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[专业/学校/教授] 杜克大学MQM入读体验与就业情况(力推MQM)

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[19Fall] MS. DataScience/Analytics@杜克大学 Duke University

生活的诸多方面,有什么是你一度感觉很不适应、很不习惯的吗?现在适应的如何了?有什么方面是你希望自己能早点知道的,可以提醒新人注意吗?:


你以前是在哪个国家读的本科?在美国感觉学习负担压力大吗?感觉读本科和读研究生,有哪些不同?:


一周需要学习多久才能跟上?你觉得拿A拿B难吗?:


平常除了上课之外,跟教授们联系多吗?是否有机会跟着做些研究?:


平常除了多跟同胞交流,是否经常跟外国同学party? 一般一起玩什么呢?有什么值得注意的地方可以提醒新人注意的吗?:


你获取求职信息的主要途径是什么?学校里的career service/job fair多吗?你觉得有用吗?:


美国的学习和生活有什么方面是你特别喜欢的?:


美国的学习和生活有什么方面是你最不喜欢的?:


你来美之前英语水平如何?(比如托福考了多少),你觉得跟美国同学和老师学习和生活上交流有障碍吗?经过一段时间,是否有提高?主要通过什么途径提高?:


请介绍你们专业的申请录取和就业情况:
录取一年比一年难,就业一年比一年好;class profile方面,非常注重diversity,230个同学来自世界各地,代表了100多个本科学校。中国学生占42%,印度人约20%,剩下40%是世界各地的同学。中国学生里,一半多是美本(UCLA, UCB,USC,Emory, BC,UNC, Wake Forest, BU, NYU),少部分英本和澳国立。中国同学基本都是陆本985和211,以及宁波诺丁汉


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MQM (finance) 2019届入读,现在还有三个月毕业,大家都在忙找工作。目前比较忙,但准备抽空在毕业之前详细介绍下杜克大学MQM这个专业。先说结论:非常建议大家来MQM这个项目,不管是就读体验还是就业情况,我都很满意。附上上一届师兄师姐就业报告https://www.fuqua.duke.edu/sites ... y_class_of_2019.pdf

MQM就业一年比一年好,去年国际生base salary的中位数是90000美刀,signin bonus中位数10000刀,additional compensation中位数15000刀。今年career service更加接近Fuqua MBA水准(当然还是有一定差距,毕竟MBA是亲儿子),总体上谨慎预计今年就业情况不会比去年差。就业岗位基本是business相关,Business analyst 和data analyst居多。少部分本科有统计或者CS背景的同学能找到Data scientist岗。

Team Fuqua真的太赞,去network时Fuqua校友总体非常友善,愿意帮助,所以MQM的同学会要到蛮多refer,对找工作的帮助非常大。(MQM的同学也多是乐于助人的性格,所以时常感受的善意和温暖)

关于编程技能方面,教的课程的难度确实不如西北,MIT等analytics项目,但SQL, R和Tableau会教得很深(尤其SQL和tableau,应付找工作和考tableau的证书没有问题),项目作业大多用R,有些作业会用Python。不过良心说一句,fuqua院内提供了很多基于python的机器学习和深度学习的workshop,还要求每个学生入学前去datacamp上完成相应的python课程和project。同时,杜克大学也提供了Data Science的网课和讲座。对于一心想找data岗的同学(比如我),有大量的资源可以使用。

有空再更新,总之非常推荐mqm!

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 楼主| Askavia- 2020-3-10 22:40:12 | 显示全部楼层

RE: 杜克大学MQM入读体验与就业情况

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本帖最后由 Askavia- 于 2020-3-10 22:46 编辑

后续楼主会争取抽出时间,详细客观分析MQM的优势和劣势,以及介绍课程设置。chasedream有一个帖子介绍得更客观,也比这个帖子介绍的更全面一些,感兴趣的大家可以看一下。https://forum.chasedream.com/thread-1363255-1-1.html

