加州大学伯克利分校新设专业你了解么？

UCB新设专业--数据分析
2022Fall加州大学伯克利分校新开了分析学硕士Master of Analytics，该项目是UCB唯一一个与Data有关的独立研究生项目，也是一个实现运筹学和工业工程与关键数据技能相结合的学位，项目开设在加州大学伯克利分校的工业工程与运筹系 (Department of Industrial Engineering & Operations Research)，这也就意味着其核心在于技术及其应用。
值得一提的是，Berkeley IEOR在2022US News Best Graduate Engineering Schools中排名第三。#3 ranked IEOR Graduate Program in the U.S. (US News)
该项目旨在帮助学生成为熟练掌握数据分析、风险建模、数据优化和数据模拟的专业人才，以应对从电子商务到医疗保健、从运输到能源等各个行业的复杂商业挑战。

这些挑战通常涉及：供应链、能源、定价、产能规划、金融工程和风险管理系统的设计、分析和有效运作。
分析学是链接运筹学和工业工程的一个数据分析桥梁。有了分析以后，优化、随机和数据科学的方法才能应用到解决运输、供应链、医疗保健、能源、机器人、金融和风险管理领域。同时，这些领域的挑战又反过来对决策分析和技术提出更高的要求，促使运筹学的发展。

课程设置：
项目为全日制一年期项目，时长11个月，分为四个阶段。
相比两年制的项目而言，一年制项目的课程强度更大、节奏更快，更考验同学们合理安排时间和自我学习的能力。
具体课程设置，学生需要完成25 Units的课程：

Pre Semester
为帮助学生更好的适应之后的学习生活，学校在秋季学期开始前有为期2周，共50课时的密集Python速成课程。

Fall Semester
共有4门课，包括：优化，统计，模拟和数据分析，我们可以认为这是分析学的基础课。
其中运筹分析、风险模型和模拟分析是契合IEOR的特点和与设置目标一致。

Spring Semester
春季学期学生将会学习具有行业背景的决策分析选修课和分析实验课程。在这个过程中，他们将从原始数据出发，完成一个完整的团队分析项目。
学生可以自行选择4门课。纵观学校提供的课程名单，课程较为集中于金融工程、供应链和物流、数据库。
我们会看到相比商学院下的分析类课程，Berkeley的课程和其他领域的相关度有限，比如没有看到市场分析、社交媒体分析、审计取证等方向。

Summer Internship
该项目最后将以为期十周的暑期实习告终，同学们有机会在实践中巩固和提升所学到的知识。

录取要求：
✅ 先修课程：学习过线性代数、概率论、分析学，并能熟练使用编程语言

• 在申请官网页面，先修课程要求如下：「Students entering this program are expected to have studied undergraduate-level linear algebra, probability, and statistics and have fluency in a computer programming language.」也就说，线性代数、概率论、统计都是必须。
  ✅ 本科成绩单（绩点不低于3.0）
  ✅ 1篇Statement of Purpose+PS+CV
  ✅ 3封推荐信
  ✅ GRE/GMAT：GRE成绩在22 Fall申请时不强制要求提交/不接受GMAT成绩
  ✅ GRE Math Subject Test：不要求，但是鼓励学生参加
  ✅ 标化成绩：托福（总分不低于90分）/雅思（总分不低于7分）
  ✅ 申请费：$140

申请截止日期：
Early Application Deadline：
2022年1月6日
Final Application Deadline：
2022年3月2日

就业前景：
作为一个新开设的项目，目前并没有就业数据，但在Berkeley分析学硕士的官网上用了2017年的PwC报告的人才预测数据，数据表示工作岗位里67%都属于分析岗。
同时，学校描述了Future Graduate Titles，即学校期待的项目毕业生的工作，大多也在偏技术的岗位和偏商业的岗位：
Business Intelligence Analyst 商业智能分析师
Data Analyst 数据分析师
Data Engineer 数据工程师
Data Scientist 数据科学家
Machine Learning Engineer 机器学习工程师
Operations Analyst 运筹分析师
Supply Chain Engineer 供应链工程师
Quantitative Analyst 量化分析师