2023-11-06|閱讀時間 ‧ 約 14 分鐘

MSBA 美國碩士申請全紀錄_3 — 如何選校_上篇


系列文之第三篇將分為三部分,其一,如何選擇學程(如果已確定要唸哪個學程可跳過,但建議可以再看看思考一下),其二,選校採納指標;其三,個人當時選校清單,以及相關資訊分享。本篇篇幅較長,拆為上下篇,上篇包含前兩部分;下篇則另有總結懶人包。

如果有任何想進一步詢問的問題,歡迎留言或 
mail: linweihsiang0629@gmail.com
如果對申請其他部分感興趣,可以直接點選對應文章:

重申一下選校的重要性,選校不僅是確定申請的第一步、決定 GT 分數門檻該設定多高,同時也可以更清楚自己的背景、志趣,和各校、各學程的匹配度如何。就算是同個學程,不同學校的差異也可能會很大,不僅著重的專業不同,校友、學校資源,乃至於地緣關係都會導致就業市場、畢業出路等有所差異,因此千萬不要就單純拿排名、或者鎖定單一學程就開始動工,非常可能會扼腕錯失其他良好的機會。

如何選擇學程

會看到本篇的夥伴應該都有確定想念的學程了,但如果只是對某個領域有興趣、不確定有什麼相關學程,可以瀏覽一下這個章節;如果是還在猶豫要不要念碩士,可以參考:
我該出國唸書嗎?CPTOPT 是什麼?就業狀況怎麼查?
  1. 回朔法(從工作回推學涯):

求學終歸要就業,若有確定的職涯規劃(產業,乃至公司甚至地區),透過 linkedin 可以看公司聘用人員主要來自哪些學校、什麼主修;同時能從員工個人資料看完整的學業、工作背景,很多人會條列在各個工作、學涯中主要執行的專案、成果,有助評估這樣的學涯、職涯是否為自己想要的,這個也是在有了第一階段的初選表後,要進一步選校的好方法(之後介紹)。唯一的缺點是 Linkedin Premium 要 NT$1,500/月(有點貴…但個人覺得值得)。

2. 推演法(從校友揣摩職涯):

如果只有大致方向,可以先上網查有關的學程,然後直接上校方官網看就業狀況,很多都有校友任職的主要產業、職務等資訊。當然也能使用 Linkedin 從學校校友資訊看學長姐都去了哪裡。

UMN Placement Report,有學程校友進入的產業類別,亦有薪資資料

在研究學程的過程中,不要過度執著於學程名稱,看過課程安排再來選擇,比方 UT-Austin 的 MSBA 下有 Market Analytics Track,將數據分析應用在市場調查、行銷、客群分類等行銷面向;而 UT 另有 MSM,學程內也有數據分析課程,兩者課程編制相似度滿高的,因此如果是對「行銷」有興趣,但想有數量化分析能力的夥伴,可能就可以考慮 MSM,而申請 MSBA 並選擇 Market Analytics Track 也可以是個選項,倘若一開始就只用 MSBA 為關鍵字搜尋,那將錯失這樣的訊息。

若還不是很確定要念什麼,除善用谷歌大神、請教學長姐,留學相關論壇如追夢網、一畝三分地上都有很多不同領域的就學經驗分享。和數據分析有關的有 MSBA/MSDS/MSIM,又或者對財務和行銷有興趣,現在很多 MSF、MSM 也有數據相關課程,重點還是自己的興趣在哪。


如何選校(評估指標)

  1. 課程、師資、院所、師生比、學程長度
  2. 職涯資源、學長姐就業趨勢(包含就業率、產業)
  3. STEM & Capstone Project
  4. 地理位置
  5. 排名、口碑
  6. 其他(生活品質、學費等)

