作者：AdmitWrite線上留學教育
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先簡單的說一下我的情況，我現在在UCI MSBA就讀，陸本，曾到紐約交換過。在這裡借題主得問題分享一下這個項目的情況和我的一些就讀體驗，希望能幫助題主更好的做出選擇，也給想要選擇UCI MSBA項目的同學一個參考。
UCI MSBA項目有個特點，它不是像美國其他普通的高校那樣按整個program收費，而是按quarter收費的。整個program有4個quarter（summer-fall-winter-spring），每個quarter時間都不長，summer尤其短，有時候連老師的名字都還沒有記住就要考試了，這樣的上課節奏讓我感覺壓力有點大。
另外，UCI坐落於爾灣，一個年輕、富裕的城市，它在全美最安全城市、最宜居城市等排名中都名列前茅。現代化城市和大自然在這裡融合得恰到好處，有迪士尼樂園也有陽光沙灘，有很多餐廳和商店但卻沒有大城市的喧鬧，特別適合生活。這裡氣候溫和，城市設施配置完善，我很喜歡爾灣。
申錄情況
UCI MSBA是2016年新開設的program，一年制，不能延期畢業。MSBA近幾年還是蠻火的，不過據我了解UCI未來兩年並不會因為這個專業熱度高而擴招。我們這屆錄取了39個人，錄取的三圍成績大概GPA3.5左右、GRE317-320、GMAT690-700。我們班半數以上都是中國人，所以交流基本沒什麼障礙。我雅思7，英語平常基本都只能在課堂上和老師、外國小夥伴交流的時候用用，其他時間沒有很多機會用英語。背景的話，本科方面，據我了解我們中國小夥伴有過半的人的本科是在國內的，還有幾個是英本、美本的；工作經驗方面，我們整個班有2/3的人是有工作經驗的，所以實際上這個項目更適合工作了一段時間的人來讀。
課程方面
課程整體tech程度很一般，這方面不如北卡、USF、Austin之類的學校，但是business analyst方面的知識會涉及比較多。如果想更tech一點的話，我建議是去讀DS（Data Science）而不是BA。BA主要是商業分析部分比較多一點，各種商業原理比如市場細分、operation的各種流程、data analysis結合new product development 的流程等等之類的，而且就業導向主要是面向business analyst崗位的，而不是偏技術類的崗位。
第一個學期summer quarter為期一個月，包含兩節課：
1）Foundation of Business Analytics；
2）Statistics for Data Science。
商業分析基礎的instructor是BA項目的director，這是一門主要是介紹BA是什麼，需要什麼skill，主要要用到哪些工具等等的課。雖然說的是比較基礎的東西，但是商業分析基礎這節課最後的project是用明州一個航空公司的客戶數據進行clustering analysis ，然後對結果進行storytelling，主要用R語言和Tableau來做。數據科學統計學還算比較實用，主要是一些今後課程或者工作的分析當中會用到的知識點，還教了我們一些Python的知識。數據科學統計學的professor是個MIT的Econ phD，通常每節課上半節課講知識點，下半節課是實踐，由professor和TA帶領的Python practice。
第二個學期fall quarter我是上四節課
1）Programming for Data Analysis；
2）Business Intelligence；
3）Research Design；
4）Marketing。
Programming for Data Analysis這節課的instructor是個清華本，NYU stern博的女學霸，雖然工作經驗可能沒有在場的學生要豐富，講課水平一般般，但是她非常熱心，也非常樂於助人。課程主要涉及SQL，Python 的各種應用，比如抓取數據，preprocess之類的。商務智能的professor 是IS領域的大牛，主要涉及ML（Machine Leaning）的基礎skill 和相關應用。Research Design主要是一門備考CAP（certificate of Analytics Professional）的課程。Marketing的professor 也是這個領域的大牛，主要是研究營銷領域analytics、投資回報率等問題。上課風格比較靈活貼近實際，有時候整節課都在discuss各種行業內的案例。
選修課一般秋季開始有，秋季一門，冬季兩門，可以從自己專業的選修課裡邊選，也可以選MBA的。課程說難不難，說容易不容易，我感覺拿B比較簡單，想拿A的話得多費些時間。
winter和spring學期還沒上到，暫時沒啥可以反饋的，不過聽之前的小夥伴說spring學期（最後一個學期）有兩門課是比較tech的，一門是Machine learning&NLP，另一門是Database Management System。另外還有，大約從冬季學期開始還要做capstone project。capstone project，主要是和一些大公司合作的一個project，具體解釋我特意去官網截了個圖PO在下邊。聽我的一個學長說，這個project一般是公司給到我們這邊數據，然後一個academic supervisor帶一個5個學生的小團隊去按照公司的某個目標去做。
（圖為Capstone Project的介紹，來源於https://merage.uci.edu/programs/masters/master-science-business-analytics/faqs.html）
另外實際上和UCI MSBA合作的名企不在少，主要有Coca Cola、Experian之類的，我搜了一下，官網上PO的合作企業有這些：
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（圖片來源：https://merage.uci.edu/admissions/masters-admissions/master-science-business-analytics.html）
一般一個班級30人以下，課間很多同學和老師還會進行一些討論，另外professor還有固定的office hour可以約appointment，所以我們和professor的溝通交流機會還是比較多的，有想法的可以跟professor做些research。
Guest speaker方面，summer學期的是experian的manager來給我們說行業知識，fall學期的是一個老師叫了她一個本科學生來給我們講他做 intern時的一個project，winter是amazon的DS來給我們說行業的知識，我感覺還行。
入學之前我建議你們把R、Python語言都琢磨琢磨，只有做好準備才能更快適應這裡的上課節奏。如果你這兩個都明白得差不多了，那麼可以了解一下Tableau，Weka，alteryx之類。R語言主要是Swirl，這是個比較基礎的入門級別的東西，0基礎的小白可以從這個入手；Python主要是numpy，pandas，matplotlib這些基礎知識，也適合0基礎的小白。大家可以從網上的公開課、慕課網
等線上資源學習。線下的話，可以諮詢一下那些學編程的小夥伴，也可以看看書。看書的話，我推薦你們R in Action 和 Python for Data Analysis這兩本書，都適合小白打基礎。
就業方面
實習、工作主要是靠自己找。可能是因為UCI MSBA錄取的大多是有工作經驗的人，UCI認為這些人有能力自己找到實習、工作，所以UCI在就業方面的支持很一般，director沒什麼很大的用處，主要還是自己海投簡歷。想要找工作方便的話，就不要來這裡了，而是選擇去舊金山、紐約、曼哈頓之類大城市的學校，不要死磕著學校排名不放。儘管就業支持很一般，但是學校每學期仍舊會有專門針對MSBA的就業輔導課。這個課是就業中心的老師來教的，會有一對一的簡歷評價和修改，儘管不算入學分，但必須都得上。課堂內容主要是修改簡歷、模擬面試等。每個人還會有一個必須完成的作業，就是一定要在winter學期前用老師教的方法和企業、行業內一個以上的校友聊天。MSBA的career fair是和MBA共享的，平常會有Facebook、uber、微軟之類的大公司來，我感覺還行。不過我更推薦大家藉助領英、handshake之類的平台來找工作，或者利用校友資源爭取內推名額之類的，這樣工作機會會多一點。還有一點，學校裡邊有暴雪的總部，學校周邊有西部數據公司，有興趣的小夥伴可以多多留心一下。總的來說，南加的就業還不錯，大家認真主動投投簡歷，找到一份工作是不難的。
