A part of my world | 当你要去GWU读MSBA时你真正会get到的是……
之前在《我在DC的生活小记》中分享了我的一些生活体验，这一期我还是继续输出一些干货，主要谈谈GWU MSBA项目的各个课程的情况。
我第一学期完全按照学校推荐的课程schedule选了课，上了5门课程，分别是stochastic foundation，statistics 1，data management for analytics，BA skills以及programming for analytics。
# 01 第一学期
虽然课程数目不算多，但是有几节课的课后作业还是很花时间的，再加上第一个学期做饭不熟练，整体来说每天的时间还是比较紧张的。
#Stochastic foundation和statistics 1
这两节课就是概率论和统计学，是一个韩国老师授课的，讲得非常清楚，口音纯正易懂，而且每周都有小组作业，需要用R语言解题。国内本科如果上过相关课程，这两门在理论知识上基本没有什么新东西，最多是中文变成了英文，然后多了用R语言完成计算。
#Programming for analytics
是一位印度老师授课，对听力是个不小的挑战，直到现在我听印度式的英语口语都不那么顺畅，这门课前半学期教R语言，后半学期教Python，都是比较基础的东西，但是每周的课后作业也是非常花时间的，作业难在题目理解上，老师出的题目总是有歧义或者表达不清晰，理解题目非常花时间，因为以前的编程课老师跳槽走了，这位是新来的，很多同学对她有意见，甚至反应到了学院领导那，但是并没有什么作用。
#Data management for analytics
老师是一位老教授，很老练。教的是PostgreSQL，附带一点Linux Unix的命令行，用的是AWS上创建的instance，讲课节奏有点让人不适，总觉得简单的地方讲得慢，复杂的地方又很快，考试涉及手写SQL代码，这个还是比较贴合实际面试考核的，但事后来说，SQL学得还是太简单了，不涉及复杂的查询语句，要达到求职的要求，还得自行刷题修炼。最后，BA skills也是一节很有槽点的课，每两节课就换一个老师，并且讲完全不同的软件，浅尝辄止，不过这门课只有通过/不通过，不算GPA。
# 02 第二学期
因为对生活的适应度有所提升，也为了暑假或者最后一个秋季学期能有时间实习，（因为那时候还没有疫情），我选了7门课，有data mining，time series forecasting，social network analytics，statistics 2，consulting for analytics，decision and risk analytics，investment portfolios。
#Data mining
老师是刚统计博士毕业的中国人，讲课喜欢追求数学公式的推导，因为数学表达式的一些字母写法很奇葩，理解起来还挺有难度的；这门课很有价值，涉及一些机器学习模型的原理，算是核心竞争力之一。时间序列分析课学习了如何用SAS这款软件建立时间序列相关的模型，但是不涉及如何用SAS写代码，也算是比较有用的一门课，而且在众多课程里难度也是前几名的。
#Statistics 2
这节统计课的内容对本科有统计课的同学来说，应该也会涉及不少新知识了，认真听也不难，只是知道和不知道的区别。
# Consulting
整节课都在以小组为单位，做一个很贴近真实咨询工作情况的case，对咨询有兴趣的可以多上上心。
# Decision and risk
额外装了一个excel的插件，叫crystal ball，可以方便地用几个带有某种分布特征的变量进行目标函数的搭建，从而输出目标变量的特征分布情况。
# Social network analytics
是一节选修课，用R语言，理论知识难度不小，能用到这个学科知识的恐怕只有涉及国家安全的一些部门，像是公安局或者是隐秘的安全维护企业，每周都有quiz，而且很难，虽然只有1.5分，但是很硬核。
# Investment portfolios
也是选修课，讲的就是投资学的一些模型，涉及α和β之类的，不难，很好拿A。
# 03 暑假学期
因为撞上了疫情，所以我选了两节最硬核的选修课（注：最硬核的选修课只有这个暑假学期才有），分别是working with large dataset（前身是big data，但是受疫情影响，课时缩减了一半，还改成了这个名字）以及responsible machine learning。这两节课都很偏CS，而且老师似乎默认你会很多CS相关的知识，所以学习起来特别痛苦，虽然暑假就两节课，但是课后作业花的时间不可估量，大数据这门课有学到如何使用AWS的EMR cluster来使用Hadoop和Spark分布式框架来处理大数据，并且要用到GitHub，还是很有用的。机器学习那节课，我觉得反倒不如之前的data mining，只是学了一些评估模型变量的指标，还涉及信息安全，感觉实际用处不大。
# 04 秋季学期
最后一个秋季学期，我只剩下practicum和optimization两节课。
#Practicum
本来是吸引我选择GWU MSBA的一个亮点的，因为能用一学期时间选择一家大公司为客户，做一个数据分析的项目。流程是这样的，大家先填表，选择自己的意向企业，然后在课堂上做自我介绍，可用ppt辅助，根据这次展示的表现进行最后公司的划分，每个公司都对应一个团队的学生。我当初选了最紧俏的capital one，15个人只有6个让人能进，最后成功入围。因为事先能看到项目的proposal，知道大致是要做啥的，这个是一个很标准的机器学习项目，公司会提供机密数据，我们要帮公司预测每个支行的月交易数。然而，还是疫情影响，学校后来没有和公司协商好，capital one后来告诉我们不能提供给我们数据了，而且换了一个课题，让我们搜集外部公开数据帮忙决策，这个项目就彻底水了。其他可选的公司还有prudential、中国农业银行、Deloitte、IBM、Vertuity、Impact Alpha Capital以及老师自己的公司Murrow Capital。不同项目的难度天差地别，做的也很不一样，有做网站的，有专门做数据可视化的等等。甚至还有一个项目是给工资的，可是这个老师事先并没有透露，从最后入围那个项目的学生人员组成来看，其中的水比较深。本来practicum有两个老师分别带一个session，还是疫情影响，只剩下一个叫Brian的老油条，算是提前感知了一点社会的险恶。
# Optimization
从用excel做规划求解入手，到学习python的gurobi包来做最优化，题目难度上升跨度很大，后期主要难点在于限定条件的语法实现，我并不了解实际工作是否用得上，这门课也是一位来自欧洲的老师教的，口音奇特，也很煎熬。
总体来说，我GPA最终应该在3.8左右，课程整体是数据分析方向的，几乎没有商业课程，时间仓促，显得有些广而不精，还需个人多自行修炼，但是这个项目还是很有价值的，专业排名在QS上是第32位，也让我成功地从会计转向数据分析。最后，还是声明一点，我也是高考理科在湖南省排名500多的存在，虽然语气里显得课程整体并不难，但我个人的逻辑思维、学习能力还是很强的哈哈哈，特此声明避免误解。
作者小介绍
史同学
本科院校：国内顶级财经院校
本科专业：会计
本科成绩：TOEFL 102、GMAT 700、GPA3.3
斩获Offer：
Brandeis University - MSF
($3000 scholarship)
Case Western Reserve University - MSF
($5000 scholarship)
Fordham University - MSF
George Washington University - MSBA
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