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2022Fall BA/DS能帮忙看看吗?

回答
没问题!2022年秋季的BA/DS(商业分析/数据科学)项目申请,确实是很多同学关注的焦点。让我来给你好好梳理一下,尽量把情况说得明明白白,让你感觉就像是和一个有经验的朋友在聊天一样。

首先,我们得有个整体印象:2022年秋季这个批次,可以说是竞争异常激烈,而且趋势非常明显。

1. 申请形势:水涨船高,内卷加剧

名校门槛提高: 以前可能一些排名中等的项目,对GPA、GRE的要求相对宽松一些。但到了2022年秋季,即使是二线、三线名校,对申请者的背景也是越来越“挑剔”。GPA3.5以下,想进顶尖项目,难度指数级上升。GRE也同样,满分或接近满分才能在众多申请者中脱颖而出。
背景“标配化”: 传统的CS、EE、统计、数学背景依然是主流,但现在光有这些还不够。越来越多的申请者,尤其是国内的,开始拥有跨学科背景,比如经济学+数学、金融+计算机,甚至是商科+数据分析的背景。这使得“标配”这个词都快不够用了,大家都在努力让自己“不标配”。
项目数量激增,但好项目名额有限: BA/DS项目这几年遍地开花,尤其是在美国。但真正口碑好、课程扎实、就业导向强的项目,名额却是有限的,而且学校也更青睐那些有潜力的、能为他们带来高就业率的申请者。

2. 申请者画像:背景多样化,但关键特质不变

硬实力是基础:
GPA: 3.7+是很多热门项目的“潜规则”,3.5以下基本要慎重考虑。
GRE/GMAT: 顶尖项目普遍要求Verbal 160+,Quant 168+,AW 4.0+。GMAT也要700+。
编程语言: Python 和 R 是必备技能,SQL 也是数据处理的基石。掌握这些语言并能灵活运用,至关重要。
统计学和数学基础: 线性代数、概率论、数理统计是重中之重。很多项目会考察这些知识的理解程度,不仅仅是会做题。
软实力是亮点:
项目经验/实习: 这是最能体现你实际应用能力的部分。不仅仅是“做过”,更要“做出来”什么成果。例如,参与一个数据分析项目,用了什么方法,解决了什么问题,带来了什么价值?如果能在知名公司有过数据相关的实习经历,那就更好了。
研究经历: 如果有幸参与过教授的研究项目,或者自己主动做过一些小研究,这会是一个很大的加分项。它体现了你的探索精神和解决问题的能力。
个人陈述(SOP)/推荐信(LOR): 这两样东西是让你从“一张纸”变成一个“活生生的人”的关键。
SOP: 要清晰地阐述你的动机、你为什么选择这个项目、你的技能和经验如何与项目匹配,以及你未来的职业规划。要讲故事,要有逻辑,避免空泛和套话。强调你与众不同的地方。
LOR: 最好是了解你学术或专业能力的教授或导师写的,内容越具体、越有说服力越好。能突出你的优点和潜力。
个人网站/GitHub: 如果你有一些自己的项目,可以放在GitHub上,或者做一个简单的个人网站展示,这会让你的申请更具说服力。

3. 热门项目特点及趋势:

偏重应用和就业: 很多BA/DS项目非常务实,课程设置紧密围绕着行业需求,比如机器学习在商业中的应用、数据可视化、大数据处理、商业洞察等。
对数学和编程要求不一: 有的项目更偏向统计和数学理论,有些则更侧重工程和计算机技能。选择项目时,一定要看清楚课程设置和毕业要求。
STEM认证是个重要考量: 对于国内申请者来说,如果项目是STEM认证的,那么毕业后申请OPT(Optional Practical Training)的时间会更长(STEM OPT Extension),这对在美国找工作非常有优势。所以,在选择项目时,STEM认证也是一个非常重要的指标。
新兴的交叉学科项目: 除了纯粹的BA/DS,还有一些AI+Business、Business Analytics+Marketing、Data Science+Health等更细分、更交叉的项目,这些项目通常要求申请者有更强的跨学科背景。

4. 准备过程中的一些“坑”和建议:

