Egy timsó véleményei
2021-ben végeztem az MIT „Masters of Business Analytics” (MBAn) programjában, és jelenleg adatkutatóként dolgozom a Metánál. Gyakran kérdeznek tőlem a programban szerzett tapasztalataim, és ahelyett, hogy ugyanazokat a válaszokat ismételném meg minden alkalommal, amikor arra jutottam, hogy hatékonyabb lenne ezeket a gondolatokat megosztható formátumban lejegyezni.
Emellett interjúkkal és önéletrajzi tanácsadással segítek a leendő hallgatóknak és az új végzősöknek – ha érdekel, „csatlakoztassunk”.
Mielőtt elkezdené, olvassa el a „tényleges GYIK” részt az MIT MBAn hivatalos oldalán. A legtöbb működési kérdés valószínűleg már itt megválaszolható.
Minden további nélkül itt van a véleményem a legfontosabb kérdésekről (a Google Kereső által rangsorolt).
- Megéri az MBAn program?
Ez a kérdés egyértelműen szubjektív, de azt állítom, hogy a legtöbb diák nagyon megéri.
Közhely, de a közösség szoros, a társak pedig zseniálisak. Az osztálylétszám viszonylag szerény – a kohorszom 60 diák volt, bár a program az elmúlt években bővült. Mindannyian a közelben laktunk Cambridge-ben (az egyetemen és azon kívül is), ahol a hétköznapok a pset-ek fúrásával teltek, a hétvégék pedig csínyekkel teltek. Körülveszneknagyon okos emberek, és nem ritka, hogy társaik belemerülnek saját startupjukba. Őszintén szólva, csak az emberekért és a kapcsolatokért érdemes megcsinálni a programot.
Pénzügyi szempontból a program „tandíja” körülbelül 60 000 USD (hasonlóan a többi programhoz), de az egyetemen végzett (opcionális) kutatásból származó ösztöndíjak figyelembevétele után a nettó költség meglepően megfizethető. Az MIT-n eltöltött idő alatt három szemeszter részmunkaidős kutatást végeztem, mintegy 22 000 dollár bevétellel, valamint néhány további áthelyezés és COVID-juttatás 30 000 dollár alá csökkentette a tanulmányi költségeket. Cambridge-nek azonban magasak a megélhetési költségei – megosztottam egy 2B1B-t egy szobatársammal, és havonta több mint 2000 dollárt fizettem, beleértve az ételt is.
Ezenkívül az MBA-foglalkoztatási jelentés nyilvánosan "elérhető", ami nem mindig igaz a többi vezető "programra". Ha Ön is olyan, mint a legtöbb diák, akkor ugrásszerű bevételre számíthat – számomra ez körülbelül kétszeres fizetésemelés volt. Az MIT előtt ajánlatot kaptam, hogy csatlakozzam az Amazon pénzügyi csapatához, de úgy döntöttem, hogy az MBAn programhoz való csatlakozás után a technológia felé fordulok. A karrier eredményei az iparágban vezető eredményeket mutatnak, és sok közvetlen hozzáférése lesz a legjobb vállalatok toborzóihoz.
2. Jó az MBAn program?
Objektíven nézve igen, a program jó.
A program neve azonban félrevezető – körülbelül 20%-a üzleti, 80%-a pedig elemzés. Ez sokkal inkább adattudomány, mint üzleti elemzés, bár gyanítom, hogy a névadás indoklása szigorúan politikai ügy volt. Ettől függetlenül – a világ legokosabb embereivel tanulsz és dolgozol együtt. Folyamatosan a „legjobb program” kategóriába sorolják a területen, és társaihoz képest technikailag jobban koncentrál.
A csúcskő tapasztalat vitathatatlanul az egyik legjobb a maga területén, mivel minden projekt csak két diák tulajdonában van, és gyakoriak a szponzorok visszatérési ajánlatai. Előfordulhat, hogy a többi program túl vékonyra nyúlik a „négy” és „öt” tanulóból álló csoportoknál. Ez is azon kevés programok egyike, amelyek kutatási lehetőséget kínálnak, és az osztályomban tanuló diákok körülbelül fele végzett kutatási vagy tanársegédi munkát. Ha különösen motivált, célul tűzheti ki, hogy marad, és folytatja a doktori fokozatot, bár ez évente kevesebb volt, mint néhány hallgató.
