商业分析名校之南加州大学!!
南加州大学,简称南加大(USC),是美国西海岸最古老的顶尖私立研究型大学,世界著名高等学府,位于美国第二大城市洛杉矶。...
一、学校介绍
南加大的众多学院均居全美前10。学校在2018年U.S.News美国大学综合排名上位列第21位,华尔街日报美国大学排名第15位,2016年世界大学学术排名第49位,南加大2017年的本科录取率仅为16%,是全美本科最具竞争力且最难申请的大学之一。
二、马歇尔商学院优势
随着对创业与创新,合作研究和社会责任的重视加深,南加州大学马歇尔商学院将发展方向定位于解决快速变化的商业环境所带来的挑战。南加大培养人才过程中非常重视对全球市场内部实际运作的理解,这使得马歇尔商学院在全美商学院中处于领先地位。
①全球视野
得益于学术课程的设计,马歇尔商学院的学生在跨文化跨地域的商业合作实践中,极大地扩宽了国际视野,并加深了对全球市场经济和社会问题的理解。
②课程设计
马歇尔新的课程体系在保持严谨的基础上极大得提高学术灵活性,使得学生在专业领域范围内和非专业领域都得到了提高;在本科和研究生水平的教育上,马歇尔通过提供在世界各地的跨文化体验,使学生拥有全球性的思维。
③庞大的校友网络
我们的校友大多是世界领先集团公司的成员,这个超过70,000人校友网络为南加大的毕业时提供了一个终身的连接和资源,无论是刚毕业的学生还是遭遇职业生涯中期变故的人,都可以得到经验丰富的专业校友的帮助。
④地理位置优越
马歇尔学院坐落在美国加利福尼亚州洛杉矶,得天独厚的地理位置使得我们先人一步接触了解商业前沿信息:生物技术,生命科学,媒体,娱乐,通讯和医疗保健;毗邻亚洲和拉丁美洲,又使我们拥有了无与伦比的全球视野和多样性的文化氛围。
三、商业分析前景
麦肯锡全球研究所的报告显示,预计到2018年,美国有可能面临150万大数据分析人才的不足。USC的BA硕士项目为学生提供商务大数据分析领域的全面深入的知识储备和技能训练,包括统计建模,数据管理,数据分析可视化,信息系统安全和最优化等领域广泛和深入的培训。学生将学习编程来分析大型化和非结构化数据集,有效地将复杂的数据转化为决策必需的工具,提高经营业绩。除了理论方法上的训练,学生们也会有机会将商业数据分析知识应用到各个行业中,包括营销,金融,运营管理,零售,制造,金融和医疗保健等行业。
四.商业分析项目介绍
南加州大学商业分析硕士项目开始于2014年春季,项目时长18个月,3个学期,30个学分。包括21个学分的必修课和9个学分的选修课。主要专注于大数据的挖掘与分析,整体课程偏向于数据科学与信息技术方向。要求申请者本科毕业,不限专业(但实际要求有相当的数学功底),未设定有最低GMAT/GRE分数要求,无需工作经验但如有则更受欢迎,录取者平均工作经验为1.5年。
简单点讲,该项目需要学生通过学习使用programming tools,将一堆杂乱的数据做成一张人看得懂的表格,表格内陈述了分析之后的结果,类似于目标客户是谁,消费行为习惯怎么样,哪个因素会如何影响行为等等,最后制定个营销战略。
该专业属于STEM专业,STEM专业,OPT(美国F1学生签证毕业后的实习期)时长高达36个月。It means,毕业之后,学生可以利用OPT的身份,合法留在美国工作36个月。
核心点:靠分析技术吃饭,用数据来说话!
