波士顿大学商学院MSBA和哥大sps MSAA哪个对找工作更有优势？
波士顿大学商学院MSBA
波士顿大学的商学院（Questrom School of Business）是美国顶尖的商学院之一，拥有强大的商业教育基础和广泛的校友网络。其MSBA项目通常更加侧重于将分析技能应用于商业决策和战略。
课程设置的特点：
商业导向更强： 课程设计通常会强调如何利用数据来解决实际商业问题，例如市场营销分析、金融分析、运营优化等。你可能会学到如何理解业务需求，将数据分析结果转化为可执行的商业建议。
更广泛的商业知识： 除了纯粹的数据分析技能，MSBA项目通常会包含更广泛的商业课程，让你对商业运作有更深入的理解，这有助于你与业务部门的同事更好地沟通和协作。
注重实践和案例研究： BU的商学院一向以实践教学著称，MSBA项目通常会包含大量的案例研究，让你有机会在真实或模拟的商业环境中应用所学知识。
项目灵活性（可能）： 一些MSBA项目可能提供选修课的选择，允许学生根据自己的兴趣和职业目标进行更深入的专业化，例如专注于某个行业或特定分析领域。
就业优势：
“商学院光环”： 来自知名商学院的背景，在求职市场上往往会给你带来一定的品牌效应。雇主会认为你不仅具备技术能力，还懂得如何将技术转化为商业价值。
强大的商业网络： BU商学院拥有非常庞大且活跃的校友网络，这对于你寻找实习和全职工作非常有帮助。校友可能为你提供内推机会、职业建议，甚至直接帮你引荐。
定位更广泛的商业分析职位： MSBA的毕业生更容易在各种类型的公司中找到担任商业分析师、数据分析师、市场研究分析师、商业智能分析师等职位。这些职位通常需要分析师理解业务流程并提供数据驱动的洞察。
行业关联性： BU位于波士顿，这是一个科技、金融、医疗保健等行业较为发达的地区，这为MSBA学生提供了丰富的实习和就业机会，尤其是在与这些行业相关的公司。
哥伦比亚大学SPS MSAA
哥伦比亚大学作为世界顶尖的综合性大学，其SPS学院的项目往往更加专注于前沿的技术和深入的分析方法。MSAA项目很可能更侧重于高级分析技术、机器学习、人工智能等数据科学的核心技能。
课程设置的特点：
技术导向更深： MSAA项目通常会提供更深入的统计学、机器学习算法、数据挖掘、编程（如Python, R）以及数据库管理等技术课程。你会更深入地了解模型的原理、如何构建和评估模型。
前沿技术应用： 项目可能更侧重于教授学生如何利用先进的算法和工具来解决复杂的数据问题，并可能涵盖自然语言处理（NLP）、计算机视觉等更高级的分析领域。
数据科学核心能力： 课程设置会非常扎实地培养学生在数据科学领域的核心能力，让你成为一个能够独立完成复杂数据分析任务的技术专家。
项目结构（可能）： SPS的项目有时会更侧重于学期制，可能需要完成特定的项目或论文来毕业。
就业优势：
“常春藤”光环： 哥伦比亚大学作为常春藤联盟的一员，其品牌影响力是毋庸置疑的。这无疑会为你的简历增添巨大的分量，吸引顶尖科技公司和研究机构的注意。
技术硬实力： 如果你的目标是成为一名数据科学家、机器学习工程师、AI工程师等技术性更强的职位，那么MSAA项目提供的扎实技术训练会非常有优势。这些职位对编程能力、算法理解和模型构建能力要求很高。
更聚焦的数据科学和技术职位： 毕业生会更适合在科技公司、金融科技公司、初创企业以及需要深度数据分析和算法应用的领域找到工作。
地理位置优势： 哥大位于纽约，这是全球金融、媒体、科技和时尚中心，为你提供了接触大量顶尖科技公司、金融机构以及新兴企业的机会。
哪个更有优势？对比分析：
1. 职业目标：
如果你想成为一名商业分析师、产品分析师、市场分析师、商业智能分析师，或者希望在咨询公司、传统行业（如零售、快消、制造业）中工作，BU的MSBA可能更直接地为你铺平道路，因为它提供了更全面的商业视角和应用能力。
如果你想成为一名数据科学家、机器学习工程师、AI研究员、算法工程师，或者希望在科技巨头、金融科技公司、对算法要求极高的行业工作，哥大SPS的MSAA提供的技术深度会更有优势。
2. 技术深度 vs. 商业应用：
BU MSBA： 强调“用数据说话，解决商业问题”。技术是工具，商业洞察是目标。
哥大 MSAA： 强调“深入挖掘数据，构建高效模型”。技术本身是核心，并以此解决各种问题。
3. 校友网络和品牌：
两者都有顶尖大学的品牌效应。BU的商学院校友网络在商业领域非常强大，而哥大的整体校友网络（尤其是在科技和金融领域）也极其广泛。在实际求职中，两者都能提供宝贵的资源。
4. 项目侧重点和个人能力：
如果你本身有较强的商业背景或对商业运作有浓厚兴趣，但希望提升数据分析能力，BU的MSBA能很好地将你的商业知识与分析技能结合。
