学员背景

W同学

本科背景
南京大学 信息管理与信息系统
GPA：4.28 雅思：6.5

录取学校（2020年秋季入学）
新加坡国立大学 科技硕士智能系统方向
申请时间：2019年12月19日
录取时间：2020年5月13日
新加坡国立大学 统计学
申请时间：2019年12月23日
录取时间：2020年5月26日
南洋理工大学 商业分析
申请时间：2019年12月23日
录取时间：2020年3月12日
南洋理工大学 分析学
申请时间：2019年12月23日
录取时间：2020年3月12日

2020年就要过去一半了，虽然疫情仍未散去，但是小伙伴们还是要照常为自己的申请做规划的。在这里，我简单地将自己的申请过程分享一下，希望能对小伙伴们有所帮助。

一、在工作中明确目标

一开始，我给自己定的目标是香港和新加坡的学校。因为离得近，如果有机会能在外面先工作，再回来也会比较方便。后来因为香港的形势让人有些担忧，我就和指南者的老师商量决定改成以申请新加坡的项目为主。（在这里也感谢老师及时帮我做调整~）

决定留学的时候我已经在工作了，以后还是想继续往数据分析方向发展，因此也计划申请相关的专业。我看到身边做数据分析的同事很多都是计算机、统计背景的，所以和老师商量选择计算机、数据科学有关的专业。

后来，又经过了一段时间的工作和思考，我发现这些方向未必是适合我的。

一是自己的计算机基础和科班出身的同学相比差距还是很大，去学计算机学科会有较大压力。二是我发现对于数据分析师而言，并不一定要求很强的编程或数理能力。

在和指南者的老师以及工作前辈沟通后，我发现商业分析专业强调的实操和对业务知识运用的能力，和业务型数据分析师的需求还是很契合的。商业分析强调了运用计算机处理大数据，结合对业务和数据的敏锐理解，形成可指导解决实际问题的方案。

最后，我和老师一起制定了申请分析方向专业的方案，主要集中在新两所（NUS、NTU）的有关专业。

TIPS：大家在申请之前可以上学校官网/指南者留学官网/指南者留学公众号的选校小程序看一下专业介绍，来了解目标专业的培养目标、课程设置、毕业生的就业方向、申请要求等，再决定是否申请。

二、新加坡分析类专业对比

NUS的BA无疑是最好的，学生在新加坡本地找工作也非常受欢迎。而优秀的GRE成绩是其中较为重要的一块敲门砖。由于我的GRE成绩并不理想，只能放弃了。其他的专业我都试着递交了申请。

NUS ISS学院的IS（Master of Technology in IntelligentSystems）和EBAC（Master ofTechnology in Enterprise Business Analytics）没有对GRE成绩做强制要求，偏向录取有工作经验的同学，提供三个月的带薪实习。

NTU的BA是今年新开的专业，课程设置看起来很不错。NTU的Analytics设置在数理学院下，课程对数学、编程要求较高。

如果查看了专业的资料，会知道这些分析有关的专业对申请同学能力有共同的要求，一方面是基础的数学和编程能力，另一方面是运用知识解决问题的能力。

不同的专业侧重点有所不同。像设置在数理学院下的专业会更强调数学学习和编程，在商学院下的专业会提供更多案例，需要和商科知识相结合去解决问题。这些要求也反映了专业不同的培养目标。

三、我的笔试&面试经验

专业的笔试和面试主要也是围绕对能力的要求和培养目标而展开的，接下来就和大家分享一下我参加过的两个项目的笔试和面试吧。

NUS的ISS学院下的所有项目都是有线下笔试、面试的。

♦ 地点：在递交申请的时候，需要填写关于考试地点的调查问卷，大陆地区可以选北京/上海/广州。

♦ 费用：学校会提前两周给你发邮件，告知考试内容和需要交纳的考试费用。

♦ 时间：没有特殊情况的话所有项目会在同一天举行笔试。

♦ 笔试

笔试题目分为section A和B，题型都是选择题。

IS和EBAC的section A考试题是相同的，sectionB不同。section A的题目包括数学、推理、逻辑。EBAC的section B包括了统计、数据分析，IS的section B包括了编程问题和应用题。总的来说考试题目不会很难，考察的是基本的逻辑思维能力。

通过考试的关键点在于短时间内完成较大量的题目，并保证每个section都要达到一定分数。因此考试的时候要注意合理安排时间。如果只报了一个专业，那么考试时间是1小时。有的同学可能同时报了两个专业，那么需要做1个section A和2个section B，耗时1个半小时。

笔试样题可以在学校的官网上找到，实际难度和样题类似。

♦ 面试

如果通过了笔试，当晚会发邮件通知第二天参加面试。如果报了两个专业，那么会由第一志愿专业的老师给你面试。

我当时参加了IS的线下视频面试，整个过程持续了约20分钟。面试内容包括了自我介绍、工作内容、在工作/学习中运用编程语言做过的project等。个人感觉面试时老师更关注的是学生的计算机背景和项目实操能力。

后面我又了解了下，报IS的同学还是计算机背景偏多的。

我参加的另一个面试是NTU的BA远程视频面试。

收到面试邀请邮件后大概有两周的准备时间。有了前一次的经验，这次我将所有可能问到的问题和项目经历都梳理成了思维导图。指南者老师也提供了面经，帮助我进行了模拟面试。

面试当天整个过程持续了大约10分钟，涉及到自我介绍、是否具备编程能力、未来的职业规划等内容。在自我介绍时，我补充讲了自己的兴趣来源、对专业的理解、相关项目实践。

问到编程能力时，我提到了自己工作常用的sql，并以自己在学校里的一个课程作业为例：用哪些工具包→为什么→解决了什么问题→最后得到了什么结论。（可能是因为我有工作经验，老师没有多问，看面经里其他同学面试时这块问的稍微细些。）

