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鼎鼎大名的Duke MQM项目
不仅注重理论知识的传授更注重实践能力的培养
在这个项目就读
你将不再仅仅是课堂上的旁观者
而有足够多的机会脱颖而出
无论是金融、市场、风险还是策略中的哪个方面
读完这篇传兮撰写的攻略
小编相信你一定能披荆斩棘！
▓ 项目介绍
▓ 地理位置
▓ 求职资源
▓ 项目申请
▓ 项目费用
▓ 求职经验
▓ 求职时间轴
01 项目介绍
杜克MQM项目总时长10个月，分为5个学期。项目课程设计分为三大类：
● Foundational Business Courses: 主要教授一些商业领域的通识知识比如Business Communication
● Data Analytics Courses: 主要教授Analytics/Programming/Statistics相关的知识比如Data Infrastructure, Data Science for Business
● Track Specific Courses: 主要教授所选Track的Domain Knowledge
大多数的课程设计是讲述如何利用数据分析能力并结合专业领域解决实际问题。总共有四个Track可选，分别为：Finance, Marketing, Strategy, Risk
Courses Structure
Foundational Business Courses和Data Analytics Courses是全员必修。从第二个学期开始，学生有选择选修课的选项，能够选到别的Track的课来补充自己的Analytics能力；但是根据经验，MQM项目的课程压力比较大，大多数同学不会有余力选选修课。最后一个学期有Capstone Project，通常是和自己的Team加入一个公司/项目组帮助解决现实生活中的数据分析问题。
02地理位置
杜克坐落于北卡罗来纳州的Durham，整体来说还是一座村里的大学。Durham附近的城市有Raleigh，Cary以及夏洛特（喜欢NBA的同学可能知道是黄蜂队的城市）。
Durham是“北卡”三角的一部分，联想和IBM就坐落于此，许多科技公司比如Google都在Durham附近开有分部。由于附近大学（比如UNC-Chapel Hill, UNC State和Wake Forest）科研实力的强力，Durham附近还坐落着许多药企。自然环境来说，Duke边上覆盖着大量森林，学校几乎就像是修建在森林里一般。开车往东2-3小时就能抵达东海岸的海滩，是许多同学假日出游会选择的目的地。
03 求职资源
根据所选Track的不同，项目校友在各行各业都有求职。比较常见的职位当然是Data Science, Business Analytics等岗位，行业主要是Tech和Consulting行业。会有少数同学选择继续学术道路或者自主创业。具体的求职数据以及薪资水平在官网网页上有披露：
https://www.fuqua.duke.edu/programs/mqm-business-analytics/career-development
Top Employees
Offer Acceptances and Timing
我个人认为项目提供的求职服务是这个项目的最大亮点之一，包括：
● 职业发展规划：职业发展办公室的老师会和你一起探索你的兴趣，帮你解答追求职业道路过程中的各种问题；各种各样的面试模拟、Business Case Mock以及技能讲座会被举办以提升学生们的求职能力。
● 求职信息分享：职业发展办公室的老师会邀请行业中的工作人士/校友定期举办讲座让同学们了解行业的最新信息；如果同学有需求联系校友，老师会尽力提供联系方式。
● 求职活动：学院、学校会举办Career Fair，邀请企业来学院中直接和学生面对面的交流，提供交流和面试机会。
04 项目申请
学校没有公布过录取率，也没有精准的GMAT/GRE数值，但是从下图可以看出这个项目并不是极端追求GPA/标化成绩的项目，而是更加看重学生背景的契合性以及独特性。
05 项目费用
总学费加上各种保险及其他杂费共计8.8万美元，生活费10个月大概2.8万美元，总计11.6万美元左右，更详细的信息以及奖学金信息请参考官方网站：
https://www.fuqua.duke.edu/programs/mqm-business-analytics/tuition-costs
06 求职经验
好好学习课程知识，MQM的课程设计非常贴合实际需求，学好课程内容可以极大的提升你的专业能力。
除了课程以外，提升以下能力：
● Tech能力
● SQL的重要性对Analytics来说不必多谈了，必备技能越熟练越好；主要通过学校课程，Leetcode以及HackerRank练习
● Python/R以及Machine Learning，作为BA或者DA通常并不被要求对Machine Learning有特别深入的了解，大多数面试停留于调包侠层面，但重要的是了解各Model的优缺点以及如何与具体场景结合使用，以下推荐几个资源：
▲ Machine Learning入门：https://www.udemy.com/course/python-for-data-science-and-machine-learning-bootcamp/
▲ Pandas入门：https://www.udemy.com/course/data-analysis-with-pandas/
▲ Data Scientist Take Home Challenge（从实践到理论进行教导的一本书）
Business Understanding方面
● A/B Testing：推荐Udacity的A/B Testing教程 https://classroom.udacity.com/courses/ud257；需要反复看多次看（因为不使用的话很容易忘记）
● Data Scientist Take Home Challenge的product问答
● Case Study：咨询行业的传统面试项目，可以帮助你站在一个比较高的level了解行业公司结构，可以把这个当成一个日常的练习项目。
积极寻找工作机会（Networking和海投）
此外，还要相信运气的存在，很多人都qualified，但就是看谁能抓住那个机会，因此可能“发现机会”这个环节比准备面试这个环节还重要得多。面试被拒也不要心态爆炸和丧失信心，很多时候（或者说绝大多数时候）并不是因为能力不行，而是因为culture不fit或者和团队里的人聊不来，也许换一家公司就找到气质相符的team了呢？
07 求职时间轴
● 7月开学
● 7-10月上课/Networking
● 10-12月了解行业信息（position，公司，城市）
● 2月-1月完成tech准备（刷Leetcode SQL，上额外的Programming课程）
● 1月-3月投简历，准备product case以及behavior questions
结语
以上就是传兮带来的
关于Duke MQM求职攻略的全部内容
感兴趣这个项目的同学记得收藏
希望可以帮助到正在求职的各位同学~
关于留学方面，有疑惑地同学欢迎联系传兮留学的老师咨询~