如果你本身有较强的数理、编程或计算机背景，想深入研究数据科学的理论和技术，哥大SPS的MSAA可能更适合你。
总结建议：
如果你的职业目标是成为一个能够理解业务需求、与业务团队紧密合作，并利用数据为企业决策提供支持的“商业问题解决者”，那么波士顿大学的MSBA可能会给你更直接的帮助，它的商业导向和校友网络在传统商业分析和咨询领域非常有价值。
如果你的职业目标是成为一个能够运用前沿算法和技术，解决复杂数据挑战的“数据科学家”或“技术专家”，那么哥伦比亚大学SPS的MSAA提供的技术深度和“常春藤”光环在科技行业和对技术要求高的岗位上会让你更具竞争力。
最终的选择，还应该结合你个人的学习风格、课程的具体内容、教授的研究方向、以及你对未来工作环境的偏好来决定。 建议你深入研究两个项目的官网，仔细对比它们的课程列表、师资力量、项目特色、以及就业报告（如果能找到的话）。同时，尝试联系在读学生或校友，了解他们对项目的真实体验，这将是做出最适合你个人发展的决定的关键。
网友意见
作为一个成功申请到ba项目的过来人，我有一些经验可以和你分享。
哥大的MSBA是在18年刚设立的，是一个比较新的项目，由IEOR和商学院联合开办。这里需要注意的是，MSBA和哥大的另一个MSAA（全称MS in Applied Analytics）不同，AA设在SPS学院下面，项目开设的时间也比BA久一些。在哥大读BA的这段时间可以说与本科期间有很大的不同，BA的课程设置更加专业、全面，我在生活上也更加自由。
想到当初申请季常常在网上浏览学姐学长们申请的经验贴，得到了很多帮助，现在作为在读的学姐，我也决定将我了解的哥大MSBA项目来和大家分享，希望能够在大家选校的时候多一个参考！
项目介绍
学校位于纽约曼哈顿，这个地理位置对于BA来说是极好的，实习就业的机会都很多。一共有三个学期，上课是在一二两个学期，第三个学期主要是实习。我们这一届差不多一共有110个人，大部分都是中国和印度的小伙伴，也有少数的法国人。
先来说说申请的要求以及这个项目偏好哪些学生吧。
GPA：项目官网对于GPA的要求是3.0以上，但是一般申请哥大的小伙伴GPA都不低，这就无形中拉高了整个录取的平均GPA，总之GPA多多益善总是不会错的。
TOEFL/GRE：周围的同学大多都是TOEFL108+，GRE325+，学院里比较看重学生的TOEFL口语和写作，所以口语低于22的小伙伴一定一定要把分数刷上去！至于GRE，我的GRE比较低最后也被录取了，所以猜测这个项目没那么分控，还是会看学生的综合条件的。
实习：首先BA是一个以工作为导向的项目，再加上我在这里半年来的读书体会，个人感觉项目招生还是很重视实习工作经历的。如果标化成绩都达标了，那么有含金量高的实习经历一定是申请时非常加分的一点，毕竟项目名声的好坏最终是由其就业情况决定的，如果你的工作能力很强或者是有这个潜力的话招生官肯定会喜欢的。我们这一届的实习经历一般都是在大企业实习三个月加上一封业界老板的推荐信，所以大家如果想要申请哥大BA的话要往这方面靠一靠哦。
先修课程：项目要求申请者有扎实的数学基础，最好是学过微积分、概率论、线性代数和统计学。此外就项目本身而言，BA对于编程也是有一定要求的，所以申请的同学本科最好学过python、SQL、R等一些数据分析的语言，C、C++和JAVA也很好，没学过的小伙伴可能在上课的时候会有点吃力，最好是通过网课来弥补一下。
项目课程设置
项目要求学生要修满36个学分，其中有至少六门要选IEOR Department的课，4-6门要选商学院的，此后如果学分还没修满，还可以选择性修读其他院系的相关课程，比如 the School of Engineering，the School of International and Public Affairs，the Law School或 the Departments of Economics 和Mathematics and Statistics。刚去的时候有boot camp，会上Python和概率论，考过了就可以代替3学分的Python或者1.5学分的prob，少上一门课也可以少一点负担。
第一个学期有五门课，分别是IEOR E4004 Optimization、IEOR E4100 Statistics and Simulation、IEOR E4501 Tools for Analytics、IEOR E4523 Data Analytics和ENGI E4000 Professional Development (0-credit)