关于大家关心的tech skill,我个人的理解是做analytics的岗位(data analyst, business analyst), MQM的tech skill足够用了。MQM的必修data课程是:Data infrastructure, Data science for business, Data visualization, Decision analytics. Data science for business这门课去年是哈佛的印度教授Natesh Pillai任课(今年Natesh教授MQM的Statistics and Probability课堂),今年是由Fuqua的教授Alexandre Belloni任教,此人很大牛(性格也比较倔强),MIT博士毕业,在课上主要教machine learning的内容,上课把概念和原理讲得比较深入,课后需要同学们花大量的时间去钻研代码。这门课也是MQM同学找data岗的主战场。Data infrastructure是Ryan Burk教授的课,主要讲SQL,课程内容很具备深度,MQM同学第一学期基本都泡在SQL上。找工作的时候,涉及SQL的笔试面试MQM同学都挺有把握。 Data Visualization主要讲授Tableau,学完这门课老师会发优惠券,鼓励大家考tableau的证书。一般来说,上完这门课刷两天题再去考证,大家都能考到Tableau的证书。 Decision analytics则是由沃顿商学院的博士后Jiaming Xu任教,是一门教授商业里如何做决策的课程,课上用oracle,课后有12个课时的对应的Python workshop。

另外每个track的tech程度也略有区别。楼主比较清楚Finance track。Finance Track的五门必修课,其中有四门非常贴近业界实战水平:Derivative,Intermediate finance, Fixed income, 以及 Risk management。用Jeremy Petranka院长的话说, 很开心和骄傲能给MQM争取到这几门课。Intermediate finance是Ravi Bensal教授的课,这门课的每份团队作业基本上都是五个组员要一起花十个小时敲码才有可能做完, 上完这门课一个哥伦比亚的同学以及一位中国台湾的同学找到了Dimensional Fund的工作;Fixed income和Risk management则是请David A. Hsieh教授任教,此人耶鲁本科,MIT博士,浸淫美国金融圈很久,上课是按照业界实际需求讲课。课后的R代码几千行,期末考试是三个小时写bond valuation, strips, repo, libor, swaps, binomial model的R码来解决实际问题。Derivative是请Ming Yang教授任教,这也是中国学生普遍很喜欢的一个老师,普林斯顿经济学博士毕业,课后的团队作业也是要花很久写R码,和Intermediate finance一起开设在第三个学期,让finance的同学们第三学期睡眠质量普遍不足......

除此以外,MQM很关注soft skillset的培养,有三四门必修课是强调business communication以及negotiation,平时的career service也很注重培养soft skill,经常帮同学们模拟case interview。依据往年规律,这个项目找到最好工作的一批人里,很多人其实并不是技术型选手,而是往往具有外向、擅长沟通和network的特质。这也是MQM比较成功的点:大家毕业时候soft skill会达到Fuqua商学院比较标准的水平。

之前有杜克统计学的老哥指出,Fuqua的machine learning 和deep learning workshop达不到业界的data science要求。说得很对,也很中肯。这些workshop都是杜克大学统计硕士的director SudiptaDasmohapatra教授上的,一次workshop六到八个小时,不可能完全对接数据科学业界标准;但对想找data analytics岗位的同学们来说,也确实是有益的补充。另外MQM还有Python workshop,以及免费提供的datacamp账号,用好这些资源找data analytics的岗位个人觉得没问题。

总结一下:对于像我这种找data analytics岗位的同学来说,MQM的tech的程度和提供的资源是够用的。对于本科无统计/编程背景的同学来说,做 core data scientist难度非常大。所以如果是想做软件工程师或者是数据科学家,这个项目不适合。对于想找analytics岗位(business analyst, data analyst, financial analyst, marketing analyst等)且本科偏商科的同学来说,这个项目是比较合适的选择。当然选择商业分析硕士项目时,也要考虑到美国整体就业环境的恶化,以及商业分析硕士的风口正在消失,结合个人特点和职业规划,谨慎选择适合自己的项目。
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szhhan 2020-2-16 07:49:29 | 显示全部楼层
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我对mqm项目还算蛮了解的.. 同是duke的学生 分享一下我和楼主不同的看法. From 1point 3acres bbs

这个项目sql确实教的蛮深,但是r教的确实不深,ds课上作业r的代码大部分也是老师和ta提供的,学生自己在r方面练习并不多,tableau也绝对不到学习了学校里的东西就可以到考证的地步,大部分人都是自学去考证

