本系列將涵蓋如何申請美國碩士,包含前置作業(GRE/TOEFL、推薦信)、三圍分數疑問;選校、網申流程,到 SOP/PS/Essay文件;最後的面試(真人面/Kira/Video interview),以及簽證、入學前須知、相關費用等各階段過程、資源、方法。承蒙 ptt studyabroad、一畝三分地、朋友、甚至是Linkedin 上素未謀面的校友、前輩,小弟在此還願希望造福更多未來想出國唸書的朋友(雖然經驗可能不一定適用美國和 MSBA 以外)。
另外也包含一些版上很多人會問的問題:需不需要代辦、三圍夠不夠之類。
如果有任何想進一步詢問的問題,也歡迎留言或 email: linweihsiang0629@gmail.com
本篇主要想和大家分享申請前的思索過程,我想也是很多人糾結最久的:
我該出國唸書嗎?以及針對當時申請 Buisiness Analytics 的相關思辨。
同時涵蓋「怎麼評估美國就業狀況」、「簽證的基本介紹」。
想了解申請不同階段的相關細節、資源,歡迎直接點選下面的各篇連結:
(待補)
以是否該出國唸書作為這系列的首篇,是想探討非常重要但常常被忽略的:「出國唸書的必要性」。或許你篤定就是要出國唸書,或許是因為你感興趣的領域在台灣的就業市場有限,又或者懷抱一個出國留學的夢,想趁年輕的時候闖蕩一下,不論你的初衷為何,在申請前,請先好好思考自己「為何」決定出國唸書;相對的,如果確定這是必須為之的選擇,在申請的漫長過程中,請永遠記得當初的初衷,因為申請真的是個漫長又難免會讓人產生自我懷疑的過程。
在這邊我想點出一些「剛畢業」或者「剛開始思考」出國唸書這條路的人,或許還沒想過,亦是所有想出國的人需要思考的問題。
以我個人的例子來說,我的經歷比較特別一點,大學本科是商科,但在畢業前和朋友創業,做的又是軟體,也是因為這樣的機緣加上大學時對數據分析的興趣,開始想往商業分析的職涯發展,尤其是 B2C 產業,可以接觸到大量用戶數據成了我的首選,網路業尤為心之所向,相對來說,台灣在這塊不論是學術或者市場確實和美國有所落差,因此萌生想出國唸書的念頭;但這之中我也不斷思考,是否在國內就業或者升學就無法達成一樣的目標?或許也可以,只是這個脈絡比較不清晰。當時的選項有:
(1)在國內就業,轉換跑道 (2)國內進修 (3)留學
評估了上面的 1~5 點之後我才決定留學可能會是現在最好的選擇。
順便列出我當時對於上述五點的思考(必須重申,每個人的狀況不同,我的思維不一定適用在其他人身上):
1. 財物狀況及投報率:
(1) 從現況來說:大學開始接家教+畢業工作三年/投資累積一些存款+家裡稍微的支持 >> 尚可負荷學程的費用和在美生活費。
(2) 從收支來說:「預估收入」扣除「學費+生活費」至少可持平。這方面的相關功課我覺的不會白做功,建議可以在真的投入申請前多了解當地就業市場,以及學程之外的相關花費,以我當時的狀況,申請校的 student profile 都有就業狀況的相關報告,包含 base salary + bonus,有的學校甚至會給出不同產業、職位的校友的薪資數據,非常實用,除了評估投報率,也能審視這所學校的就業取向是不是自己想進的產業和職位,這部分會到選校文章近一步探討。
回到投報率的部分,在申請校的資料還沒搜集齊全前,可以看看下列幾個網站的薪資資訊
題外話,很多人可能會想到 Linkedin,但其一需要付費成為 Premium 功能才比較健全,其二,相較了解薪資市場,Linkedin 更適合拿來建立人脈、了解他人職涯脈絡、找校友等,在選校的時候非常有用!
2. 自我成長:
我的狀況算是滿明確的,因為背景非工科出生,工作也沒有大量運用到數據分析,求職這條路充滿不確定性,學習曲線在職場上很可能不比成為全職學生,此外擁有大量數據分析需求的大公司,依照我的背景在人資第一關可能就會被刷掉;而國內的升學選項在商業分析這塊並沒有直接相關科系,比較相關又不是大換跑道、可能申請上的就統計所(吧)。
3. 國外的現況:
我當初考量的點有兩項
(1) 市場發展(供需)
就算有薪資市場的資料,也無法保證未來仍有就業市場,了解欲申請國家在相關領域的趨勢將有助於思考是否真的可以達到預期的投報率。當然,很多因素會影響在市場變動的時候,找工作的難易度,比方就讀學程的扎實度、校友廣度、學長姐所在的企業都會影響找工作的難易度,不過整體的大趨勢還是影響很大的。
個人認為,現在念商業分析只算是跟在浪頭上(後),但這波浪可能會持續很久,也可能一波又一波。淺談一下商業分析這領域的發展,可溯及 2009 年 Google 的首席經濟學家 Hal Varian 說出 “the sexiest job in the next 10 years will be statisticians” ,自此,隨著硬體上的進步(存儲裝置)、IoTs 的發展,搜集和儲存資料的難度不斷下降,外加機器學習的演進,資料科學家成為炙手可熱的職業,現在最常聽到的 buzzword:Bid Data,也油然而生,這部分有機會再分享。回到商業分析領域,當大量的資料被搜集和儲存,反倒讓 “Data Management” 和 “Data Munipulation” 的難度和成本增加了,對於龐大的資料庫,需要有能夠針對問題,甚至在問題發生前洞察可能性、利用數據提出可執行方針的人,商業分析便在這樣的環境中誕生,因此從申請人數、工作缺額,甚至更粗略地用 Google Trends 都可以發現 2015 年後商業分析的市場需求不斷增加;然而同時申請人數也隨之激增。