不要只看排名: 排名固然重要,但更要结合自己的背景、兴趣和职业规划来选择项目。有些排名不那么靠前,但课程设置非常适合你的项目,可能比那些排名靠前但课程偏理论的项目更适合你。
尽早准备: 尤其是GRE、GPA、项目经验,这些都需要时间积累。越早开始准备,越有条理,越能打磨出好的申请材料。
不要只盯着名校: 申请多层次的学校,有冲刺的、有匹配的、也有保底的,这样可以增加整体的录取几率。
认真研究项目官网: 每个项目的具体要求、课程设置、师资力量、就业情况,都需要你去官网仔细了解。不要看网上的“二手信息”或者过时的信息。
和在读学生或校友交流: 这是了解项目真实情况的最好方式。可以通过LinkedIn等平台联系,听听他们的真实体验。
SOP和PS(Personal Statement)要“定制化”: 千万不要用一份SOP申请所有学校,每所学校都要针对性地修改,突出你为什么选择这所学校,以及你的哪些方面特别契合。
关注语言成绩: 托福/雅思成绩也很重要,很多学校对语言也有最低要求。

总的来说,2022年秋季的BA/DS申请,是一个“实力+策略”并重的过程。 仅仅有不错的成绩是不够的,还需要有扎实的项目经验、清晰的逻辑思维、良好的沟通能力,以及对目标项目深刻的理解。

如果你能提供更多关于你自己的背景信息,比如你的专业、GPA、GRE/GMAT成绩、相关的实习/项目经历,我可以帮你更具体地分析一下,给出更具针对性的建议。 别担心,咱们慢慢聊,把你的情况弄清楚,才能找到最适合你的路。

网友意见

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BADS如今在留学申请中的热度居高不下,选择申请这个方向项目的同学数量也是越来越多。因为这个专业方向有很大的发展潜力,可以预见的是在未来这个项目的申请竞争会变得越来越激烈,今天我就和大家分享一下我的申请经历,希望可以为想要申请这个方向的同学提供一些参考与帮助。

背景介绍

我本科就读于早稻田大学,学习的专业是计量经济学,在大一的时候我就已经决定要申请留学,所以我很重视自己的成绩,本科期间三维CGPA为3.95。另外我从大一下学期就已经开始准备GRE的考试,最终我的托福考了119分,GRE成绩则是169+170.

在本科期间我还很重视实习经历的积累,从大一下学期开始,我就开始联系实习,我做的所有实习都和金融以及数据相关,我有某BB在东亚的front office fiancial analyst,某政策行的Data Analyst以及数个VC行业的实习。

我在2019fall主申BA/DS,最终我拿到了Columbia MSBA, USC MSBA, UCLA MSBA, Emory MSBA, U of Toronto MMA的offer,最终我选择了USC的MSBA项目。现在我已经顺利从项目中毕业,并在硅谷一家AI产品startup全职。

留学申请动机

相信大家已经看到了,我本科学习的专业以及我的实习经历其实是非常向金融行业靠拢的,不过最终我却决定转到数据。

促使我做出转专业决定最主要的因素是我大三大四所在实验室导师的研究方向就是运用机器学习来解决经济学问题,这让我对数据分析领域产生了浓厚的兴趣。另外我觉得金融行业本身有些浮夸,同时整个行业工作和生活的平衡做的也不是很好,这些都让我不是很能接受。

考虑到我对数据方向的内容比较感兴趣,同时我本科学习的高数、线代、数统、计量经济等课程也也是数据方向项目课程所需要的,我下定决心要转专业申请。

在确定了专业方向之后,我开始选择留学的国家,最终我选择了美国。这是因为美国的数据市场相对来说比较成熟,市场也有一个稳定的供求关系。不过现在随着国内的迅速发展,国内的数据行业也在完善自身的体系,虽然现在行业内卷比较严重,可是我相信BA/DS在未来几十年还是会蓬勃发展的。

不过选择专业方向并不能只考虑就业前景,我们也要考虑自己的兴趣以及自己是否真的适合这个项目的学习。

BA项目申请准备工作

现在在申请BA项目的时候,高校一般会考察申请同学先修课、三维成绩、实习/科研经历以及各类文书。

如今商业分析和数据科学的申请竞争是非常激烈的,这也是项目特质所决定的。BA/DS是少数对于纯文商转专业友好而且就业有优势的stem学科,自然会吸引很多人前来申请,这也对申请同学提出了更高的要求,申请同学也需要全方面地进行申请的准备工作。

首先是标化成绩,在疫情期间学校已经不再将GRE作为申请的硬性条件了,不过如果我们有一个好的GRE成绩,那么对申请是会有一定的帮助的。但是因为现在申请竞争更加激烈,因此之前几年GPA3.5,托福105,GRE325的成绩对于顶级项目的申请已经显得有些平庸了。对于本科学校比较优秀,想要冲刺tier1 BA/DS的同学最好可以刷到3.7+110+330的成绩,这样我们在申请的时候才不会再三维成绩上吃亏。

