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大二确定申请商业分析

双辅修背景助力申请

但GRE成最大绊脚石

作为中外合办院校的学生，我认为留学可以帮助我换一个文化环境进行学习与实践，打破视野的局限，用新的经历充实自己。

从大一起，我就积极利用假期时间探索未来的方向。

大一期间，我参与了一段银行的实习；而到了大二，我转向了咨询行业。

在这些实习过程中，我接触到的多数工作内容偏向量化分析。

基于这些宝贵的经验，我大二就明确了申研的目标——即商业分析！

在申请过程中，我面临了一系列的优势与挑战。

一方面，我的GPA3.8+，本科主修金融，同时辅修了管理学（商业分析方向）和经济学两个专业。

这样双辅修的背景，无疑为我的申请增添了亮点！！

另一方面，我就读于中外合办院校，这里的外籍教师比例很高，他们不仅带来了国际化的教学理念，还为学生提供了更多参与科研项目的机会。

如果学生对某位教授的研究方向感兴趣，并且在该教授的课堂上表现出色，便可以在Office Hour与教授交流，探讨参与科研项目的可能性。

正是这样的机会，让我在大二和大三期间得以与校内的教授合作完成多个科研项目，并且参加了国际会议。

值得一提的是，我在大四时参与的一项关于金融领域的研究成功发表在了《Financial Research Letters》期刊上。

不过，我的申请之路并非一帆风顺。最显著的挑战来自于GRE考试的时间规划问题。

大三的暑假，我过于专注于提升个人背景，试图同时处理夏季课程、GRE备考、科研项目以及实习等多方面任务；

结果没能按时取得满意的GRE成绩，错失了第一轮申请的最佳时机。

这意味着我必须将所有申请集中在第二轮进行，这无疑加大了申请的风险。

通常情况下，美国高校的第一轮申请截止日期大概在10月份，而第二轮则从12月中旬延续到次年的1月份。

由于GRE成绩没能尽早考出，我不得不将所有申请集中在第二轮进行，正如金融学中所强调的“不要将所有的鸡蛋放在同一个篮子里”，这无疑增加了我申请的风险。

02

从大二到大四

明德的规划让我更加明确

在整个申请过程中，我最大的感受是要早做准备！早做准备！早做准备！！！

实际上，在正式携手明德后，我和申请老师进行了一次meeting；

在这次会议上，老师给予了许多宝贵的建议，帮助我将未来的学习目标和发展方向具体化——

例如，老师会给我一些实操性的建议，应该选修哪些课程；额外需要补充什么样的数据类课程；以及在学校提供的机会下应参加哪些课程和活动；申请BA如何选择实习与科研的方向等。

通过这次meeting，我深刻理解到，只有充分准备，才能在留学申请这条路上走得更加顺利。

01大二

✦弥补先修课：BA方面要求的先修课很多，除了基本的数学课，还有金融，统计、以及数据分析工具等课程。

在老师的建议下，我通过Coursera、MOOC等网站，学习了微积分、线性代数、概率论和数理统计等课程；

在编程方面，掌握Python和R这两个必备的技能。

✦初步确定选校List：参考QS和US News排名，与老师讨论逐一确定学校。

02大三

做暑研与实习：参与商学院教授的金融学研究项目，为期两三个月，并取得一定成果；参与证券公司的实习。

确定选校list：深入研究各校官网信息，了解以下六点，细化选校标准，最终确定选校名单（1-2所保底，1-2所匹配，其余为冲刺学校）

1. 项目简介：了解项目的整体情况，包括学习内容、项目特色、教学目标等，明确该项目是否符合自己的兴趣和职业规划。

2. 课程设置：查看具体课程列表，了解每门课程的内容、学分要求及授课方式，评估课程是否能满足个人学术需求。

3. 学制结构：注意学制长度（如一年、两年等）、学期制度（如学期制或季度制），了解学习计划的安排。

4. 师资力量：查阅教授名单及其研究方向，判断是否有感兴趣的导师，尤其是对于研究型专业的申请者来说尤为重要。

5. 职业发展服务：考察学校提供的就业辅导、职业规划、实习机会等方面的支持和服务，了解毕业生的就业率和雇主评价。

6. 申请要求与流程：详细了解申请条件（如语言成绩、先修课要求）、所需材料清单及提交截止日期，为申请做好充分准备。

03大四

持续做科研：保持科研活动，产出论文成果，深化专业知识和实践能力

文书准备：与老师沟通文书主题，整理个人经历，构建文书逻辑框架，撰写初稿并经过多次修改和润色，确保文书质量。

•与老师沟通文书主题，了解文书的top topic，确定文书的方向和要求。

•整理个人经历和活动，构建文书的逻辑框架，确保内容前后连贯，有时间线或动机。

•撰写初稿，根据老师的建议和意见修改框架和内容，形成第一版英文draft！

•将初稿提交给海外导师进行修改，对比原稿和修改稿，调整内容和逻辑，形成第二版。

•根据反馈继续修改，形成第三版文书。

•再次提交给外教进行润色，形成第四版文书。

•最后一次核对格式要求，如字体大小、行间距等，确保符合学校要求，完成最终版文书。

经过这些努力，我最终斩获了杜克/JHU/伯克利/WUSTL等重量级offer！！

在综合考虑个人职业前景、学术兴趣以及明德老师的建议后，我最终选择了UCB的分析学项目。

UCB不仅在学术研究上享有盛誉，其地理位置更是位于硅谷这一科技创新中心，为我的职业发展提供了很多的机会。

入读UCB四个月后，我的体验远超预期，学术氛围、师生互动以及丰富的课外活动都让我感到非常满意，也更加坚定了我当初的选择。

恰好在这个时候，明德立人邀请我分享就读体验。所以，我希望通过我的经历，能帮助更多学弟学妹们找到适合自己的发展道路。

学长分享UCB校园图片

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分析学侧重技术与商业

DS偏重算法与机器学习

UC Berkeley的分析学，每年的学费大约为60万，这个专业对于不少同学来说可能还比较陌生。

但随着大数据时代的到来，数据分析逐渐成为各行业的重要工具，因此越来越多的学生开始关注和申请相关专业。

对于像我这样本科主修金融的同学来说，周围很多同学会选择相关专业，尤其是那些对数据感兴趣的商科生，往往倾向于申请商业分析。 

但商业分析和分析学，在课程设置和职业发展方向上还是有明显区别。

商业分析大多设立在商学院下，课程设置通常是商科占一半，另一半则是数据相关的课程，比如Python、SQL编程和数据分析模型等。

这样设置的好处是能够直接把数据分析应用到商业案例中，但缺点是量化部分可能不会太深入。

而分析学专业则不同，它一般设立在工程学院之下，这意味着对学生量化背景的要求更高，课程也更加侧重于技术和数据方面。

在UC Berkeley，我们的分析学专业不仅涵盖了大量编程和技术课程，如Python、R语言、数据库管理和高级数据分析方法，还融入了优化理论、人工智能等前沿课程。

这些课程设计，不仅提高了我们的技术水平，更重要的是教会了我们怎么把这些技术应用到实际的商业问题中去。

拿我的经验来说，我发现分析学专业的课程设置比数据科学更为多元。

数据科学专业的同学可能会更多地接触机器学习和算法开发；而分析学专业则在此基础上增加了更多与商业实践紧密结合的内容；

比如，如何使用优化方法来提高供应链效率，或是如何利用人工智能改善客户体验等。