商業分析是個連接數據科學和商業世界的橋樑,面對未來日益增加的市場競爭,勢必要在編程和數學這兩塊不能輸給數據科學相關科系出來的求職者;相對的,各領域逐漸踏入利用數據分析(雖然數據量不夠大的話老實說都是基本的統計學,跟機器學習和大數據差得遠),對不同產業的背景知識如果加上數據分析和程式能力,我相信就算未來趨於飽和,如果擁有這些條件,還是能在這個未來將成為「鋼需」的市場中佔一個名額。當然,其他在職場的軟實力也很關鍵,這個留在日後討論。
簡言之,目前商業分析還算是需求龐大,雖然看似將走向供過於求,但真的擁有頂尖能力(縱貫數學、程式、商業)的人才還是供不應求。
(2) 是否能待在該國(美國)工作(這邊順便介紹 CPT、OPT)
以下 CPT、OPT 和工作簽介紹,已清楚的可以跳過,看後面「怎麼評估 OPT 後拿到 H1B 的人有多少」
關於在美求職的部分,勢必要談到簽證,還有所謂的OPT、STEM program,這是很粗略的講法,簡短介紹一下簽證和 CPT、OPT 這兩個詞彙,畢竟要待在美國工作,必然需要一個「合法身份」。
CPT、OPT、H1B
首先,CPT(Curricular Practical Training)、OPT (Optional Practical Training)都「不是簽證」,只是 F1(學生簽)在不同時間點下可以在校外工作的資格,從字面 Practical Training 可窺知一二,本質是為了讓專業學科在學校外可以實際操作。
CPT 是在學的時候使用,有趣的是必須先受雇才能申請,但如果你是學生,也還沒拿到 CPT,這樣公司要怎麼放心地給你 offer?因此成了雞生蛋蛋生機的問題。這幾年很多學校都有所謂的 “capstone project”,直接和業界合作,因此選校建議找有 capstone project 的學程(可以看成自帶實習)。
再來看 OPT,從上表可看到申請時間是「畢業前 90 天到 畢業後 60 天內」,這只是申請時間,另外有個生效時間,要受雇必須在「生效時間後」,而生效時間是可以填的,「最慢就是畢業後 60 天」;那為何畢業後是 60 天呢?這是另一個緩衝期,讓你可以找工作、搬離學校宿舍、重新安頓(如果你不是在美東、美西大城市就學,畢業後常常會 relocate 到其他地方),如果你開始時間是畢業當天,假設花兩個月找工作,這時候你 OPT 的時間已經用掉兩個月,等於浪費;那有人會說,我可以把生效時間填後面一點,這樣我不就賺到,比方畢業後快 60 天才生效,這樣我畢業後可以在美國 14 個月,但回到前面講的,要生效才能受僱,你拖越久萬一其他人都找到工作上工了,公司為什麼要等你?所以不要把 OPT 兩個月的緩衝拿來當作可以「賺到」,最根本的就是在學的時候就找好工作,越快談好,一畢業越快生效拿到 offer 是最棒的狀況,那前面的 CPT、internship 就很重要,所以才說盡量找有 capstone project 的學程,而且最好有跟幾個固定大企業合作、行之有年。
而 STEM Program (Science, Technology, Engineering, Math)的好處是 OPT 比一般多出 24 個月,也就是畢業後如果順利,可以在美國待上三年(一切都還是以找得到工作為根本,別忘了失業超過 90天失效的部分 )
以上 CPT、OPT 介紹結束
回過頭,那 OPT 結束後,到底有多少人待下來,可以拿到所謂的工作簽證?(H1B),這可能是大家最在乎的,當時我用了兩個方法。
I. Linkedin
II. H1B Salary Database
Linkedin 的部分有點徒法煉鋼,主要是針對學校,直接從學校版 > 校友 > 查畢業年份為三年前的(我當時是看 2015~2016 兩屆為主),這些校友 OPT 已經過了,看有多少還留在美國,同時這個過程也能了解不同學校的就業趨向、產業、流動率等等,我自己做了個 excel 表把不同學校的校友,實習的工作職稱、公司抬頭、產業別,到畢業後三年內的變化做記錄,這樣之後選校會是非常受用的資料庫。(同時也可以針對跟自己相似背景的人做調查,但這個需要有 Linkedin Premium,個人認為是很划算)
H1B Salary Database 的部分就更廣,好處是可以看到各地區(州、城市)拿到 H1B 的數量、申請公司、薪資;但相對沒辦法知道員工的背景。
4. 自己想成為怎樣的人
5. 機會成本
第四、第五點我覺得這比較多個人主觀意見,就留給想出國的夥伴們自己好好思考了~
如果你真的確定你想出國,也確定財力、時間等必要條件可行(其實財力部分還算是有彈性,如果真的暫時無法支應,也能考慮學貸),接下來要做的兩個步驟將會是:
薪資網站:
Glassdoor、PayScale、Indeed
簽證及工作相關:
CPT、OPT (Berkeley International Offiece)
CPT vs OPT vs H1B(中文介紹)
一年 MSBA 該不該做無薪實習(這篇點出學制對實習的影響,該學長也是 UMN MSBA 畢業生,許多文章非常有參考價值)
H1B Salary Database
MSBA、DS 美國學程、學生數量
#一更
現在美國疫情嚴峻,一年期的 MSBA 畢業後將面臨更不確定的經濟狀況,這點對於正在想要去美國念碩的同學需要多加留意接下來的動向。