解密:哥大商业分析Business Analytics录取!-新东方前途出国

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留学顾问吉婷

吉婷

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    解密:哥大商业分析Business Analytics录取!

    背景介绍
    申请难点
    留学规划与提升

      今天的案例来自哥伦比亚大学的商业分析项目&卡耐基梅隆大学商业分析(MISM-BIDA)&南加州大学(BA)多所录取的小z同学,在整个申请过程中,我们团队老师真的算是见证了小Z的全部蜕变!话不多说,开始解锁!

      我们与小Z的初次见面是在2016年秋天,当时小Z刚到武大不久,他提到其实自己是因为高考分数选择的机械专业,研究生申请希望能够转到商科方向,同时自己的数学是优势,也对编程有一定的兴趣,而且整个沟通工程中小Z外向的性格也让我印象深刻,因此我们一拍即合,在申请专业上面达成一致——商业分析。首次面谈之后大概过了一周,爸爸妈妈从广州来武汉,一家人一起我们最终敲定了留学方案,开始配合。

      小Z的整个申请过程中,语言出分是相当顺利的:大一开始备考托福,大二上学期就成功刷到105分的成绩,GRE也在大二暑假成功出分;同时,涉及到跨专业申请,加上武大的商科优势,小Z同学在老师们的建议下,大二开始参加了本校金融的双学位学习,小Z是典型的使命必达型性格,所以在硬件成绩上老师们并没有太操心。

       当然,强学习力并不足够在申请中所向披靡。对大部分本科生而言,确定了申请目标并不等于充分了解申请专业以及有明确的职业规划。因此在实习和科研的匹配上,我们还是做了相当多的沟通的。

       从大一暑假开始,我们开始了大创项目(商科方向,当时组队是通过我们老师推荐的经管院的学生一起),同时也在大二大三参加了美赛和数模比赛,并且在大三的寒假,参加了摩根斯坦利的远程实习,并且成功的拿到了推荐信,在大三暑期的时候,咱们老师也联系小孩爸爸妈妈找到了深圳一家券商的量化实习岗。丰富的实习和比赛经历,为小Z在跨专业的短板弥补上,起到了至关重要的作用。

       申请文书方面,我们在大三下学期刚开始的时候就早早的开始了文书思路的沟通,并且因为早配合,老师和小Z同学已经有了相当的默契,加上充分的雕琢时间,最终的文书也是很顺利的达到了多方预期(小Z的好朋友在美国读书,加上家里的亲戚也有做升学指导的,小Z将文书给好友和亲戚多方把关,也获得了一致的好评~!)

       我们所有学校的申请也都是赶在首轮递交的,拿到录取可以说是既惊喜也在意料之中!

    院校解读
    留学方案
    案例分析
    一、没有标化烦恼,巧妙时间安排,转专业背提也亮眼

       小Z的成绩很好,虽然不是数一数二,但是达到院校基本要求是完全没有问题的,相较于其他转专业学生,小Z通过早规划早准备,不打无准备之仗,每个时间节点的利用是非常充分的,三段实习+多段项目经历,相较于本专业申请者,软背景上也毫不逊色!


    二、临门一脚,文书和面试太给力
       哥大的这个项目需要录面试的video,老师为小Z整理了最新的有针对性的面经,也对面试起到了很大的帮助作用。充满亮点的文书和准备充分的面试成为了录取制胜的法宝。老师提醒大家,想申名校就一定要提早把准备工作做充分!在补充素材向前推进中,不要拖延,尽可能给自己留出万全准备的时间和空间。

    关于哥大:

       哥大商业分析项目的全称是MS in Business Analytics (MSBA),是哥大工程和应用科学学院IEOR系以及商学院合办的一个全新项目。这个项目的成立将更加有效地加强企业、校友及学生之间的互动。它强调创新,用全新的方式来理解和培养学生数据统计和定量分析,以及预测模型方面的能力,并以此来帮助人们进行业务决策和改进。该项目致力于为大型企业培养高级数据分析师,例如物流、供应链、运营和收入管理部门的业务分析师,或者投资银行、对冲基金、信用卡公司和保险行业的财务分析师。

    课程设置:

    ·         三个学期,可以在一年的时间内修完,也可以增加一个暑期实习。

    ·         包含12门课程,总共36个学分。至少6门IEOR课程+4-6门Business课程

    申请要点:

    ·         建议先修课:多元微积分、线性代数和概率和统计课程。

    ·         DDL: 2.15

    ·         建议托福最低100,雅思最低7.0。需要提交GRE,官网没有给出最低成绩要求。注意:不接受GMAT。

    ·         有面试

    ·         没有明确规定是否需要具备工作经验,但是有工作经验或者相关实习的在申请中是具备优势的。

    就业分析:

    从学校官网给的就业数据来看,该项目的就业情况非常好,主要去向有去金融机构做数据分析,商业分析,量化战略分析师,risk等都有,以及去互联网,快消,医疗,咨询等。从就业地理位置分布来看,绝大多数留在美国的东部,纽约为主。其次是亚洲和欧洲。https://msba.engineering.columbia.edu/content/career-placement-statistics

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