1、编程 or 编码
2、使用各种分析软件(EXCEL/SPSS/SAS/SAP/ORACLE/An so on)
3、会做表、会建模、会美图,文绉绉点就是数据可视化
4、Strategy,分析总结之后的战略制定
五、培养目标
商务分析硕士是专为那些想要开发或提高他们的分析能力的经理和具有较强的数据分析背景且对数据科学和商业分析有极大兴趣的大学生设置的。该项目为学生提供知识,工具和技术来分析大数据,以做出有效的商业决策,改善组织的绩效。马歇尔商学院的商业分析的优势是什么?除了世界级的和屡获殊荣的教师,USC比任何其他大学有更多的国际学生,校友网络已遍布全世界,毕业后可以互相帮助。我们的校园是在洛杉矶,一个环太平洋地区充满活力的商业和文化中心。
六.就业情况
南加州大学马歇尔就业服务团队在各行各业有丰富的经验,包括咨询、消费品、金融服务、投资理财、医疗保健、人力资本管理、营销管理、非营利组织、零售和供应链运营。学校的职业顾问会为学生提供个性化辅导,职业技能培训和职业生涯规划,并帮助学生了解公司的具体情况和职位。
南加大的BA毕业生就业面还是比较广阔的,就业行业覆盖互联网、游戏、娱乐、IT服务等,毕业生雇主包括IBM、亚马逊、PWC、沃尔玛等,薪资也很不错,最低$85,000。
七、学费和奖学金
总学费: $51,300 (base on the 2015-2016 school year).
该项目不向国际学生提供任何奖学金。
八.课程设置(30Units)
必须课程(21学分)
Applie Managerial Statistics 应用管理统计
Business Analytics 商业分析
Aitional Require Courses
Applie Moern Statistical Learning Methos应用现代统计学习方法
Statistical Computing an Data Visualization 统计计算和数据可视化
The Analytics Ege: Data,Moels,an Effective Decisions 分析边缘:数据,模型和有效决策
Data Analytics Driven Dynamic Strategy & Execution 数据分析驱动的动态战略与执行
Founations of Data Management 数据管理基础
选修课程(9学分)
Database Systems 数据库系统
Data Warehousing,Business Intelligence an Data Mining 数据仓库、商业智能和数据挖掘
DSO 532 Simulation for Business Analytics 蒙特卡罗模拟与决策模型
Designing Spreasheet-base Business Moels 设计基于电子表格的商业模式
Founations of Information Security 信息安全基础
Digital Analytics 数字分析
Information Design 信息设计
九.截止日期
网申开始时间:10月1日,国际学生申请截止日期是4月15日,但是采用的滚动录取rolling basis,先到先得,所以建议尽快申请。
十.申请材料
南加州大学商业分析硕士项目要求递交的材料包括:
★ 申请表(online application)
★ 成绩单:One seale official transcript from the registrar of each college or
university attene except for USC.
★ Stanarize test scores:
托福(送分代码:4852)要求100+,单项要求均不低于20分;雅思6.5,单项不低于6分。
GRE成绩与GMAT成绩均可,没有最低分数要求,录取者GMAT均分700,GRE阅读76%,GRE数学88%。。
★ 两封推荐信Two letters of recommenation
★ 个人简历Resume
★文书Responses to essay questions
十一.最低分数要求:
托福100+,单项20+
雅思6.5+,单项6.0+
GRE和GMAT没有最低分数要求
十二.往年录取学生条件统计:
What is the average GPA for amitte stuents?
以往录取的学生的平均GPA是3.6
What is the average GMAT score for amitte stuents?
以往录取的学生的GMAT平均分是700
What is the average GRE score for amitte stuents?
以往录取的学生的GRE平均百分比:语文76%,数学88%
What is the average age of amitte stuents?
以往录取的学生的平均年龄24
What is the average amount of work experience amitte stuents have?
以往录取的学生的平均工龄1.5年
What is the Acceptance Rate?
往年录取率8.9%
Are there any prerequisite course requirements?
No,we o not have any prerequisite course requirements. We will teach you everything you nee to know in orer to be successful. 无先修课要求
十三.案例参考:
①M同学
申请背景:985&211大学,本科专业国际贸易,GPA 3.7,IELTS 7.5,GMAT 760,德勤实习+尼尔森实习
录取学校:南加州大学商业分析、布兰迪斯大学商业分析
②L同学
申请背景:985大学,统计专业,GPA3.6,GMAT740,托福108,申万宏源证券+安永实习+两个大创竞赛经历
录取学校:南加州大学商业分析、罗切斯特大学商业分析
十四.申请建议:
南加大地理位置非常优越,综排专排都非常不错,竞争非常激烈。想入读该校的BA项目,建议早点准备。除硬件条件外,最好利用假期时间参加专业相关实习,积累一定的工作经验,增加录取几率。
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