UC Berkeley 2022 Fall新开分析学硕士项目解析

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加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley),简称「UC Berkeley」,是一所位于美国加州湾区的公立学校。在湾区的还有Stanford,但公立学校的学费优势非常明显。所以Berkeley也成为加州公民首选的大学之一。Berkeley在最新的US News全美综合性大学里排名第22位。由于地理位置被一众科技公司包围,Berkeley的校友也遍布湾区各大公司,其高科技领域的专业,如计算机、电子工程、数学等理工科都是其强势学科。提到Berkeley,就还要提一个文化特点,美国历史上很多的激进运动都发源于Berkeley,比如很著名的言论自由运动Berkeley开始,蔓延到了全美,因此Berkeley可以称为是最自由、最包容的大学之一。甚至,还有校园内还为了纪念这次运动,设了一个言论自由咖啡厅Free Speech Movement Cafe)。

2022Fall加州大学伯克利分校新开了分析学硕士Master of Analytics,今天厚仁的专家就来带大家一起看看这个项目,对于想要申请这个项目并且符合申请要求的同学,现在可以准备开始提交了,申请截止日期在202216日。

该项目的项目时常11个月,从夏季学期开始,需要学50小时的Python课;经过秋季和春季学期后,第二个夏季需要完成10周的实习。可谓是满满当当的1年项目。该项目隶属于Berkeley IEOR系(Industrial Engineering and Operations Research),这也就意味着其核心在于技术及其应用。

分析学是链接运筹学和工业工程的一个数据分析桥梁。有了分析以后,优化、随机和数据科学的方法才能应用到解决运输、供应链、医疗保健、能源、机器人、金融和风险管理领域。同时,这些领域的挑战又反过来对决策分析和技术提出更高的要求,促使运筹学的发展。

一个新项目的建立,必然是伴随培养目标的。学校对于这个项目的毕业生是何种期待,而这些期待如何实现都是项目设置的指引方针。在Berkeley分析学硕士的官网上用了2017年的PwC报告的人才预测数据,数据表示工作岗位里67%都属于分析岗。同时,学校描述了Future Graduate Titles,即学校期待的项目毕业生的工作,大多也在偏技术的岗位和偏商业的岗位:

数据分析师、数据工程师、数据科学家、机器学习工程师、量化分析师

商业智能分析师、运营分析师、供应链工程师

因此,又一次证明了,这个项目的设定就是更偏向技术,而非商业的。

学校在设计课程时,考虑培养的是Decision-making,做决策的能力。而他们认为,决策能力又可以展开为四个方面:数据分析、风险模型、优化、模拟。

Berkeley的课程设置就分为三个部分:

1.夏季学期Practicum50个小时的Python Bootcamp

2.秋季学期Core Analytics Methods:共有4门课,我们可以认为这是分析学的基础课。其中运筹分析、风险模型和模拟分析是契合IEOR的特点和与设置目标一致。

3.春季学期Elective Specialty:学生可以自行选择4门课。纵观学校提供的课程名单,课程较为集中于金融工程、供应链和物流、数据库。我们会看到相比商学院下的分析类课程,Berkeley的课程和其他领域的相关度有限,比如没有看到市场分析、社交媒体分析、审计取证等方向。

在申官网面,先修要求如下:「Students entering this program are expected to have studied undergraduate-level linear algebra, probability, and statistics and have fluency in a computer programming language.

也就线性代数、概率统计都是必。更重要的是,fluency in computer programming languageFluency意味着articurate, easy, smooth 所以,如果你只是上coursera了一门计算机言的,那不符合要求。

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