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2016年06月02日 来源:新通教育网igo.cn 作者: 阅读量:

用数据说话国贸男录南加州大学商业分析

标签:南加州大学,数据分析,商业分析,消费者行为学,编程语言,布兰迪斯大学
摘要

L同学就读于国内某985&211大学国贸专业,在本科学习过程中L同学逐渐意识到在大数据时代数据分析在商业经济中的重要性,而数据分析和商业经济结合最好的专业都在美国,所以美国留学成了L同学生涯中重要的一次规划。

录取案例大数据

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  • 毕业/在读学校:985&211大学
  • 就读专业:国际经济与贸易
  • 成绩情况:GPA 3.7
  • 语言情况:IELTS 7.5;GMAT 760
南加州大学offer

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GPA高,雅思和GMAT成绩也不错,本科背景好,有涉及数据分析的实习经历,活动经历也比较丰富。
数学课程比较欠缺,不了解编程语言。

虽然美国的商科经济类专业比较发达,但是开设商业分析项目的学校并不多,而且美国许多金融、国贸类专业对学生数学能力和编程能力有一定的要求,L同学虽然有数据分析的经历,但是他的数学课程比较欠缺,对于语言编程代码也是不够了解,很多数据分析类软件的使用都得用到代码, 所以L同学可以选择的学校专业范围就少了。

选校方案:

由于开设商业分析专业的学校并不多,L同学希望就读美国排名前50的院校,新通教育资深美国留学专家王老师精通美国留学申请,对各个专业申请也非常的清晰,综合分析学生的条件,除了商业分析/数据分析类专业外,也同时为L同学申请了金融专业,设置专业双保险。>>>哪些商科专业对数学能力要求高?

最后制定的选校方案为:

南加州大学MS in Business Analytics;

华盛顿大学-圣路易斯MS in Customer Analytics;>>>评估申请条件

布兰迪斯大学Business Analtics track;

西北大学MS in Analytics(对数据分析软件、语言要求高很多)。>>>评估申请条件

文书撰写:

文书的原则是突出和商业分析/数据分析相关的经历和想法(如职业规划);

1. 在书写老师和实习的推荐信时,针对性地挖掘了相关的点,着重于学生和项目的匹配度,让学校知道学生是热爱并适合该专业的。

2. 简历方面,在education中提及了和申请专业相关、考试成绩好的一些课程,把原来实习中的一个项目放到了research下,突出将数据分析应用于商业市场的研究分析能力,关于实习,只要有涉及数据分析的,都尽可能地量化,也特意提及一些技能运用,如Excel,SPSS等,还有取得的成果;关于实践活动,则根据实际情况,选择了leadership这个条目,而不是简单地罗列activities,毕竟在商科中,leadership还是很重要的。>>>如何写好留学简历

3. 南加大的essay题目和去年的一样,Provide an example of a big data analysis question that motivates you to apply for the MS in Business Analytics at Marshall。审题是至关重要的一步。这个example是否需要是自己亲自做过的呢?为此,我们特意找了往届学生的申请总结,得知并不一定非要是自己的亲身经历,这样就降低了这篇文章的难度。布兰迪斯大学的essay有两篇,第二篇是optional的,学生自己也坚持要写全两篇,这对申请也是有帮助的。另外,布兰迪斯大学赶的是第一批截止,同样也会增大录取几率。>>>ESSAY题目每年都一样吗?

从选校方案的制定到文书的撰写,新通留学团队以多年的经验作专业的分析,认真完善申请中的每个细节,学生的努力是成功的关键,最后L同学成功收获美国TOP30南加州大学、布兰迪斯大学的offer。

录取院校:

南加州大学

南加州大学是美国西海岸最古老的私立研究型大学,世界著名高等学府。是美国大学协会(AAU)成员、环太平洋大学联盟成员。学校的电影艺术学院、音乐学院、传播学院、商学院、公共政策学院、医药学院、建筑学院、工程学院和多媒体学院等居全美前十。在2015-2016年度U.S.News美国大学本科排名第23位,2015-2016年度usnews世界大学排名第44位,2015年世界大学学术排名第49位。>>>评估申请条件

布兰迪斯大学

布兰迪斯大学是一所私立顶尖研究型大学,却已享有极高声誉,素有“犹太哈佛”(Jewish Harvard)之美誉,被誉为“全美最年轻的主要研究院大学”。布兰迪斯大学位列波士顿五大院校和八大研究型大学之一。其他四大院校分别为哈佛大学麻省理工大学(MIT),塔夫茨大学, 以及波士顿学院。2016年US NEWS美国大学排名第34位。>>>评估申请条件

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申请商业分析类专业对数据分析能力要求比较高,建议这类学生在平时要学好数学,最好有些和数据分析结合的实践经验。
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