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一、课程体系的评估
哥伦比亚大学的MSAA项目课程分为管理核心和技术核心两大部分，旨在培养既懂商业又具备数据分析能力的专业人才，以及能够利用数据进行商业决策的领导者。
课程设置中也存在一些颇具争议的方面，例如：
广度大于深度：学生反馈技术课程“浅尝辄止”，例如在学习Python时，只需掌握基础的数据处理，而更高级的模型构建则需要依靠自学。
夜间课程模式：80%的课程安排在18:00至22:00，与兼职学生一起上课，部分学生觉得“缺乏校园氛围”。
师资组成：授课教师大多数为行业内的专业人士（例如高盛和尼尔森的高管），他们具有丰富的实践经验，但在学术研究方面的资源较为有限。
二、就业绩效评估
1、官方的就业数据表现出色。
就业率和薪资情况：2024年毕业生的就业率超过90%，平均起薪为7.8万美元，优秀的工作机会薪资可达到12万美元（例如亚马逊的数据科学家职位）。
行业分布主要如下：金融占35%，科技占28%，咨询占18%。主要雇主包括摩根大通、普华永道和字节跳动等。
OPT的优势在于，STEM认证可以获得3年的OPT时间，而2024年国际学生中申请H1B签证的成功率相比非STEM项目高出23%。
2、潜在挑战与差异化
资源竞争十分激烈：哥伦比亚大学的MSAA项目每年有500多名学生，导致每个人获得的资源有所减少。同时，职业招聘会的岗位竞争非常激烈，内部推荐也需要个人积极主动。
地域双刃剑：虽然纽约充满了机会，但科技岗位的密度却低于硅谷，同时金融职位更偏好MBA而非MSAA。
回国后认可度：藤校文凭受到知名企业的青睐，但一些人力资源经理对哥伦比亚大学的MSAA项目所属的SPS学院存在认知误区，因此需要通过实习或项目经历来展示自己的能力。
三、学生反馈评价
积极评价
转型平台：文科生利用选修课体系成功转型进入数据分析领域，比如背景为历史学的学生成功入职IBM担任商业分析师。
人脉的价值：校友网络连接华尔街和硅谷，每年通过内推进入高盛和谷歌的案例不断增加。
时间成本：12个月的学制非常适合急于就业的学生，2024届中国学生中有63%在毕业前获得了全职工作机会。
负面评价
课程难度分析：“核心课程的作业大约需要2小时完成，技术深度不及NYU数据科学项目”。
资源分配方面：“职业服务几乎没有实质作用，90%的实习机会都是通过大量投递简历获得的。”
圈层固化现象：“中国学生占比超过70%，英语水平提升有限。”
以上是关于哥伦比亚大学MSAA项目评价的相关信息。
