跨領域申請：關鍵 Takeaway
1. 確認每間學校的 Prerequisite
2. 規劃補技能時間軸
3. 三大管道：stanCode/ 線上課程平台/ 隨班附讀
在奧美工作的兩年間，我不斷思考未來美國留學想申請的 program。
大學經濟系畢業的我，一開始認為 MBA 是商科人的最佳選項，survey 後才發現 MSBA (Master of Science in Business Analytics) 這個 program——用數據分析輔助做商業決策，似乎是個符合趨勢的選擇。
只是，我除了大三修過資工系的程設一、二（二還被當……）之外，就再無相關程式基礎。
在這樣的限制下，我仍然申請上 5 間學校的 BA program，其中不乏在招生頁上提及「需要堅實計量能力」的 Top Tier 學校。
我是怎麼做到的？用了哪些資源、花了多少時間？且讓我說給你聽。
① 看準再下手——確認每間學校的 Prerequisite
根據學校不同，需要的能力也不盡相同。例如，UCLA MSBA 建議申請者具備以下相關背景：
- Linear Algebra
- Multivariable Calculus
- Statistics and Probability
- SQL
- R
- Python
而 Duke MQM:BA 則希望申請者來自特定科系，且曾修習 math/ statistics/ computer science 相關課程。
通常 Prerequisite 只是「建議」，有該能力的確能增加申請成功的機率，但經驗有缺 ≠ 無法投遞申請！以我為例，即使沒有修過 Multivariable Calculus 和 Probability，投遞 UCLA 後仍然收到 Interview 邀請。
在學校眼中，只要你是有潛力的學生，包含商業上的成就、技能、團隊與領導經驗等，就有可能被看見、獲得「有條件的錄取」。舉例來說，我身邊一位朋友，因為有豐富的工作經歷，在毫無計量背景的情況下，被 Top Tier 學校帶條件錄取：開學前，需補足 R/ Python 程式能力。
② 準備時間軸——用 Gap Year 一年補足
在投遞申請之前，我裸辭離開職場，用一年 Gap Year 準備留學。除了備考 GMAT/ TOEFL 之外，也投入大量時間在點 BA 技能樹。
建議轉領域、跨領域的申請者，都好好規劃補技能的時間軸。由於 UCLA 是我的第一志願，因此我結合它的 Prerequisite 和自身狀況做考量，來決定該補哪些經歷。
關於計量能力，由於我是經濟系學生，大學時修過統計與微積分（Multivariable Calculus 和 Probability 的初級課程），因此我選擇重返母校隨班附讀，用一學期取得線性代數學分。
至於程式能力，如前面提及，我大三時修過資工系的程式設計，當時學的是 C/ C++；R 則在統計課上短暫接觸過。因此，我選擇加入 stanCode 補 Python 技能，整體課程＋作業時長約 4 個月；同時也在 Cousera 上註冊一門課，用 1 週稍微增加對 SQL 的理解。
透過比對 Prerequisite 和自己的背景，就能決定接下來要補全的部分。當技能樹長得越完整，學校錄取你的可能性也越高！
③ 三大補背景管道——這些方法學起來！
如前所述，我在投遞申請前，曾透過隨班附讀、stanCode、線上課程平台加強我的能力；接下來，我想和大家說明，具體究竟包含哪些課程：
❶ stanCode
stanCode 是由 Stanford 電機系畢業的學生創立的程式教育機構。我在 stanCode 上了三門課，作業不僅成為我履歷上佔一大部分的作品集，在 Interview 時也成為很好發揮的材料，更有一個 Project 被面試官大力讚賞！詳細說明如下：
- SC001：零基礎也可以上的 Python 課！老師 Jerry 拆解 Coding 邏輯的能力非常強大，只要認真跟課寫作業，完課後就有紮實基礎。
- SC101：進階 Python，會學到物件導向、資料結構、演算法、資料視覺化等，都是商業分析很注重的技能。此階段還可收穫 6 個 Python Project，十分值得。
- SC201：從機器學習一路進入深度學習、自然語言處理、影像辨識，內容深度已經到達 Data Science 領域。過程中會收穫 1 個 Machine Learning Project、1 個 AI Project，若想申請 BA 課程設計較 tech 的學校，很推用這門課打底、打造亮眼作品集。
❷ 線上課程平台
推薦使用 Coursera、DataCamp 這兩個付費平台，月費制、價格不高、常常有折扣，且大部分學校都承認他們的 Certificate。
- Coursera：我當時上的是 Introduction to Structured Query Language (SQL)，理解最基礎的 SQL 語法、關聯式資料庫的概念，課程深度滿淺，適合想先對 SQL 大致有個輪廓的你。
- DataCamp：如果想先了解 SQL/ R/ Python/ Tableau/ Power BI 在 BA 的應用，大推 DataCamp 的 Data Analyst Career Track。我在申請都投完後才開始在這裡上課，小後悔沒早點訂閱。每種語言的課程，都會搭配商業情境來解說，且練習機會極多，是實作導向的課程，同時中間也會穿插 Project 並引導你完成。
❸ 隨班附讀
若缺少的是統計、微積分、線性代數這些數學課，推薦回大學隨班附讀。不一定要是自己的母校，有開同類課程的大學都是選項，流程如下：
搜尋有開類似課程的學校 → 查看該校隨班附讀要求 → 開學前寄信詢問授課老師是否同意你修讀 → 繳交學分費 → 開學上課
當時我選擇回母校清華，修讀電機系的線性代數。現在想想實在太有挑戰性，建議大家可以找資工或商科系所開設的數學課，比較不會涉及過多的理論及計算。（那學期痛苦又快樂，之間找了教授好幾次，最後只拿了 C 😅）
打算申請 BA program 卻沒有經驗或背景嗎？
目前我正在籌備轉領域陪跑服務，若有需求或想先諮詢一次看看，都可以寄信到 [email protected] 詢問唷！
期待能陪伴你，在申請這條艱難的路上走一段。
