►前言：
作为备受瞩目的全球第二，UCLA MSBA的抢手程度可不是开玩笑的。不少PH学员在纠结最终offer时，看到该项目100%的就业率，心里的天平都会情不自禁地倾斜于它。那么这个商业分析硕士项目是凭借哪方面的优势，连年拿出找工的耀眼成绩？想未来就读的话，你又该做些什么准备呢？今天就由毕业于此的Nanbo导师来为大家一一详解！
►本文内容概览：
☑️项目介绍
☑️项目详细就业情况
☑️求职时间轴
☑️个人求职体验
☑️求职服务
►项目介绍：
UCLA MSBA除去暑期实习期，前三个学期quarter都是必修课，包括最基本的python, stats, machine learning，到后来的高阶课讲所有知识点在三大领域的应用(customer analytics, competitive analytics, operation analytics)。最后一个quarter的课均为选修，学生有很大的选课空间，课程也是根据不同领域的anlaytics分配(internet, healthcare, fraud, sports 等等)，学生可以根据自己的兴趣和未来的职业规划来选。
►项目详细就业情况：
每年都是100%实习+全职就业率，今年tech大环境不好，但也基本到达99% full-time就业率。平均base起薪是115.5k.
►求职时间轴：
开学前3个月：开始0基础自学SQL + Python
开学前2个月：开始补stats + machine learning基础
开学前1个月：开始做Leetcode SQL + Leetcode Algo (Easy)
开学0个月：补一些高阶DS知识(NLP, NN, Recyc)
开学1个月：开始投递简历 (Refer > 海投)
入学前可以先好好跟学长学姐包括career service的人沟通下看看自己的优势和不足在哪里，提前开始规划。需要多补的东西不应该等到开学上课了才开始学习，一定要提前留出充足的准备时间。
►个人求职体验：
首先，我要强调的是求职体验和当年的求职市场环境息息相关，这个环境是我们无法控制和改变的，所以没有必要对此感到焦虑或纠结。我们能做的，就是把握住自己可以控制的部分，早做准备。
对于UCLA MSBA求职资源, 我的体会是学校和网络上都有丰富的求职资源。学校的就业指导中心是真的做到提供一对一的职业咨询、每周有定期求职讲座、实习机会分享。并且UCLA MSBA还有专属的mentor团队，每个新学生都会配一个专属导师，并且我们有自己内部的一个referral center，涵盖了基本上美国的大中厂。
但是在利用这些资源的过程中，一定要注意保持一个清晰的思路和方向。否则，你可能会在琳琅满目的信息中失去方向，花费大量的时间在处理杂乱无章的事情上，而忽视了真正对你有用的信息。这个时候，建立一个个人化的信息筛选系统就显得尤为重要，这样可以帮助你有效地定位和筛选出对你有帮助的信息。我建议建立一个spreadsheet, 列出自己的求职目标，track相应的学习进度和求职进度。
关于研究生阶段的求职，我认为获取好的求职结果的重要性远远大于课程学习成绩。在求职过程中，你会发现很多面试方并不看你的GPA，更重要的是你的实际能力和潜力。所以，建议你把重心放在提升自己的实际技能和专业知识上，而不是单纯地追求高分。
在选课方面，我建议根据自己的兴趣和未来的职业规划来选择课程，而不是单纯的避雷。选自己感兴趣的课程，你会学得更投入，收获也更多。同时，根据职业规划来选择课程，可以帮助你更有针对性地提升自己的技能和知识。我个人认为第一学期的statistics, python, SQL都是非常有用打好基础的课。Prescriptive analytics, customer analytics, operation analytics这些课程非常有用，课程的知识可以直接应用到实际工作中，帮助你在面试或工作中更好地展示你的专业能力。
开学之前，我建议大家一定要至少定下来一个求职大方向上的规划，多跟该方向的前辈聊一聊自己需要准备什么，还欠缺什么。不一定需要那么快把技能都弥补完（也不太可能），但至少要有个清单和行动计划。
►求职服务：
UCLA MSBA的求职服务应该是所有BA项目里做得最好的之一，每个学生都能得到一对一服务。Career Service有准备很详细的学习练习清单，开学前就会给每个学生分一个求职Mentor（往届学长学姐），帮学生提前把简历准备好。Career Director的connection也特别好，每年除去alum network，会有很多大中型公司来项目招聘。还有专属UCLA MSBA校友网referral center。