千呼万唤始出来！

在2022 Fall进行首次招生的UCB分析学项目，终于放榜了。

作为从项目设立就饱受期待的名校数据分析“新成员”，UCB的分析学项目可谓是高冷至极，不仅首年预计仅招生50人，还无情拒绝了无数接近满G的大神学霸... 

那我们明德学子的收获如何呢？

稳稳拿下！

恭喜明德学子W同学，强势斩获加州大学伯克利分校的全新项目——分析学硕士录取，还收获了足足$15,000美金的奖学金！

话不多说，直接上图！

明德战绩速报！

W同学

本科学校：美本TOP40

本科专业：定量经济

三维成绩：GPA：3.8+，GRE：330+

申请老师：Wang

Mentor：Xin（UPenn）

01

BA/DA/DS？

选对方向，才有未来！

对于很向往数据类项目的学子来说，往往都会在申请季把BA（商业分析）、DA（数据分析）、以及DS（数据科学）作为自己的申请方向。

可实际上，这三个项目虽然名字很像，也都是有所同源的交叉学科，但从录取标准到研究方向以至就业市场都存在着不小的偏差。 

BA项目大多设置在商学院下，课程设置意在数理编程和管理科学中寻求平衡。

DS则普遍被开设到了计算机或统计学院之下，课程设置明显更侧重于培育学生利用计算机进行数据分析的能力。
DA则和BA的工作相对比较接近，BA更多的在做业务上的分析和修正，DA是从更长远的发展上去做数据分析，最典型的就业岗位便是我们所熟知的“数据分析师”。 

而本文的主角W同学，在遇到明德立人之前，也曾陷入过分不清这些方向的迷茫。

在与导师的初次沟通时，W同学很明确地表达了自己对分析类项目的热爱，并希望自己的定向区间以数据分析和数据科学（DS）为主。
不过明德导师在调查了W同学的背景之后，发现学子的本科学习缺少较为量化、硬核的数学与编程课程（且没有时间进行大量的补课提升），跟量化背景较强的学生尚有差距，因此并不适合去申请数据科学方向。 

导师团队针对这一点与学子进行了讨论与沟通，认为如果贸然进行DS方向的申请，不仅会占用学子的选校名额，还有可能带来“全拒”的风险。

最终，导师团队决定将学子的申请方向定在了BA和分析学领域，而从录取结果来看，截止今日，W同学已经斩获了哥伦比亚大学的BA项目（名副其实的彩票校项目），以及UCB的分析学项目Offer！
不得不说，合理的选校/定项，真的是太重要了！

02

顶配实习+尖端科研，

工科强校的最爱！

如果你有留意过文章伊始处的学生信息，那你一定还对W同学的硬件条件很有印象。

没错，3.8+的GPA，330+的GRE，W同学的硬件条件的确十分亮眼。
不过，对于申请全美最顶尖一档的名校而言，软背景也需要具备同样的强度才行！ 

W同学在签约之时共有着3段实习经历，无一例外全部来自银行或证券，这些金融领域的实习经历与数据分析方向的关联性很小，对于申请所带来的帮助并不构成质变。

明德导师发现这一问题后，马上便为学子定制匹配了一段谷歌的数据分析师岗位实习，这段实习的技术含量极大，已可以称之为是业内“顶配”。

除此之外，导师团队还强烈建议届时科研经历为0的学子做了两段科研项目。
因为根据过往的录取数据来看，科研始终是很占分量的一项指标，更何况是要申请MIT和UCB这种工科强校，对于科研的看重就更加明显了。
最终在明德导师的规划引导下，W同学不仅补上了实习方面不够专业的短板，还通过科研项目获得了一封质量极高的推荐信，进一步为自己的UCB录取加大了概率。

03

新项目简单？NO！

录取难度照样拉满！

每当一所学校发布一个全新的项目之时，往往都会在当季受到不少学子的追逐，因为新项目往往意味着录取标准较低，录取难度较小（与以后相比）。

不过，UCB显然并不是这么想的。 

作为全美最顶尖的工科院校之一，UCB的新项目本来就是备受学子期待的对象，更何况它还是以专排全美TOP3的IEOR项目作为基础而设立的。

因此，自从报名日期开启之后，各路接近满G、GRE330+的大神学子都纷纷前来“试水”，直接导致竞争的激烈程度“爆表”！

从论坛、APP与朋友圈等渠道收集到的消息来看，UCB分析学的首年申请就制定了非常严格的审核指标。
不仅有GPA接近4.0的学子惨遭拒信，更有已经手握MIT金融Offer的同学依然得不到录取的回复...
UCB啊UCB，可真不愧是你！ 

04

UCB的分析学，到底强在哪儿？

UCB的分析学硕士项目由工业工程与运筹学系提供，学制为1年（11个月），是UCB唯一一个与Data有关的独立研究生项目，也是一个实现运筹学和工业工程与关键数据技能相结合的学位。

新项目的开设意在培养学生在相关行业背景下，运用数据驱动的分析方法和工具进行优化、统计、模拟和风险管理，使毕业生不仅高度掌握最新技能，并且能流利地处理大数据。 

项目的课程被切分为了4个阶段，分别对应着Python强化课程、核心分析课、选修课+分析实验室与为期10周的实习。

具体的课程及学分安排则如下图所示：

从UCB官网给出的数据可以得知，在2017年全美共有235W个分析和数据科学岗位，其中67%属于分析，33%属于数据科学。

而随着大数据时代的愈发确立与完善，有关分析领域的就业市场，在世界范围内的火爆程度都是不减反增。
再加上UCB的金字招牌与雇主效应，可以说从这一项目毕业的学子基本不会受到找工作方面的困扰。 

在具体的就业数据方面，由于是新项目的缘故所以暂且有所缺失，不过我们可以用UCB的IEOR项目作为参考。