在我看来实习和科研经历与三维成绩是同样重要的,对于BA这样以就业为导向的项目来说,学校会很看重申请者学以致用的能力还有找工作的潜力。我们可以看到很多项目尤其顶级的项目都会宣传自己的毕业生就业率,所以我们要通过实习经历展现出我们在找工作上的潜力,所以在进行申请准备的时候不能一味只想着考出高分。

尤其现在经济形势压力越来越大,加上疫情的影响,就业环境愈发严峻,在这种时候如果我们有一到两份和data相关的实习经历,可以有效证明自己的工作能力,在这申请中的地位只会越来越重要。

现在很多同学在找实习的时候都陷入了一个误区,那就是一定要进入大厂实习才是有价值的。不过事实上就算进入了互联网大厂实习也不能帮助我们脱颖而出,在我看来一份和我们背景匹配的实习经历比公司的名气要重要很多。因此我们在选择实习的时候不需要追逐那些大厂,而是要想清楚自己的背景以及自己所在行业数据应用有哪些,然后找出适合自己的实习机会。

对于BA/DS这样以就业为导向的项目,科研经历就显得并不是很重要了,在申请的过程中科研经历一般都是作为加分项存在的。根据我的经验,超过9成的BA项目并不会要求申请者有多么tech的科研经历,不过有这样科研经历的同学一般也会选择申请研究型的硕士项目。

总而言之我们在申请之前要想办法丰富自己的实习经历,我们要做的就是通过这些经历来体现我们利用data去解决行业中存在问题的能力。

接下来是先修课的部分,虽然现在很多的tier1和tier2的项目会强调tech related coursework,不过我认为除了极个别的top项目,大部分的BA项目对于先修课的要求其实并不高。一般在校期间学习微积分、概统、数统、线性代数加上在网课学习一些编程课程也就可以了。

在这里我建议现在还是大二大三的同学如果想要申请BA项目,一定要把握住选修课的机会,多去学习一些和项目有关的课程,尤其是一些编程相关的课程。因为这不仅可以提升我们的专业背景,因为成绩单上的课程远远要比网课学习的课程更有说服力,更关键的是我们可以通过编程课程的学习来判断自己是不是真的对编程感兴趣,从而决定要不要申请BA项目。

选校

接下来是选校的部分,在我看来选校是留学申请中最为关键的部分,这关系着我们的申请成功率,也决定了我们在项目的学习中究竟可以得到什么以及我们毕业后的发展前景,因此我们一定要结合自己的需要来选择适合自己的项目。每个人都有不同的发展规划,对工作地点、舒适度的要求也不同,所以在我看来选校一定要从自己的需要出发。

不过如果想要项目完全符合自己的需要,那么一般那个项目对于申请者的素质会有很高的要求,在选校的过程中对高校名气以及找工作便利做出取舍是很常见的,在这种情况下我们一定要想清楚自己要的是什么。

我建议大家在选校之前先问自己两个问题,那就是你申请留学看重的究竟是什么,还有就是你为什么要读这个项目,这样我们在选校的时候就会更有目的性和针对性,不会出现迷茫的情况。

对于那些想要回国发展的同学还有想要通过硕士阶段学习弥补本科学校背景短板的同学来说,在选校的时候就要更重视学校的名气。至于那些本科学校背景不错,想要更好就业的同学来说,可能对高校的名气就不是那么的看重,而要重视高校的地理位置以及业界的资源,这对就业是最有帮助的。

像我一开始给自己的目标就是毕业之后留在海外科技界工作几年,然后根据当时的情况决定要不要回国发展。到了回国的时候,我会以一个mid career的身份参加社招,所以出身高校就没有那么重要了。

想清楚这个之后,我在选校的时候对于学校的名气和综合排名就没有太严格的要求了,我更倾向于去找那些学制长,课程设置灵活,同时地理位置好提供夏季实习的项目。

选校的过程我们不仅要确定自己的方向,还要对自己的申请背景有一个清楚的认知,只有弄清楚自己在留学申请中的定位,我们才能找到与我们实力相匹配的项目。我建议大家可以多去项目的官网了解项目录取的要求以及往届录取情况,也可以去各类论坛收集项目信息,然后找到自己的实力定位。

在这之后我们就可以根据自己的实力进行选校了,在选校的过程中我们申请的项目之间最好形成一定的梯度,除了和我们匹配的项目之外,还要有冲刺项目以及保底项目,数量在8-12所是比较理想的。

现在还有很多同学在申请的时候会关注申请的轮次,我觉得这个倒不用太过在意。有些同学觉得第一轮都是学霸和大佬,不过也有很多人因为申请太晚,导致没有坑位,一些背景很好的同学也被拒绝了。

