【申请经验-BA】商业分析MSBA硕士申请总结-最终却去了NEU CS去圆梦（2019）
2019Fall 商业分析MSBA申请总结-最终却去了NEU CS去圆梦
编辑于2019.04
个人背景
学校：双非
专业：金融经济
三维：GPA 93/100，T 105(S22)，GRE 157+170+3.5
实习：2份证券行研，1份科技/影视向数据市场分析
相关课程：培养方案内的高数线代概统计量C++，额外在edx coursera上学了Python SQL
推荐信：3份校内授课老师，1份实习老板
申请结果：主申BA，抱着试试心态补申了哥大统计和NEU Align CS
AD: NEU Align CS, UMN MSBA , Georgetown MSIA, RPI MSBA, Columbia MA Stat;
REJ: UCD, UCLA, NWU, GaTech, Austin, USC, CMU MISM;
WL: UCSD MSBA;
Pending: USF MSDS, Columbia MSBA
- 专业选择
不要只在一棵树上吊死，如果以后想从事数据分析类的工作，除了BA，还可以申stat, ds, mism…
个人觉得BA是很看综合实力，看整个package，三维要达标，有丰富的实习/工作经历，拿的出手的数据分析项目经历，有一定的编程基础，同时能应对各种behavior questions
- 准备+申请
GRE：325以上够用，有能力的都考330+吧，越高越好。我是先考的GRE，后考的托福。从大三寒假就开始准备GRE，4月份第一次考，数学168没有满分，所以5月份又考了一次最后GRE是157+170+3.5，可以给的一些建议有：不要对quant掉以轻心！虽然很容易拿高分，但是稍有疏忽就没法满分，我在第二次准备GRE时，每天都刷Q，我主要做Magoosh上面的题，题量多丰富，并且针对每个知识点和每道题都有视频和文字讲解；背单词很重要，我背了很多单词书，感觉最好用的是佛脚；作文我看的是新GRE写作5.5；verbal我觉得KMF的最好用，会碰到很多原题。
TOEFL：105以上够用，有能力的请110+，越高越好。我自己考托的路太艰辛了，最主要是因为付出的时间精力不够，以至于一拖再拖一直到11月才考到105（然而口语还是22...），给出最真诚的建议就是尽量9月底之前考完GT，不然真的会很难受，申请进度也会往后推，并且不建议考很多次，一定一定要好好准备，两三次足够了，考场上出奇迹是不可能的，什么水平就是什么分，考多了会疲惫。
上课：微积分线代和概统是必备，项目还会要求同学有编程基础，最好能有实战经历，大部分BA项目都用的Python和R，如果专业没有编程课，首推在学校多选一两门编程课，C++、Java、Python、R都可以，如果没法多选课，还可以在Coursera、edX等公开课网站上面学。我的专业本身会要求学生上C++，我在大三下又在edX上面学了Python。除了上什么课，课上的projects也很重要，需要重视，不管是presentation还是paper，都会成为简历，文书，面试时的重要素材。
WES：尽量能提前确定是否需要做WES（如果没有需要的就不用做WES）（乔治城的analytics和CMU MISM是需要的），尽量刚拿到大三下成绩单就开始做WES，在北京的同学强推直接去现场办理，避开大四上的高峰期，如果学信网好几周都没有认证完，一定一定要去现场催，催真的有用。
- 实习
本人不是大佬，能力一般，再加上学校吃亏，找到相关实习还是很困难的，但要相信只要一直投一直投，就一定会找到！建议简历先找人（e.g.好心的学长学姐）修改下，实习信息我都是从公众号“今日实习”和网站应届毕业生找的；很多行业都需要数据分析，实习行业最好能有与以后全职的行业一致的，这样可以体现出来你确实有实践探索过才确认了以后的职业道路；实习中的项目是以后申请过程中的重要素材，最好能用R, Python等其他编程软件做过事情（爬虫、数据处理、数据分析（e.g. 回归）、画图...）；实习还可以帮助自己确认职业规划，比如当我依次在证券公司实习两次后，我会发现自己对金融领域不太感兴趣，所以在找第三段实习的时候，我一直在找非金融向的数据分析岗位，第三段实习也让我确定下了我以后想在科技公司工作的职业规划。
- 选校