另**uqua的ml,python 和dl的workshop也去attend过几次,确实讲的非常入门非常浅,远远不到industry需要的标准

楼主说就业不错,大部分去的也是analytic的岗,基本没有去engineer或者core ds的,location也都五花八门

承认这几届mqm就也确实不错,department也有努力在提供资源,也理解楼主对自己的专业很自豪,但是analytics这个行业在美国目前越来越不明朗,前几年的扩招和现在需求的下降在美国本土其实找这方面工作越来越难了,公司也越来越prefer美国人来做这方面的工作,大家申请类似program之前也要综合考虑,以后就业只会一届比一届差。

fuqua mqm 对soft skill 和networking 的培养确实很好, 但是technical skill 这块远远不到业界对ds的要求
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Jason1 2020-2-15 21:19:53 | 显示全部楼层
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这个项目这么厉害啊,不知楼主要去哪里高就呢?
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 楼主| Askavia- 2020-2-15 23:33:53 | 显示全部楼层
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Jason1 发表于 2020-2-15 21:19
这个项目这么厉害啊,不知楼主要去哪里高就呢?

不厉害,自认为个人综合竞争力在mqm同学里是中下等,我只是想给大家提供一些感想和真实的体验。工作目前还在找,我主要投递金融相关的analytics,在面capital one,wells fargo,american credit acceptance。之前陆续面了贝恩咨询的Advanced Analytics Group的analyst和Second Order Solution,但是被拒了。
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 楼主| Askavia- 2020-2-15 13:03:28 | 显示全部楼层
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关于class profile没有表述清楚,具体可以看:https://www.fuqua.duke.edu/progr ... ytics/class-profile
中国学生里,一半多是美本(UCLA, UCB,USC,Emory, BC,UNC, Wake Forest, BU, NYU等),少部分加拿大本,英本和澳国立。大陆同学97%左右都是陆本985和知名211,剩下的来自于宁波诺丁汉等中外合办高校。
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 楼主| Askavia- 2020-2-16 00:45:07 | 显示全部楼层
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大家有什么问题尽管问,我看到会一一回复~等这段时间忙完了我也会抽空写一份详细的入读体验和就业分析~最后欢迎一起加入Fuqua大家庭呀!也祝愿大家心想事成,一帆风顺!
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imperfection 2020-2-16 05:57:01 | 显示全部楼层
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这帖子不是应该发去CD吗 2333 之前有个好朋友是mqm项目录取的第一个学生
btw: mqm现在一届已经招这么多人了吗。。
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 楼主| Askavia- 2020-2-16 07:21:09 | 显示全部楼层
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imperfection 发表于 2020-2-16 05:57
这帖子不是应该发去CD吗 2333 之前有个好朋友是mqm项目录取的第一个学生
btw: mqm现在一届已经招这么多人 ...

哈哈哈,好像确实应该在CD发。恩恩,经过几年的发展,Fuqua认为MQM220人左右的规模是比较合适的。个人判断mqm会逐渐稳定在4个track,每个track平均55人左右的规模。class size确实挺大哈哈哈
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 楼主| Askavia- 2020-2-16 08:03:02 | 显示全部楼层
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szhhan 发表于 2020-2-16 07:49. From 1point 3acres bbs
我对mqm项目还算蛮了解的.. 同是duke的学生 分享一下我和楼主不同的看法

这个项目sql确实教的蛮深,但是 ...

我很赞同你的观点,说得非常中肯。在MQM想进FLAG做DS很难,接近一半的同学是商科背景,就业基本都是analytics岗,基本不会有人转码(想转码也转不了,除非CS本科);往届找到DS岗的同学,都是有统计或者CS背景。另外你说的还有一点很赞同,business analytics这个风口可能正在消失,越来越多的学校开设business analytics岗,再过几年就业很有可能会竞争很激烈,岗位趋近饱和。所以往后两三年的同学可能要做好心理准备。我一直想着毕业前有空详细写一个MQM的帖子,帮以后申请者分析MQM优劣,但目前忙着找工作,实在没法写一篇详细的帖子,简单说了一下自己的感受~
Tableau这个软件在data visualization 教的,教的确实很深了,我上完课以后就注册了tableau的考试(教授给了打折券qaq,在打折券到期之前果断注册hhh),结课以后花了两三天刷题,就顺利通过了。结合身边同学的反馈,tableau考个证真的不难。
最后谢谢校友回复,希望你找工作也一切顺利~ (ps:我真的很喜欢fuqua)
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