第二个学期有选修也有必修，我所了解的课程有Financial Technology (Fin Tech) & Analytics、Marketing Analytics、Healthcare Analytics、Analytics Algorithms and Methodology、IEOR 4524 Analytics in practice和IEOR 4650 Business Analytics。哥大的课程设置还是比较全面的，IEOR的课非常tech，商学院的课主要锻炼我们的口语和表达能力，总之哥大的课程质量都挺高（除了少数水课），挑几门我印象比较深刻的课程来详细说说吧。
IEOR 4100 STATISTICS & SIMULATION：比较基础的统计课，主要是讲中心极限和假设检验之类的，本科如果学过统计学的话这么课就很简单，一般考试的时候有点小失误就没有A+了，所以做题还是要细心一点。
IEOR 4004 OPTIMIZATION MODELS AND M：讲的内容是线性规划、duality和network，虽然老师讲课的时候有些枯燥，但是内容还是很有帮助的。有些题目挺难的，要自己画图找最大或最小的路径，有些就很简单，一般用python或者matlab就可以搞定。
IEOR 4524 ANALYTICS IN PRACTICE：学校和外面的公司合作的课，让我们跟着公司做项目，大家根据项目的内容选择自己要做的项目，认真做的话可以学到很多东西，把理论的知识运用于实践。我们今年可以选择的公司有很多，偏tech的有Apple、Lenovo、IBM等，HF有point72、BAM等，BB行有GS、UBS、MS，其他的还有walmart、S&P等。
IEOR 4650 BUSINESS ANALYTICS：这门课是第二个学期的课，其实就是DA面试的准备课程，教我们用数据分析得出来的结论用通俗易懂的语言讲出来，老师是商学院的，人很幽默，讲课的语速很快，会讲linear regression和ml的基本内容，还是挺有用的。
接着来讲讲我们的几门神课，这几门课程改变了我回国当金融民工的想法，让我爱上了BA和Data，真的强烈推荐嗷。
IEOR 4501 TOOLS FOR ANALYTICS：这门课在前半个学期以极快的速度讲完了python（所以建议有python基础的同学选），从数据类型到oop，后半个学期则是在Google cloud上学git、vim和command line tool。最后还教了django，让我们用django自己搭建网页，做出来后很有成就感，感觉非常棒。这门课的老师性格比较傲娇，要我们全部用英语，标准也很高，一共有三次比较难的quiz，期末考试倒是不难。
IEOR 4523 DATA ANALYTICS：授课老师的背景很强，讲课的水平也很高，从numpy、pandas教到network、visualization、text mining和machine learning。这门课有一个project，是学过方法的商业应用，好好做可以加分，而且以后面试的时候也可以写进简历里面。这门课的考试很难，经常会有超纲的题目。
IEOR 4525 MACHINE LEARNING FE & OR：这门课的难度比较大，主要的学习重点是supervised machine learning，教我们推导和python应用。老师会给我们整理一些资料，对于学习ML很有用，能够为以后的学习打下基础。这门课期中期末都会有written和notebook，两者各占一半分数，作业挺难的，期中期末的分数也比较低，平均分大概是65分左右，不过认真学的话其实是不难的，而且满满的都是干货。
就读体验
原本以为研究生期间学习压力会小一点，事实证明我当初还是太天真了，IEOR整个系的课业压力都很大，连带着我们BA的学习压力也很大，第一个学期还好，从第二个学期开始，除了上课还要兼顾找实习和准备面试，每天都很忙。我平常都是在学校学到11点半再回去，如果有ddl或者考试周的话就会熬到凌晨两三点。认真学习的话拿A是不难的，期末记得要看老师的PPT，拿A+就很难，周围的同学都非常努力，大家的绩点都是4.0左右(A+绩点是4.33)，但也有大神拿4.33的。
哥大的教授都很好，问问题也会耐心地给我们解答，而且教授们卧虎藏龙，很多课上下来都能够涨一波知识。如果有想读PhD或者是跟着教授做科研的小伙伴记得一定要早点和教授联系，因为BA更多的是就业导向型的，科研机会本来就不多。我记得我们这一届有OR的法国同学暑假就自费来学校跟着教授做科研了，如果晚了可能就没有机会，或者教授也不愿意带了。