选校还是挺个性化的事情，我自己偏向课程tech（还用SAS的项目直接不考虑，课程偏金融or经济的不考虑）,高就业率（比如umn, usf, emory…），地理位置好（一切加州尤其是在三番的项目 ucd, usf），带capstone project，项目信息主要从项目官网和论坛获得，QS上面有专门针对BA项目的排名，还有个公众号ChaseDream大数据上的BA/DS项目介绍，大家也可以当作参考。如果毕业后打算直接回国，建议按照综合排名选学校（比如duke, jhu），如果毕业后打算先在美国找工作，还是建议综合项目课程、就业结果、在读分享和地理位置等综合考虑。要保证每个学校都满足自己的需求，在选择保底校的时候要保证自己即使最后只能去保底校也会去。就我个人而言，我不太在意综排，更在意项目的课程，地理位置和就业情况。因为自己以后想去科技公司工作，再加上偏爱加州，申了很多加州学校（UCLA、USF、UCD、UCSD、USC，NEU-SV），不得不说加州项目非常抢手，UCD和USF一定要早申早申早申；从就业和课程选择了UMN、Emory、GaTech，W&M，CMU，Austin，Columbia；对保底校就一个要求，课程要tech，因此选择了Georgetown和RPI。如果不心疼多交占坑费，超级建议尽早申请，能早申就早申，不然可能就没坑位了（血的教训USF）。
NEU Align CS这个项目我是二月才看到的，专门给非CS背景同学准备的CS项目，时间2.5-3.5年，期间包括了一个4-8个月的带薪实习，在波士顿、西雅图和硅谷都有校区。看了往届就读反馈感觉很不错，虽然授课一般，但是大家刷题氛围好，来这个项目都是以找工作为主，大家都找到了不错实习和全职。
- 面试
楼主是面试渣＋口语渣，经历了几次面试积攒了一些心得，接到面试后先上论坛整理面经，大部分都是行为面，如果不知道该如何作答（我一开始都无从下手orz）可以直接把问题复制粘贴到网上搜，有很多相关指导，Youtube上也有相关视频；我习惯是把要说的先打在电脑上，再对着电脑相机练习，把时间掌控好，讲清楚即可；几乎每个项目面试都会问why school，我的思路是从课程安排和就业情况说，课程要具体到某课程的名字，就业也是越具体越好，可以谈就业率，公司名字。
- 中介
楼主非大佬，许多能力都比较差，所以找了中介。我觉得对我来说是有用的，省了不少时间，给我的简历文书和面试都加了很多分，主要帮助包括：写RL，mentor帮忙修改简历，构建文书框架，修改文书，native speakers对简历和每篇文书的语言润色，模拟面试，开网申填网申（自己肯定要检查），遇到问题能够随时咨询中介并及时得到解答。
什么样的同学需要找中介？非大佬，身边没有可以像中介一样能提供上述帮助的学长学姐朋友老师。如果你自己本身能力（英语、面试、写作）就很强，或者你身边有大佬帮你，我觉得是不需要找中介的。
- - 一些后悔的地方（碎碎念）
后悔只申请了BA一个方向，其实还可以申很多统计项目。
不自量力申了一些肯定被拒的项目（UCLA、NWU、USC、Columbia msba，Austin），现在想想UCLA200刀申请费还超级心疼。有申这些项目的时间还不如去看看统计项目呢…
最最最后悔之没有之一：硅谷神校USF DS申晚了，一定一定要赶round 1，位置就是先到先得
口语差，面试不好，Kira最终也没准备好，没有做到每个面经问题都过一遍
--- 最后去向
在umn和neu之间纠结，最终决定去实现CS梦啦。回顾看看感觉还挺荒唐的，申了很多BA，花了很多时间精力搞文书面试，最终去了抱着试一下心态的NEU hhh
Credit to LYNN_G
蟹老板背景：布朗大学计算机系2010届校友，自2009年起创办留学咨询工作室，累计top 30全程服务案例100人以上
主申方向：CS/DS/BA/MIS/美国本科TOP 50学校
申请服务：签合约保证录取，6万元/12所学校（5月1日前签约5万），自2019年起每年限10人
语音付费咨询：700元/小时（半小时400），可指导：选校定位、DIY申请、文书构思、面试模拟、背景提升、职业规划、编程学习等
预约服务请加小助理微信：895718791（注明：留学申请；不提供免费咨询）
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