  1. 課程、師資、院所、師生比、學程長度
    這幾點比較是「教學品質」的部分,學程長度的考量較為不同,會最後解釋,雖然說是教學品質,但也要看個人取向,以下依依介紹。
  • 課程:商業分析本質上橫跨商管、分析(數學)、工具(程式),每個學校著重的可能不同,有口袋名單後可以上校方網站詳細閱覽課程安排,像 UCLA 對數學和編程能力的要求滿高的,在官網就明顯看得出來。即便分析或者程式語言,各校主要使用的程式語言、分析應用方面也可能不同,比方 Purdue 的 MSBAIM 有很大一部分的課程使用 excel、SAS(甚至有合作能拿證照),而大多學程離不開 Python 和 R。再者,商業分析涵蓋不只上述而已,Database Management、Data Visualization 等都是一個稱職的商業分析師必須會的,若細究課程安排也能知道學校是否有相關訓練;此外,若很在乎技術含量,能研究是否有 Machine Learning 相關課程;課程編排上,學分數和課程彈性也是個考量點,請見下一段。

UCLA MSBA recommended preparation

  • 學分數、選課彈性:大部分學校都有所謂的 Track,類似選修模組,通常在第二個學期後,讓分析能力可以應用在某個領域,常見的有 Marketing Analytics、Financial Analytics、Data Analytics,甚至 Healthcare Analytics 及 Supply Chain Analytics,如果學校有和職涯相配的 Track,是一大好事(這邊也重申第一大段選擇學程的部分,比方有的 Marketing Program 下有分析課程,而有的MSBA 下有 Marketing Track,選擇學程時多看,不要馬上就只鎖定一種學程才不會錯失其他機會)。那到底哪種安排好,其實看個人,像是我最後選擇的 UMN 就非常硬,且沒有選修;而以 Customer Analytics 著稱的 Washington St.,Louis 就開了很多 Track,另一個思維是,從課程安排反思學校的重心是否能補足自己不足。

Washington St.,Louis 的 MSBA Tracks

  • 院所和師資:開課院所和課程架構、師資有緊密關係,通常商學院下開的可能對商業知識的比重相對較高,有人詬病這樣技術含量相對低,但也不全然,說到底還是看個人想學什麼;另一種是商學院和資訊或工學院合開的,滿大一部分的 MSBA 都是這樣;最後一種是工學院/分析中心開設,像是 GIT(喬治雅理工)、NU(西北大學)、NCSU(北卡州立)。如果有空也可以翻翻 Faculty Information,進一步了解教授的背景、研究領域。院所不只影響課程架構,也影響申請,工學院開設的通常偏好理工相關背景之申請人,而商院或合開的較不侷限,有工作經驗對後者的加分效果較大,然而還是要看各校,這個概分並不全然適用。
工學院/分析中心資料引用 Henry Feng:美國商業分析碩士申請選校策略
  • 學程長度:這點影響最大的是實習機會,多數 MSBA 為一年期,短則 10 個月,不太可能找暑期實習,當然 Career Service 做得好、就業率高的話是不用太擔心,只是相對找工作的時間壓力就大,常常第一個學期一過,甚至有人剛到美國就開始為求職鋪路;反之,學程較長可以有實習機會、不會那麼快進入職場,算是額外賺到工作時數(暑期實習不算在OPT內),但學費和生活費相對高昂。此外,如果申請學校位置非大城市,通常畢業後也要 relocate,有暑期實習不一定就能當成轉正職的敲門磚。
  • 師生比:這點常被忽略,近年許多學校開始擴大招生,是否還能維持原來的師生比和教學品質,最好詢問就讀過的學長姐,像我問到 WUSL 的學姊就提到她的下一屆擴招學生人數翻倍,品質可能有影響。

2. 職涯資源、學長姐就業趨勢(包含就業率、產業)
這部分和課程是我評估的最大重點(STEM 對我則是必須,見下一段)。

  • 職涯資源:有點土法煉鋼,上校方官網看 Career Center,不僅是就業諮詢,也包含有沒有一些校友活動、網絡,和業界的合作緊密度,花點時間用心,其實都能從 Career Center 挖到資料;此外,Career Center 是否專為學程設計,還是服務全院學生,這也是個可評估的項目。這方面能夠搵到校友最好,而 UMN 就讓我覺得在這塊做得很用心。
  • 就業趨勢:這部分最重要的就是就業率了,校方也知道國際生希望畢業後能順利在美工作,因此前段學校這幾年都有不錯漂亮的數字,像 UMN 連續五年就業率 98%,其中三年 100%,許多 Tier one 的學校都有這樣的數字。但這只是在畢業後順利找到工作的,在 OPT 的三年內是否都順利待在美國,不妨用 LinkedIn 直接找校友檔案,看兩三年前的學長姐是否還在美國。

