哥伦比亚大学商业分析硕士是工业工程与运筹学系(IEOR)和商学院联合设立的，是哥大工程与应用科学学院以及商学院最新开设的研究生项目。

　　学校位于纽约曼哈顿，这个地理位置对于BA来说是极好的，实习就业的机会都很多。一共有三个学期，上课是在一二两个学期，第三个学期主要是实习。差不多一共有110个人，大部分都是中国和印度的小伙伴，也有少数的法国人。

　　一个36学分的STEM指定课程(相当于12门3学分课程)，假设在概率和统计方面有充分准备，学生在IEOR(工业工程和运筹研究系)至少修6门课程，在商学院修4到6门。其余的课程，如果有的话，可以从工程学院、国际和公共事务学院、法学院或经济、数学和统计系选修。

　　申请要点

　　GPA：项目官网对于GPA的要求是3.0以上，但是一般申请哥大的小伙伴GPA都不低，这就无形中拉高了整个录取的平均GPA，总之GPA多多益善总是不会错的。

　　TOEFL/GRE：周围的同学大多都是TOEFL108+，GRE325+，学院里比较看重学生的TOEFL口语和写作，所以口语低于22的小伙伴一定一定要把分数刷上去!

　　实习：首先BA是一个以工作为导向的项目，项目招生还是很重视实习工作经历的。如果标化成绩都达标了，那么有含金量高的实习经历一定是申请时非常加分的一点，毕竟项目名声的好坏最终是由其就业情况决定的，如果你的工作能力很强或者是有这个潜力的话招生官肯定会喜欢的。实习经历一般都是在大企业实习三个月加上一封业界老板的推荐信，所以大家如果想要申请哥大BA的话要往这方面靠一靠哦。

　　先修课程：项目要求申请者有扎实的数学基础，最好是学过微积分、概率论、线性代数和统计学。此外就项目本身而言，BA对于编程也是有一定要求的，所以申请的同学本科最好学过python、SQL、R等一些数据分析的语言，C、C++和JAVA也很好，没学过的小伙伴可能在上课的时候会有点吃力，最好是通过网课来弥补一下。

　　课程设置

　　项目要求学生要修满36个学分，其中有至少六门要选IEOR Department的课，4-6门要选商学院的，此后如果学分还没修满，还可以选择性修读其他院系的相关课程，比如 the School of Engineering，the School of International and Public Affairs，the Law School或 the Departments of Economics 和Mathematics and Statistics。刚去的时候有boot camp，会上Python和概率论，考过了就可以代替3学分的Python或者1.5学分的prob，少上一门课也可以少一点负担。

　　第一个学期有五门课，分别是IEOR E4004 Optimization、IEOR E4100 Statistics and Simulation、IEOR E4501 Tools for Analytics、IEOR E4523 Data Analytics和ENGI E4000 Professional Development (0-credit)

　　第二个学期有选修也有必修，课程有Financial Technology (Fin Tech) & Analytics、Marketing Analytics、Healthcare Analytics、Analytics Algorithms and Methodology、IEOR 4524 Analytics in practice和IEOR 4650 Business Analytics。哥大的课程设置还是比较全面的，IEOR的课非常tech，商学院的课主要锻炼我们的口语和表达能力，总之哥大的课程质量都挺高(除了少数水课)。

　　IEOR 4100 STATISTICS & SIMULATION：比较基础的统计课，主要是讲中心极限和假设检验之类的，本科如果学过统计学的话这么课就很简单，一般考试的时候有点小失误就没有A+了，所以做题还是要细心一点。

　　IEOR 4004 OPTIMIZATION MODELS AND M：讲的内容是线性规划、duality和network，虽然老师讲课的时候有些枯燥，但是内容还是很有帮助的。有些题目挺难的，要自己画图找最大或最小的路径，有些就很简单，一般用python或者matlab就可以搞定。

　　IEOR 4524 ANALYTICS IN PRACTICE：学校和外面的公司合作的课，跟着公司做项目，大家根据项目的内容选择自己要做的项目，认真做的话可以学到很多东西，把理论的知识运用于实践。我们今年可以选择的公司有很多，偏tech的有Apple、Lenovo、IBM等，HF有point72、BAM等，BB行有GS、UBS、MS，其他的还有walmart、S&P等。

　　IEOR 4650 BUSINESS ANALYTICS：这门课是第二个学期的课，其实就是DA面试的准备课程，教我们用数据分析得出来的结论用通俗易懂的语言讲出来，老师是商学院的，人很幽默，讲课的语速很快，会讲linear regression和ml的基本内容，还是挺有用的。

　　IEOR 4501 TOOLS FOR ANALYTICS：这门课在前半个学期以极快的速度讲完了python(所以建议有python基础的同学选)，从数据类型到oop，后半个学期则是在Google cloud上学git、vim和command line tool。最后还教了django，让我们用django自己搭建网页，做出来后很有成就感，感觉非常棒。这门课的老师性格比较傲娇，要我们全部用英语，标准也很高，一共有三次比较难的quiz，期末考试倒是不难。

　　IEOR 4523 DATA ANALYTICS：授课老师的背景很强，讲课的水平也很高，从numpy、pandas教到network、visualization、text mining和machine learning。这门课有一个project，是学过方法的商业应用，好好做可以加分，而且以后面试的时候也可以写进简历里面。这门课的考试很难，经常会有超纲的题目。

　　IEOR 4525 MACHINE LEARNING FE & OR：这门课的难度比较大，主要的学习重点是supervised machine learning，教我们推导和python应用。老师会给我们整理一些资料，对于学习ML很有用，能够为以后的学习打下基础。这门课期中期末都会有written和notebook，两者各占一半分数，作业挺难的，期中期末的分数也比较低，平均分大概是65分左右，不过认真学的话其实是不难的，而且满满的都是干货。

　　就业情况

　　就业的话有Finance(包括quant、咨询和financial service)和Data(Data Science/analyst)两个方向，金融一般是各大投行，比如GS ST、GS WM、DB Quant，中金中信等。

　　对于想做finance的同学，比如是quant方向的，建议还是申请FE或者OR吧，FE的课程设置对于quant来说非常合适。另外BA的选课其实很有限，有很多FE的课都不能选，但是OR的选修课就有很多可以选FE的，根据就业情况来看OR去quant的也更多。

　　对于想做Data的同学，其实学好coding刷题是最重要的。大四下有空的时候多去找一些data相关的实习，如果能够找到eBay、PayPal等美企的数据分析岗位实习就再好不过了，这些实习经历在以后找工作的时候会给我们很大的帮助。还有就是平常上课的project也要认真做。

　　再来说说学校的就业资源，哥大的MSBA是隶属于IEOR系的，系里一共有四百多个人，MSBA和IEOR系其他项目(MFE、MSOR、MSIE)的学生共享所有的就业资源。系里的就业资源主要是info session和IEOR Job Board，还有全校共享的handshake。Info Session主要是一些公司来我们学校介绍，有点宣讲会的味道，结束会有大概50人排队和两三个公司的负责人network，部分会发opening到IEOR job board。

  编辑：翁晓兰