加州大学伯克利分校 Master of Analytics
加州大学伯克利分校分析硕士学位旨在培训学生建立尖端数据和定量技能，为他们在行业中扮演重要的角色做好准备。目前各就业岗位对分析专业人士的需求非常高，他们需要有能力分析大量数据并提供对成功至关重要的解决方案。每个经济部门都需要这些技能，包括商业、医疗保健、信息技术、娱乐、金融、能源、安全、交通、咨询等。
加州大学伯克利分校的分析学专业是一个为期11个月的项目，通过课程为学生提供数据驱动的分析方法和工具的培训，用于相关行业背景下的优化、统计、模拟和风险管理，以便毕业生不仅对最新工具具有更高技能，并且能够熟练地处理大型数据集，而且还能够提出正确的问题，以开发创新模型，找到应对快速变化的商业和行业挑战的创造性解决方案，并沟通和实施他们的解决方案。
分析硕士的所有课程都在美国旧金山湾区的加州伯克利进行，众所周知湾区是旧金山硅谷和拥有世界先进技术的科技公司的所在地，所以除了这个项目的大量技能主要是便于学生能够学完后在湾区的领先科技公司找到合适的工作。
该项目的学习从夏季开始，学生需要进行为期2周的Python课程；在秋季学期和春季学期中，学生将要完成该项目的核心课程和选修课程的学习；在第二年的暑假，学生需要完成为期10周的暑期实习，让学生能够在现实场景中运用所学的理论知识。
以下为该项目的核心课程内容。
- IEOR 240 Optimization Analytics (3 units)
- IEOR 241 Risk Modeling & Simulation Analytics (3 units)
- IEOR 242 Applications in Data Analysis (3 units)
- IEOR 243 Analytics Lab (project course with Python, optimization & simulation) (4 units)
作为一个新开设的项目，目前并没有就业数据。但是根据官网显示，目前美国对于数据分析人才的需求量很大，该项目的毕业生未来可以从事商业分析师、数据科学家、量化分析师等岗位。
- Business Intelligence Analyst 商业智能分析师
- Data Analyst 数据分析师
- Data Engineer 数据工程师
- Data Scientist 数据科学家
- Machine Learning Engineer 机器学习工程师
- Operations Analyst 运筹分析师
- Supply Chain Engineer 供应链工程师
- Quantitative Analyst 量化分析师
申请要求：1. 先修课程：学习过线性代数、概率论、分析学，并能熟练使用编程语言2. 本科GPA>3.03. 3位推荐人提供推荐信4. 托福最低要求90+，雅思7+5. 2022fall入学因为疫情原因不强制要求GRE/GMAT6. 申请截止日期：提前批：2022年1月6日；最终截止：2022年3月2日虽然加州大学伯克利分校的分析学硕士今年是第一年开始招收学生，还没有遗忘的录取数据，但是从以往同院系工业工程与运筹学的平均录取数据来看，分析学还是近几年一直都特别热门的项目，该项目的竞争压力不会低，最好本科是学习计算机，数学，统计等强量化背景的学生，或者拥有非常扎实的数据分析基础，或有过很丰富的数据相关科研/实习经历，标准化成绩也是越高越好，虽然不要求GRE，有条件也建议同学们可以提供一个分数不低的GRE成绩，能让你的申请更加具有竞争力。同时，尽量不要太晚递交申请。我们也很期待在今年申请季结束后与同学们一起复盘这个专业录取情况。