3. Nehéz az MBAN?
Igen.
A perspektívát tekintve az egyetemi tanulmányaimat egy bejáratott állami egyetemen (UNL) végeztem, ahol viszonylag egyszerűnek találtam az órákat, és valószínűleg a hallgatók legjobb 1%-ába került. Az MIT-n az akadémikusok tekintetében határozottan az alsó felében voltam. Az órák és a házi feladatok csak intenzívebbek, és az imposztor szindróma gyakori jelenség.
A tanterv egyensúlyban tartja az elméleti és a gyakorlati tanulást, és az első félév a legtöbb időkorlátos és technikailag kihívást jelentő a legtöbb diák számára. Számos ML és optimalizálási tanfolyamon vesz részt, valamint egy alkalmazott projektet egy vállalati szponzorral. Azon hallgatók számára, akik oldalról kutatnak, ez további 10–20 óra/heti kötelezettség. Szinte az összes tankönyvet, kutatási cikket és pset-et az MIT professzorai vagy Ph.D. írták. diákok, ami egyszerre áldás és átok. Szerencsére minden osztály rendelkezik rendkívül zseniális TA-kkal, amelyek nagylelkűek az idejükkel.
A második félév sokkal rugalmasabb és valószínűleg kevésbé stresszes – az első félévben tanult elméletet alkalmazza a 7 hónapos záróprojektben, és a választható órák nagyjából a válassz-a-kaland. Vegyesen vettem részt a technikai ML és az üzleti órákon (pl. NLP és Digital PM), és keresztregisztrálhat a Harvardon, ha valami érdekesnek tűnik (pl. Statisztika).
4. Mennyi az elfogadási arány?
Konkrét számokat itt nem teszünk közzé, de évente több mint ezer jelentkezés érkezik a programba. Az én kohorszomban 60 diák volt, így az elfogadási arány 6-8 százalék között valószínű.
Az „osztályprofil” felkerül az internetre, bár évről évre kissé eltolódik. A legtöbb diák STEM háttérrel rendelkezik, és jelentős tapasztalattal rendelkezik az iparban, a szakmai gyakorlatban és/vagy a kutatásban.
5. Alkalmas vagyok az MBAN programra?
Talán! Néhány figyelembe veendő dolog…
Biztos vagy a mennyiségi és kódolási készségeidben?
- Sok kurzus a számításból és a lineáris algebrából nyeri a tudást, és a Python/R-t használja. Ha még soha nem programozott, a tanulási görbe biztosan meredekebb lesz, de nem kell szakértő kódolónak lenni. Referenciaként elvégeztem néhány CS-órát az egyetemen, és csináltam néhány nyári mellékprojektet Pythonban.
Erős tanulmányi teljesítménye van?
- A GPA nem minden, de határozottan összefügg a sikerrel. A medián az évek során 3,9 – ha ennél jóval alacsonyabb, akkor azt képzelném, hogy felhúzza a szemöldökét.
Adattudományi/gépi tanulási karriert szeretnél?
- A hallgatók túlnyomó többsége diplomát szerez és belép az iparba, miközben a műszaki (Meta/Google) és a tanácsadási (BCG/McKinsey) területen belüli műszaki szerepkörök felé hajlik. Ha egy esetleges Ph.D. kifizetődő, érdemes máshol keresni.
A hivatalos weboldalon rengeteg információ található a leendő hallgatók számára. Ha konkrét kérdései vannak a profilja/tapasztalata erősségével kapcsolatban, "csatlakozhatunk" és megbeszélhetjük.
Ha a cikk végére ért, feltételezem, hogy nagyon érdekli az analitika és a technológia. Interjúkat készítek és tanácsadást folytatok – ha felkeltettem érdeklődését, „csatlakozzunk”. Továbbá, ha megválaszolatlan kérdései vannak, tudassa velem, és megtehetem a nyomon követést. Köszönöm, hogy elolvasta!
A fent felsorolt összes információ kizárólag az én véleményem, és nem fejezi ki az MIT vagy az MBAn program gondolatait.
