<p style="text-align: justify;">文 | <a href="http://www.mainestreetjazzmen.com/" target="_blank" rel="noopener"><span style="text-decoration: underline; color: #1890ff;">指南者留學</span></a>作者<br />芝加哥大學分析學碩士</p> <p style="text-align: justify;"><img style="width: 554px; height: 443px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/info_imgUrl_phpRDyCjt" width="554" height="443" /></p> <p style="text-align: justify;">Hello大家好，我是M同學，碩士就讀于<a href="http://www.mainestreetjazzmen.com/majr_65741" target="_blank" rel="noopener"><span style="text-decoration: underline;"><span style="color: #1890ff; text-decoration: underline;">芝加哥大學的分析學</span></span></a>，一個就業導向的研究生項目。說起芝加哥大學，大家想到的除了它top10的排名，往往還有這里糟糕的治安。那么在這里讀書，究竟是一種什么樣的感受呢，今天我就來給大家具體分享一下。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong><span class="h1">一、分析學項目總體介紹</span></strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">芝加哥大學成立于1890年，是一所享有盛名的私立研究型大學，在多家美國以及國際排名榜單中常年穩居前十。芝大采用quarter制，區別于一般大學的春秋學期制度，一年有4個quarter，課業比較繁重，因此被戲稱為&ldquo;where fun comes to die&rdquo;。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">MS in Analytics項目成立于2014年，之前隸屬于Graham School，20fall開始宣布設立在物理學院下（申請頁面在Physical Sciences Division下，項目網址雖然還在graham），總體申請難度也有所提升。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">項目春季和秋季都有招生，入學時間比較靈活。full time項目時長為一年或者一年半（有的同學可能summer的時候拿一個quarter去實習，之后再繼續上課），時長4到5個quarter，每個quarter選3門課，外加一個capstone project。capstone project一般配有專門指導老師，和同學自由組隊，運用數據分析等手段幫助公司解決現實生活中的問題，可以將所學運用于實踐中去，對于完善簡歷很有幫助，同時可以鍛煉領導力水平等團隊協作能力。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>MScA的主要課程都在芝加哥大學downtown校區的NBC Tower</strong>，基本與主校區割裂開。目前項目<strong>一門課4965美金</strong>，國際生沒有獎學金。在downtown租房的話一個月在1500美金左右，downtown的地理位置屬于芝加哥市中心最繁華的地段，你可以盡情享受繁華的都市生活：背后就是密歇根大道，邊上就是AMC電影院、arcade和保齡球館，對面就是千禧公園以及麥肯錫，有各種好吃的餐廳、音樂會，天氣好就去湖邊走走風景特別好！</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">密歇根湖真的太美了，每次學習累了抬頭看到窗外的湖景感覺整個人都refresh了?？梢哉f課余生活真的是多姿多彩。也有同學住在校本部hyde park，可以去漂亮的圖書館自習，這樣生活費可以節省不少，就是冬天頂著密歇根湖吹來的狂風上課比較憂傷。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong><span class="h1">二、項目就讀感受</span></strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">以前聽說這個項目偏向錄取有工作經驗的同學，但是從我這屆的錄取結果來看并不是這樣，本人就是無全職工作經歷，undergrad和master無縫銜接的職場小白。我是2020年秋季入學MScA項目，本科在港校讀統計學，我們這屆大概錄取人數在100人左右（包括了full time和part time的同學），感覺有工作經驗和無工作經驗的人數占比差不多，錄取學生的背景也比較多元，統計/經濟/數學/cs都有覆蓋。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">個人感覺這個項目比一般工學院下的數據科學項目要偏注重實際運用一些，但是因為Uchicago重視理論的傳統，又比商學院下的商業分析項目學的理論更扎實一點，所以<strong>這是一個很適合就業的項目</strong>。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">老師都很有經驗且nice，都是PhD出身，擁有很多年行業經驗，對于編程和業界工作經驗都很有心得，很愿意與同學交流，但是個人覺得因為疫情的影響，現在與老師的交流不是很方便，下課之后也不能留在NBC Tower太久，并不利于和老師的交流溝通。但是由于full-time和part-time的同學一起混合上課，同學之中也有很多有多年工作經驗，這樣對于應屆生們就多了很多networking的機會。每個quarter一般至少還有2個happy hour，方便學生互相增進交流，拓展交友圈。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">課程設置上也偏實際運用，大多數課的期末都是project-base，而不是側重考試，基本上每一節課都要求自己組隊，探索感興趣的topic，找數據，不但要做好數據分析偏technical的東西，還要做presentation，對于想去業界的同學來說，這是一很好的鍛煉soft skill的機會。而且因為大多數課上完后都可以往簡歷上加一個project experience，對于沒什么data基礎的同學而言，是個非常難得的潤色簡歷的機會。同時， <strong>MScA還允許選修1-2門別的學院的課</strong>，許多同學選擇上商學院、統計系、或者cs系的課。如果有同學對自己的發展方向有明確規劃的話，可以和faculty advisor商量選課，一般都可以被批準。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">項目可以選擇春季或秋季入學，秋季的開學時間是我一直想吐槽的一點，芝大開學太晚了！很多internship或者full-time的求職都已經開始好久了我們才開學，所以如果從秋季開學才求職的話已經錯過了一些機會。而且我個人覺得如果之前沒什么編程基礎的話，我們需要一個quarter的coding訓練才能去面試一些data scientist的工作，感覺時間有點來不及。因此<strong>我的體會是春季入學看起來會更好</strong>，因為如果春季入學的話，到6、7月求職的時候你已經有很多準備了，機器學習、Python也掌握的不錯了。不過大家也要考慮一下之后的求職重心在哪，如果是在國內求職是否會有影響。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">總的來說，MScA是一個對就業非常有幫助的項目，拿A的難度適中，并不會有太多偏理論或者證明的考試，主要偏向實際應用，以做project為主。授課內容很扎實，涵蓋的topic很廣，雖然深度及難度比不上PhD level，但知道基本概念以后，實際運用中如果有需要深究的地方可以隨時回顧老師的個人網站或者課件。