此外同樣是 MSBA,各校可能因課程核心、地緣、合作企業、州內的主要產業而影響就業趨勢,比方 Emory MSBA 就和 Fedex 有密切合作關係,且亞特蘭大的物流業也相當發達,很多人畢業後第一份工作就與其相關;而 UCSD 雖未在 LA 市區,但因學程師資和位處加州的地緣關係,就有一定比例的學生畢業後前往網路業和 E-commerce,如 Wish、Target等大公司,而想知道就業趨勢最快的還是上官網看相關訊息。

UMN MSBA Class 2019 任職公司

3. STEM & Capstone Project

請看第一篇:該出國唸書文中的 OPT 段落,不然文章篇幅要爆了。簡言之,如果學程是 STEM program 會是個大加分,延長了能在美的時間;而 Capstone Project 則讓學生在學程中可以有實務經驗,更重要的是有機會受到合作企業的青睞而獲得工作機會。大多數的 MSBA 都是 STEM program。

4. 地理位置:地理位置的重要性對於申請美國學校格外重要,畢竟幅員遼闊,同第三點講到,不同州的產業發展不同,不僅影響就業趨勢,甚至也影響好不好找工作,如舊金山大學就在 San Francisco 市中心,起居範圍內都是公司行號,這要面試和找工作的難易度和在中部市郊可想而知,但我覺得這點是在其他條件都差不多時可考量。或者說看自己的背景,有聽過有人其實已經是技術底子深厚,因此申請 USF(舊金山大學),反正該有的能力他都會了,要的是在進修同時,一赴美就能在學期中不斷找面試的機會。

5. 排名、口碑:這點有點主觀,如大陸那邊有很多資料,但大家給的排名都不盡相同,儘管如此還是有一定的參考價值。此外,學程本身的排名和學校排名意義也截然不同,建議以學程本身的排名為主,但綜排(知名度)多少影響國內就業,所以這點要看打算在哪工作,有些學校專業排名高,但可惜知名度在亞洲較低,若沒有在美工作,有人會顧慮這樣相對可惜。個人認為一個有概念的公司/人資,不應該在應聘的時候對於碩士學歷只看學校綜排就下定論,因此還是建議以學程排名為主。而所謂的口碑,主要是看論壇上的就學經驗,這幾年許多學校廣開 MSBA,但新學程品質如何尚不可知,且和業界合作的關係可能沒那麼密切、該學程也尚無校友可成為未來內推的敲門磚,但老字號也可能教學上沒跟上最新技術趨勢,因此都要考量。

6. 其他(生活品質、學費):現實面總歸要考量,除學費外,治安、氣候如對自己的重要性很高也應考量,如 UMN 所在的明尼蘇達,以冬天如果沒開著暖氣、開水龍頭讓管線暢通,會冷到管線爆裂的程度著稱…,如果是真的耐不住寒冬的人,可能真的要三思了。我當時是多少有考量治安層面,不過半夜不要單獨外出、避開當地一些治安較差的地區,便能降低許多風險。


資源包

關於選校,當時在申請及寫本文時看到下列幾篇文章的論點也很清晰有理,歡迎參考:


小結

  1. 在選校前,先確定自己的職涯方向,可多看多問,不要只鎖定單一學程。
  2. 有了初選清單後,善用 Linkedin 和校方官網資訊,尤其校友就業資訊,同個學程不同校的差異度可能很大。
  3. 除課程質量外,課程結構安排、時長、地理位置、就業趨勢皆應考量。
  4. 若可以,詢問已畢業之學長姐,切記禮貌、做好功課再發問。
  5. 排名是個參考依據但並非全部,合適性還是首要。
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