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在圣母的第一个学期结束了，回头看这半年，拿到了几家面试，也去过dream company的onsite（虽然自己太菜挂了），认识了一群志同道合愿意互相帮助的朋友，学到了很多，非常充实的一个学期，再给大家做一些新的update。
因为没在别的program学习过，也很少和在别的ba的朋友讨论项目课程，所以也没有什么对比度。但我觉得nd的课程还是非常实用的，感觉很适合想做data analyst的同学。Module 2一共四门课：
(1) Advanced Statistical Inference: 这门课真的cover了非常多的统计内容，也是我花的时间最多的一门课，内容基本cover到chi-square, robust regression, quantile regression, logistic regression, poisson regression, bootstrap, permutation, linear mixed model, power analysis, Bayesian Regression, PCA, Lasso, Ridge, Elastic Net，R Shiny等等，也都是用R（努力回忆我学了啥）
(2) Python for data analytics: 主要讲python basics(class, loop, exception handling等), numpy, pandas(从pd series & dataframe，data loading, selection, manipulation, aggregation, concatenation, merging, groupby, missing value这些比较实用的都讲了一遍), matplotlib, web scraping(beautifulsoup和api)（这门课本身作业非常多，后来突然少了一点，我道听途说，是班上的美国人觉得python作业太多了就投诉了老师，后来作业一下子就少了起来hh，不知真假）
(3) Machine Learning：这门课算是ML入门吧，没有讲的很深，但是老师把算法讲的都蛮透彻，我个人感觉配合Kaggle学习一下，自己做做project，应付一下面试也没啥问题。这节课主要cover了Association Rule, Clustering, Logistic regression, KNN, Decision Tree, Random Forest, Bagging, Boosting之类的；下学期的Unstructured Data Analytics这门课我提前看了syllabus，会继续讲NLP、朴素贝叶斯、SVM和神经网络，具体的一些topic包括，text analysis & classification, sentiment analysis, image classification之类的，这门课不会太涉及deep learning，会用到一点keras和tensorflow。
(4)Data Storytelling：我个人不喜欢的一门communication的课吧，感觉有点浪费时间，不过班上美国人很喜欢hh。
另外项目也给我们开了一年的datacamp和linkedin learning的账号，平时自己可以去里面额外学习和练习。
【Career Fair】
在mod1的时候忘记讲了，fall semester大概有3场大型career相关的活动，一场consulting connect（四大、MBB都有）、一场ITAO career connect（itao是msba所属的mendoza的department，那天来了很多公司打算招analytics方向的人）和一场全校性的fall career fair。虽然项目director当时并不鼓励我们去参加career fair/connect和面试，但是大多数国人还是坚持去了lol。其实也算是蛮不错的经验，能提早试一下自己的elevator pitch，学习一下怎样去和recruiter/manager们聊天，从面试中总结自己的不足，然后spring正式拉满战线找工作。整个9-11月handshake上能注册的各种event还蛮多的，比如四大和一些healthcare公司的office hour。
下学期的话还有一场itao career connect和winter career fair。不过career fair里大多数公司还是不sponsor的，所以大概率还是需要自己出去networking吧hh。
【Mendoza Club】
圣母的Mendoza Clubs算是一个我比较喜欢的设置，有很多club可以加入，例如marketing club, finance & investment banking club, business analytics club, tech club (just name a few)，不同club会举办各种各样的活动，比如tech club今年邀请了即将入职google做product manager的mba/msba双学位的学长做了几场product case interview prep, BA club办了Chicago Trek（今年去的是Google, TransUnion, Enova, Gartner），这些club也会办一些networking和guest spearker活动，平时偶尔也会发一些跟着prof做项目或者TA/RA的机会。
【ND MSBA的人】
比较感动的是身边有一群一起努力的朋友吧。会因为彼此拿到面试或offer而特别开心，就算在面同一个岗位也会互相分享行业理解和面经、完全没有保留，会因为一起做project而产生各种分歧但又在结束之后迅速和好，会等我从芝加哥onsite结束晚上飞回南本德然后请我吃饭听我bbdd面试题，会凌晨的时候还让我去他家里帮我debug，notre dame is a special place。
【脑子里突然想到的一个故事】 我身边某位好友是一个挺好的美本，他给他本科校友发领英notes约电话，基本不理他lol；但是他找圣母的校友，10个里面有7个都是有回复的，所以这大概也体现了为什么圣母的校友网一直被称为全美最responsive的吧hh。
【说一些缺点吧】 （1）项目时间较短，虽然官方是10个月，但是和另外几个10个月的项目(Emory, WFU)比起来少了一个多月的summer semester，感觉还是奇怪的；不过好像今年要在summer开一个bootcamp，略有缓解吧。 （2）今年项目没有涵盖到big data, cloud computing相关的课程，我觉得还蛮遗憾的。不过，nd今年的class size要从35扩到80，所以mendoza目前正在招4名新faculty来assist下一届msba，想提供更多的必修课和选修课给msba的学生（cloud computing就是项目director想要加的一门课之一，所以这个缺点大概率下一届就不存在了） （3）第一届项目所以在教授开课分配方面出了点问题吧，我们python老师是直接找的mendoza dean office的data scientist来给我们上课，虽然他自身水平很高（umichi本科，usc的phd），给我们上课用的tutorial也写的非常好，但是讲课水平实在是不太行，另外是下学期的选修课，我之前最心水的一门marketing analytics，19fall semester是开了这门选修课，但是20spring因为教授不够了，就直接给取消了，所以lz不得不选择了sports analytics....这也侧面反应了学校的确是应该多招几个faculty来多开一些课了..