我在当时申请的策略是在10月、11月初和一月初三个时间分别申请3-4所高校,尽量先申请心仪的项目,保底校则往后排,尽量不要早申请,否则我们心仪的高校发来offer交了deposit是很不划算的。

不过整体来说我申请的时间线还是有些紧凑了,所以我建议大家最好开始趁早进行申请,最好从8、9月份开始申请,这样也不容易错过deadline。

文书创作

最后是文书的部分,在留学申请的过程中,文书的质量直接决定了申请同学的软性实力。对于那些各方面实力很强的同学来说,文书显得不是那么重要,在申请的过程中它更多的只是起到一个锦上添花的作用。但是对于那些硬性条件不是很好,甚至存在短板的同学来说,文书是帮助他们弥补短板,并从众多申请者中脱颖而出的关键,因此一定要重视文书的创作。

现在很多同学不清楚自己到底应该DIY文书创作还是请专业的留学机构帮忙写文书。在我看来这要结合我们自身的能力来考虑,如果你经历过美本的申请,或者你的写作能力接近于native,同时在申请季之前搞定了其他的工作,有充裕的时间去进行文书的创作,那么完全可以自己来创作文书。不过在这个过程中也可以找专业的文书导师帮助理清思路并进行润色。

像我因为经历过美本申请,而且我在NYT在日本的分布,Japan Times打了三年杂,加上我有在学校writing center做tutor的经验,我对自己的写作能力是很有信心的。我也决定全程DIY搞定文书的创作,事实证明结果是很不错的。

对于那些需要兼顾其他申请准备工作,时间很紧张的同学,自己写文书可能不太明智,至于那些英文写作能力不佳的同学,请专业的留学机构代写文书更是一个很好的选择。

不过现在国内留学机构的数量很多,里面的水也很深,很多时候我们请到的所谓专业文书导师写出的文书会有一大堆的语法问题,写作模板化的问题也是很常见的。这样的文书对我们的申请是没有帮助的,所以我们在选择留学机构的时候一定要提前考察,确保对方的专业性符合文书创作的需要。

现在我合作的admiwrite就是一个很好的选择,在这里有超过500名和我一样来自海外高校的导师,这些导师都有过海外留学的经历,所以他们对各个高校和项目都非常的熟悉。同时他们也经历过留学申请的全过程,他们很清楚同学们的需要。最关键的是这些导师都来自不同的项目,因此无论同学们想要申请什么项目,在这里都会有同专业背景的导师来提供服务,这保证了服务的专业性。

在文书创作开始之前,导师也会对申请同学之前的经历进行整理,并筛选出其中和申请项目相关度比较高的经历作为文书的主体。在描写这部分内容的时候,导师也会结合项目申请的需要对内容进行调整,通过一些细节来展现申请同学身上的优势。在文书内容创作完成之后,导师则会对文书进行润色,这样一方面可以避免文书中出现用词和表达上的错误,还可以让文书的表达更加符合招生官的阅读习惯,很适合大家去选择。

如今BA/DS类的硕士项目申请因为市场供求的原因以及疫情的影响内卷越来越严重,这也导致很多学弟学妹在申请之前担心自己的背景无法申请到心仪的高校,或者担心行业过度饱和。

说实话我在申请和找工作的时候也曾经有过这样的想法,我也担心自己转专业的决定是错误的。不过在如今的大环境下,各类新型行业内卷都非常严重,在这样的大环境下我们不该去埋怨环境,更不该自我怀疑,而是要冷静下来思考自己追求的到底是什么。

当我们确定了自己的目标之后,就要坚定自己的信念,无惧外部的变化砥砺前行,我们的努力是不会白费的,只要我们坚持下去,一定可以收获让自己满意的结果。最后我送给想要申请BA/DS项目的学弟学妹们一句我最喜欢的话:May your curse in life be that your hard work is constantly mistaken for talent.

导师背景 USC(The University of Southern California)商业分析硕士,Cornell University信息科学硕士,早稻田大学计量经济学学士。 帮助学生DIY完成本科/研究生申请,方向为计算机科学、人工智能、商业分析、信息科学、数据科学。 收到包括Utokyo, Waseda, UCLA, Upenn, Utoronto的本科录取,Cornell,UToronto,UCLA, Imperial College等DS,CS硕士录取,专注以就业为导向的留学申请。 曾拿过美国T14法学院录取,因为偶然一次实习科研经历对数据科学的热情从此一发不可收拾,目前在美国硅谷一家人工智能startup全职工作,拥有丰富的计算机,数据行业求职经验和工作经历。

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