加深入一些，理论性强一些。而学习BA，则实践会更重要一些，比较注重培养学生的软实力和应用能力。课程中涉及到关于推演模型和复杂模型的内容比较少一点，必修课和DS的必修课比起来也会简单一点。所以到底是选择DS还是BA，还是要根据你们的未来职业规划来做决定。
录取情况
前几天在跟同学聊天，聊到了一些招生方面的问题。我们都觉得从目前的课程设置还有教学形式来看，学校招生时应该会越来越看重学生的数学、编程等相关的专业背景或是实习经历了，如果学生没有SQL和python基础的话，估计很难进我们学校，这样一来，商科专业毕业的学弟学妹想要申请这个项目的话，难度系数也增加了不上。
我当时申请的时候，官网写的目标招生人数是35，但是最后进来的大概有40个左右，我身边的同学都来自各个国家各个专业，平均工作经验两年左右，也有应届生申请的，但我感觉大部分应届生好像都是陆本上来的。我们这届招收的中国学生里面陆本和美本+加本大概各占一半，其中陆本上来的同学基本上都是TOP级985、211院校上来的，而美本同学基本也是top20的学校过来的。
实习和就业
我们项目要求学生参加暑期实习，所以我们对于找实习这一块还是比较紧张的。就目前的情况来看，我身边的同学找到的实习工作都很不错，20个中国同学中，大概有一半都找到了实习，甚至有些还找到了fulltime job，基本上收到的offer都是来自snapchat, uber, ebay,PWC, 美国阿里等大公司。一些有读博计划的同学，则会选择在暑期一边做RA，一边上课。
有些学弟学妹问我找实习难不难，我觉得这个问题是很难有个准确答案的。不论你在哪里，找实习都是非常磨人的一件事情，而且每个人的工作经历和学习背景都不相同，找实习和找工作的情况肯定也不一样，但能肯定的一件事就是，一份好的实习，肯定是离不开前期的努力学习和积累的。我个人感觉Anderson给学生提供的就业平台还是非常良心的，资源很多，质量也很高。很多从学校毕业后的校友都会主动给自己的学弟学妹提供就业机会，但即使这样，最后能不能收到满意的offer还是离不开个人的努力。学校给我们整合了很多就业资源，但最后能不能把握住机会还是得看自己。
我们项目是有capstone project的，跟学校合作的公司也都很不错，有微软、Adobe等等，院长也还在继续联系各种公司，项目质量基本上都很高，应该到5月份就可以看到所有公司名单了。我们这个小组分到了Under Armour，一共有14个项目，最后选了10个，个人觉得这个经历对日后就业的帮助还是非常大的，很锻炼人。
最后说一说我们项目的career services，真的超级良心，资源也很多。MSBA更是有自己专属的career director。开学以后，director就给我们上了一节修改简历的课程，后来更是给我们每个学生匹配了一个专门的负责人，一对一负责帮我们修改简历。除此以外，还经常给我们发邮件，更新一些就业资源。Anderson学院在整个加州地区是很有名气的，所以从我们项目出去的同学也比较受企业欢迎。5月份的时候，MBA项目邀请我们项目的同学过去参加他们的job fair，这种机会在其他项目中是很少有的，相信以后类似这样的资源和机会只会越来越多。
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