【最后】 以上都是我个人的一些分析。总的来说ND是一个性价比很高，比较适合new grad的项目。大多数同学都是有1-3万的奖学金的（我们这届94%的人拿到了不等额的奖学金），所以一年下来的开销会比较小。圣母本身和商学院在美国的名气都非常的好，项目的tech程度也是我个人觉得很合适的，不过平时自己还是要额外看很多课外的东西。
Go Irish!
最近刚刚结束了module1，分享一波最新的就读体验，欢迎大家申请ND。
【ND项目基本介绍】
Notre Dame在今年(2019)年开设了第一届Residential MSBA。项目的时间是从第一年的8月持续到第二年的5月，一共10个月。两个学期一共被分成4个module(7周/mod)，31个学分，每个module之间有一个interterm(一共2个)。项目的上课时间是周一至周四的白天。现在early round和round 1已经截止。
（附官网）
https://mendoza.nd.edu/graduate-programs/business-analytics-msba/
【Class Profile】
Class of 2020一共35个人，华人的本科比较丰富多彩，美/港/台/德/大陆的本科都有。美本的话有ND/USC/UMICHI/UIUC/GWU/UW等，陆本的话985、211、双非（中外合作）也都有。关于标化，以下是一些官方数据：
Average GRE/GMAT: 324/707
Average TOEFL/IELTS: 108/7.5
Average GPA: 3.67
【课程】
第一个mod一共五门课，课的难度不是非常大，作业和group project比较多，没有business方面的课，课程可以在官网上搜到。
module 1主要学的有
(1)基础统计，内容包括distribution, prob, hypothesis，experiments，linear regression和non-linear regression，optimization等，以及用R去调包。
(2)Data Management，前一半课是讲sql，后一半是讲用R去data wrangling(dplyr, ggplot, regular expression)，这门课的作业比较频繁，也非常有用。这门课一共有四节lab，上lab课的时候大家在音乐声下一起做题，有一种竞速赛的感觉哈哈。
(3)Data Visualization: 主要教tableau
(4)Predictive Analytics: 主要讲association rule, decision tree, logistic regression, neural network等等，以及如何用SAS去拖拖拽拽lol（这课tbh有点鸡肋lol）
(5)Bridge to success：底下career service的部分会讲这个
下周开始的Module 2主要是讲advanced statistics，machine learning以及Python，再下学期的mod3和4也有一些business的选修课可以选，具体可以在官网上查到。
【Career Service】
MSBA的有一个只负责我们项目的coach，可以帮忙改简历、改cover letter、改pitch，mock interview等等，想约的话随时都可以。项目在第一个module有一个1学分的课叫: Bridge to Success，主要是讲interview techniques，elevator pitch，networking strategies等等。我们的coach也会每两周举办一次lunch&learn和大家探讨analytics方面的问题。
【找工作情况】
班上的华人找工作真的蛮努力，在我自己面试和networking的过程中也感受到nd校友的很多帮助。班上的华人学生在开学两个月内陆陆续续都面过/正在面一些公司，例如：
美国：Uber, FedEx, T-Mobile, Eli Lilly，Walmart Lab, EY, Deloitte, PwC, etc
国内：头条、好未来、新东方管培、腾讯等
【目前已经有中国同学拿到了EY、Deloitte、PwC和Uber的offer】
【生活与交通】
ND坐落在印第安纳的南本德，是个没有火锅没有(正常)奶茶的真正意义上的美国农村，没什么可以玩的。大家的生活非常朴实，同学之间也没有什么drama的故事。
交通方面，南本德到芝加哥开车大概一个半小时，飞芝加哥大概二十分钟，坐火车的话大概两小时（～$15）。
【最后】
祝大家申请顺利，如果有关于申请nd的问题可以在本贴留言，我之后也会来更新一些新的情况。
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发表于 2019-10-25 10:55:08
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