我因为错过了老师第一次call，感到紧张所以语速有点快，但整体的面试过程挺顺畅。两位老师都非常nice，在我提问时详细地介绍了项目的课程设置和就业服务的内容。我感觉面试的时候老师已经了解你的大体背景，更关注你的英文表达、编程能力、是否有清晰规划等。

大概过了一周我收到了offer。开心的是在同一天也收到了NTU数院Analytics的offer。NTU的这个专业有选择性面试，更关注学生的硬件背景。

四、数据分析の工作感悟

下面我想谈下对数据分析工作的看法吧。

我发现想要做数据分析其实对公司的数据质量和管理有很高的要求。目前整体来看其实很多公司都没法做到真正运用数据分析有效地帮助决策。如果公司没有成熟的数据体系，就难以做好分析的工作。

我在工作中接触到的有经验的分析师工作内容和我也差不太多，还是停留在工具的使用，如excel、sql、通过bi工具做一些数据报表和数据可视化等工作。

数据本身存在问题是难以推动分析的根本原因。如果想做数据分析，我觉得国内最好是去互联网公司。

二是对数据分析岗位而言，更重要的是对业务的理解和结合。数据分析师的技能都是满点的，但这只是基础，到了后期，对业务的积累和思考会更重要，这些是更大的考验。

在我工作的半年中，除了提升技能，还通过参与一些大数据项目的工作，真正了解到客户的需求、业务的流程，还有etl处理逻辑、数据展示的目标，让我收获了很多。

但我希望能在数据分析行业得到更多锻炼，所以借着回学校学习，以后会有更多的机会。


五、一些能力提升的小TIPS

前面写的详细些，方便小伙伴们为笔试、面试做准备，但如果有时间，还是建议大家多花时间在课程学习、科研和实习上。笔试、面试都有套路可循，但踏踏实实提升自己的能力才是根本，文书也能有所体现。

♦ GPA

优秀的GPA在申请中有决定性作用，因此好好上课把分刷高是申请到理想项目的最佳途径。

♦ 科研

大三的时候有一定的专业知识基础，可以参加老师的科研项目或者有含金量的项目比赛。

关于老师的科研项目，需要自己多留意专业老师发布的招募信息，也可以向喜欢的老师主动问下有没有相关机会。尽管不一定能做喜欢的工作，但可以借着这些机会提前了解老师的研究方向、博士生或研究生学长学姐的学习内容，多阅读些文献，看看自己是否感兴趣进一步深入学习。

我在大三的时候碰巧参加了一个老师的项目，正好也是我喜欢的研究内容。大四我也顺利请到了这位老师辅导我的毕业论文写作。

♦ 竞赛

关于有含金量的比赛，如数学建模比赛、咨询案例比赛等等都是值得尝试的。我在大三的时候拉着小伙伴一起参加了美国数学建模比赛。大家在先前都没有相关经验，就抱着学习的心态去尝试。

在比赛前，我们分头学习研究数学模型、编程和阅读往年的论文。那年比赛我们的选题是气候变化对国家脆弱性的影响。在比赛的前两天，我们为如何建模型和如何找到数据愁眉苦恼。但好在我们没有放弃，通过对问题进行拆解，不断搜集数据，逐步构建出完整的模型，并用实际的国家案例进行验证。

尽管最后只拿了H奖，但在这次比赛里，我们尝试着完整解决了一个实际问题。在后面的项目或者工作中，其实我发现很多问题和当时我们所处的问题处境都有相似的影子，比如数据检索、数据清洗、问题的拆解、建立指标体系、选择合适模型的重要性、考虑因素之间的相关影响等等。

美赛对于我而言是一次难忘的尝试和体验的机会。我们在比赛后还做了复盘的工作，拿着完善后的文章去投学校的论坛评比得了一等奖。

在大四下学期的时候，想着论文和工作都安排好了，我又拉着小伙伴一起参加了贝恩咨询比赛，这是我第一次参加商科的比赛。

比赛方给出公司案例和问题，要求在一周的时间内提交business proposal。第一次尝试在短时间内去了解一个行业，学习咨询分析和解决问题的逻辑思维、技巧。我意识到了自己思维的差距，也提升了制作ppt的能力。

♦ 文书

在申请的面试/文书中，申请老师不会太在意项目的内容，但会关注你收获了什么。只要认真完成总会有收获的。

关于实习，要看个人的时间安排，含金量是比较重要的。

在申请的文书和面试中，可以按照不同专业的要求，以这些项目/实习经历为例有所侧重地讲述自己的能力，显得更有说服力，也让老师更了解你，还是能为申请加分的。

结语

最后再谈下申请过程中的其他心得体会吧。

关于语言考试，个人感觉GRE考试更适合脱产的投入。我是在工作过程中考的GRE，感觉就很辛苦，拖到最后考不出理想的成绩也觉得很苦恼。所以语言考试作为绕不开的大关，在申请有效期内还是早早做准备然后考掉。

关于工作以后再去读研，好处是离开学校的象牙塔，身处真实的社会环境中，带来不一样的视野和思考，更加了解工作岗位的职责。然而，重新出去读书，也意味着放弃了一些社会关系，意味着要重新开始，回来后也不一定能参加校招了。所以，可能还是要想清楚一些后果，搞清楚自己想要的是什么。

大概就是这么多啦，希望大家都能收到满意的offer~