生活方面感受最显著的一点就是语言问题，刚来这边不怎么适应，然后因为项目里中国的小伙伴居多，平常也都是和他们一起，所以不特意去锻炼的话口语水平提高得并不大，像我第一个学期口语就没怎么提高，但之后面试的时候一直练，就提高得很快，交流基本无障碍了。英语对于留美工作真的很重要！想要留美的小伙伴一定要早日确定就业方向并提升英语！听力的话上课渐渐地就习惯了，如果有担心自己听力的同学，可以平常有空看看美剧，只有英文字幕没有中文字幕的那种，听力水平提高得特别快。
哥大的地理位置特别好，交通购物非常方便，学校周围就有超市，中餐也不少。需要注意的一点就是租房，性价比最高的是哥大是宿舍，离学校非常近，但是一定记得要早点申请，因为很抢手哈哈哈，其他地方的租房最好是直接找学长学姐转租，不要去找中介，以免被坑。不太满意的地方就是纽约的地铁，又旧又贵又不准时。坐一次要2.75刀，还害得我上课经常迟到，十分想念中国便宜快速的地铁！！！还有就是这边治安不太好，晚上最好不要出去乱走，放学直接回宿舍就好了。
就业情况
就业的话有Finance（包括quant、咨询和financial service）和Data（Data Science/analyst）两个方向，金融一般是各大投行，比如GS ST、GS WM、DB Quant，中金中信等，我找的工作都是偏Data方向的，接触到的有Walmart和IBM等。Walmart我记得是那周的周二笔试-周三networking dinner-周四onsite面试，中间通过率大概是50%，然而当时我去笔试的时候根本没想到会有面试，没准备好所以惨败…建议大家找工作还是提前准备好吧！还有一些小的公司，在handshake上投了之后也会有电面，不过我后来接到了Uber的offer，就没有继续了解了。
我感觉就业的方向还是越早规划越好，毕竟机会总是留给有准备的人。对于想做finance的同学，比如是quant方向的，建议还是申请FE或者OR吧，FE的课程设置对于quant来说非常合适。另外BA的选课其实很有限，有很多FE的课我们都不能选，但是OR的选修课就有很多可以选FE的，根据就业情况来看OR去quant的也更多。对于想做Data的同学，其实学好coding刷题是最重要的。大四下有空的时候多去找一些data相关的实习，如果能够找到eBay、PayPal等美企的数据分析岗位实习就再好不过了，这些实习经历在以后找工作的时候会给我们很大的帮助。还有就是平常上课的project也要认真做，我身边有个同学就是靠着project拿到了很多DA/DS的面试。
再来说说学校的就业资源，哥大的MSBA是隶属于IEOR系的，系里一共有四百多个人，MSBA和IEOR系其他项目（MFE、MSOR、MSIE）的学生共享所有的就业资源。系里的就业资源主要是info session和IEOR Job Board，还有全校共享的handshake。Info Session主要是一些公司来我们学校介绍，有点宣讲会的味道，结束会有大概50人排队和两三个公司的负责人network，部分会发opening到IEOR job board。至于Job Board，当初里面的每一个data opening我都有投，但是没有收到过面试的消息（可能是我太菜了）。
除了这两个之外还有一个学期的capstone project，其实这门课本身是全系都可以选的选修课，但是这个学期快结束了，然而系里大部分的人还没有找的summer，于是系里就组织了很多start-up来和我们聊employer office hours。如果表现得积极一点也可以趁此机会拿到面试。
系里的career service主要是帮我们修改简历和模拟面试，好好利用还是可以帮到很多的。感觉找工作还是要靠career fair和自己networking，学校的career fair机会很多，但是相应的人也特别多，去年春季的career fair我去了，有个alumni一天就聊了2000个人，所以每个人交流的时间都很短，也听说有厉害的人聊到了面试，这个还是靠自己的实力吧。秋季的career fair我没去，据说来的公司知名度更大，当然排队的人也更多了，大家对于找工作还是非常积极的，有很多好的工作机会一下子就没了。Networking的话IEOR有很多金融方面的机会，我有一个同学就借此去了高盛总部，总之networking真的很重要，对比下来我个人感觉是networking的作用大于career fair和career service。
美国这边好公司真的很多，机会也很多，还是那句话，如果有想要留美的小伙伴，记得一定一定要早做准备，各种工具书和练习题都刷起来，口语练起来。其实刚来的时候就可以内推投简历了，不要一直拖延，越到后面就越难找！当然啦找工作其实也是因人而异的一件事，面试表现、自身的沟通能力和实力等等，总之不断提升自己吧！
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