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">但是這并不是一個適合讀博的跳板，因為大多數課的授課地點在downtown，離main campus很遠，不方便和其他專業的同學還有教授套磁。課程也非常就業導向，基本可以理解為職業培訓課，對做研究沒太大幫助，另外本專業的很多老師都是有自己的公司或者在業界工作的，很少有在學校做科研的教授，所以讓他們當博導也不太現實。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong><span class="h1">三、課程設置</span></strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">項目最開始從pre-quarter course開始上statistic和linear algebra的基礎知識，<strong>如果已經有相關課程經驗可以和學院申請waive這些課程</strong>。尤其是statistic這門課，只要是本科學過統計、經濟、金融相關的課程，基本上不需要再上這門課，因為這個課的workload超級大，作業很多，但學到的東西又很基礎，沒必要浪費這個學費和精力。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>核心課程有以下：</strong></p> <p style="text-align: justify;">MSCA 31006 -Time Series Analysis and Forecasting</p> <p style="text-align: justify;">MSCA 31007 - Statistical Analysis</p> <p style="text-align: justify;">MSCA 31008 - Data Mining Principles</p> <p style="text-align: justify;">MSCA 31009 - Machine Learning and Predictive Analytics</p> <p style="text-align: justify;">MSCA 31010 - Linear and Nonlinear Models for Business Application，</p> <p style="text-align: justify;">MSCA 31012 - Data Engineering Platforms</p> <p style="text-align: justify;">MSCA 31003 - Leadership Skills: Teams, Strategies, and Communications</p> <p style="text-align: justify;">MSCA 31015 - Data Science for Consulting</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">其中，必修有七門課，大家可以在Leadership和Data Science Consulting之間二選一上一門課。我自己覺得 Machine Learning / Data Mining很有用，現在找工作就在拿這兩門課的筆記出來復習。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>選修課</strong>基本上就是非常求職導向了，看自己將來想要從事的方向，可以從Financial Analytics / Marketing Analytics / Credit and Insurance Risk Analytics / Data Visualization Techniques / Health Analytics / Optimization and Simulation Methods for Analytics / Bayesian Methods / Digital Marketing Analytics in Theory and Practice / Big Data Platforms這些課中選三門來滿足畢業需求。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong><span class="h1">四、找工情況</span></strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">全校每年有兩次career fair，項目也有自己的career fair，比較偏向于數據分析、數據科學方向。每年都有很多info session，各種公司都會來，包括金融，咨詢、科技以及傳統行業（零售和醫療），大家可以及時關注學校郵箱。每個學院本身也配有career advisor，提供簡歷修改、模擬面試的服務。項目本身的各種club比如consulting club會定期組織諸如networking、mock interview、case interview的活動。項目里找工作的氛圍很濃厚，但是主要還是要靠自己找內推和海投。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">學校的官方統計是80%的學生在畢業時就找到了工作。但事實是基本上所有美國同學都找到了工作，大多數國際學生在畢業后3個月內也能找到工作。就業范圍選擇也很廣。因為每個學生入學前的背景不一樣，所以找工作時側重點也不一樣。偏tech的有亞馬遜，Facebook，Google等；偏商的有麥肯錫，BCG，EY等；還有其他零零散散各個行業。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong><span class="h1">五、談談芝加哥的安全問題</span></strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">在芝加哥讀書有很多優點：學校reputation好、有歷史積淀、有內涵、寫在簡歷上好看、項目人較少且整體來講就業不錯。此外，芝加哥是美國第三大城市，各種資源豐富，生活也比較方便，可以去lyric opera house，還可以去chicago symphony，學生票價賺爆；UChicago學生卡很多museum也免費，芝加哥建筑很好看，在downtown很有大城市的感覺。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">但是，一直以來芝加哥的安全問題飽受詬病。前不久，芝大又發生了安全事件，讓無數在美留學生無比痛心?？陀^來講，這是一個天堂地獄為一體的城市，由于歷史原因，西北大學所在的芝加哥以北和芝大的南芝加哥完全是兩個世界。北邊是富人區中的富人區，安全很多，生活條件也很好；南部是黑人區，黑幫槍戰多，且前幾年上了個黑人市長，加上疫情的影響，市區以南的安全每況愈下。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">不過好在我們MScA項目主要是在downtown上課，downtown附近還是相對來說很安全的，白天街上都會有很多人，晚上下課與同學結伴一起走，大半夜不要自己隨便晃悠，要記得隨身帶20美金左右。大家也不要因為外界對芝加哥不安全的刻板印象而影響申請時的擇校，芝大建立了私立大學中規模最大的警察部隊之一。并且，為了解決治安問題，校園里安裝了聯網的監控攝像頭和緊急電話；入夜之后，基本每個街區都安排一個警察，每幾十米就有一個燈柱報警器；警察一周7天，一天24小時提供援助，只要學生撥打校園電話，警察局便會立刻為其提供援助。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">以上就是我今天帶來的分享了，這個天堂地獄于一體的城市，要不要來，就看大家自己的選擇啦！</p> <p style="text-align: justify;"><img style="width: 728px; height: 330px; margin-left: auto; margin-right: auto; float: none;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1641269483815/1641269483815.png" width="728" height="330" /></p>