杜克量化管理开奖啦！看看是哪位幸运儿收获了录取~

杜克大学（Duke University）创建于1838年，坐落于美国北卡罗来纳州的达勒姆（Durham），是一所世界顶尖的研究型综合大学，是美国南部最好的大学，也是全美最优秀的大学之一。杜克大学是美国大学协会成员，有“南方哈佛”的美誉。杜克大学在多个排行榜上长居美国前十、世界前二十五，名列2022U.S. News美国大学排名第9位。

MQM (BA)是一个以项目串联起来的项目。为期10个月，从前一年的7月到第二年的5月，总共有5个小学期，每个小学期时长6周，会上3～4门课。

作为商学院的BA项目，MQM会根据具体的Business Domain分成四个Track，分别是Strategy、Finance、Marketing和Forensics。就我选的Strategy Track来讲，该Track里面大多是有Consulting背景，想做Consulting的人，或者是有Engineering背景，想去做Tech或者做Data Scientist的人。每个课程会有大量大大小小的、占成绩比很大的项目，有些课程的期末可能就是一个大项目，有些有期末考试的课程考试中也会涉及很多做过的项目。最大的好处是在找工作时有很多项目可以深挖。

二、课程设置

整个项目大概有3种类型的课程：

1. Data Analytics Course:

这是最重要的，是与Data Analytics直接相关的课程，会学到相关的工具诸如SQL, R和Tableau。课程设置上删繁就简，去掉了一些暂时没必要接触的细节内容，专注于核心内容，对转专业人士非常友好。

比如模型层面上，Data Science课程中会讲到大部分主要的模型，像Decision Tree, Logistic Regression, Random Forest, Clustering等，但不会讲到诸如Decision Tree的Entropy或者Logistic Regression优化过程中的Gradient Descent等内容。

而工具层面，MQM刚好专注于三种核心工具的使用（SQL, R, Tableau），而不会讲到更多的工具诸如Hadoop, Power BI, Spark, SAS, AWS, Alteryx, TensorFlow等。这样的课程设置对于培养BA/DA而言性价比较高，对于转专业人士而言也是比较易于上手的。

2.Soft Skill Course:

这类课程大多旨在培养Soft Skills，如沟通、团队协作、谈判、演讲、信任关系建立以及矛盾冲突，我认为这类课程也是MQM毕业生与其他BA毕业生相比的一个显著优势。

Fuqua的大部分作业都是小组作业，这其实比较真实地模拟了真实工作的状态：不同人会有各自优缺点，会有人摸鱼，会有人搞事情，会有分歧也会有矛盾。对于我来说，这种Team-based learning最大的好处是可以Keep Speaking English，同时也为行为面试提供了一定的素材。

同时MQM也投入了大量的课程来有意识地培养Communication Skill, 比如两门Business Communication, 一门Negotiation，一门Critical Thinking，会着重培养Presentation Skills，不管是简单的Elevator Speech，还是复杂的Team Presentation。

其中最具特色的课程是商业沟通，主要课程内容是培养商业演讲、商业沟通的能力。作为统计科班出身的我开始是拒绝的，感觉这种课在本科就是水课。但是它的重要性随着找工作的临近和开始工作就越来越显现。毫不夸张的说，商业沟通能力以我至今的体会在美国的职场能力中占至少60%。一个人技术不够精湛有整个职业生涯来学，彼此观点不和可以包容，但听不明白、讲不出来自己的观点就很严重了。除非码农这种纯技术工作，其他工种在面试时也有绝大一部分考察是在沟通能力上的。

3.自己Track的Business Course：

这个大多跟每个Business Domain相关，我所在的Strategy Track主要是Econometrics, Strategy, Operation和People Analytics，后三门其实基本就是三种不同的咨询业务。

作为一个BA项目，MQM主要还是侧重于三种工具的培养：

1. SQL：

刚来第一学期就会学到Data Infrastructure, 其实就是SQL。这门课总的来说也是MQM最难的几门课之一，因为经常会有一些比较Challenging的作业，有的时候经常要写到半夜。毕竟作为Business Analyst或Data Analyst而言，SQL是一项比较核心的能力。总的来说，MQM学习SQL的强度和难度，个人认为是足够应付实际工作以及求职的。

2. R /Python：

R和Python应该是作为Data Scientist而言最核心又基础的能力了。而MQM项目主要侧重于R，第一学期的统计学和第二学期的Data Science课程都会涉及到R Code。所以大部分人都会用R做一些Data Cleaning, Modelling以及Visualization方面的东西。而Python则并不是所有人都会涉及，因为Data Analytics的Course并未基于Python, 只有少数Marketing的课程会用到一些Python。

3. Tableau：

第三学期的Data Visualization会花一学期的时间专门学习Tableau，会涉及到Tableau的具体操作以及可视化的Design principles，比如如何做到简洁、重点突出等。认真学完的话，很多都能通过Tableau官方的Tableau Desktop Associate考试。

总的来说，MQM在工具层面基本涵盖了最核心的三种工具：SQL，R/Python以及Tableau，如果要找一份BA的工作足够，但是如果要做DS，可能还需要自己投入一定的时间学习。个人觉得MQM学业压力适中，课程难度比起本科阶段的统计学专业课来说还是简单一些，毕竟BA项目是更多侧重于Data Science和Business的一个交叉应用学科。相对来说，前两学期的压力比较大，Data Science, Empirical Economics以及SQL都在这两个学期，而后三学期总体课程较为轻松。

三、就业情况

我是20届毕业的，我们这一届的就业相对来说受疫情影响会更大一些，这里还是写出来给大家稍微做个参考，大家后续来入学的时候情况应该会比我那个时候要好很多的。

MQM项目的国际生大多是从1月份开始找工作的，在3-7月是拿offer的最高峰，由于当时正好是美国疫情刚爆发的时候，因此很多同学临时选择了回国就业。同学当中去互联网的有在字节、腾讯、网易，也有在商汤科技、快手和华为等公司的；四大和咨询的也比较多，金融行业的拿到券商offer的也有不少，也有个别做PE/VC、快消以及四大行管培。

回过头来看，即使在疫情最严重的时候，MQM class of 2020的就业也算没有完全崩盘，真得是要得益于学校的career service。这里要提一下Team Fuqua真的太赞，去network时Fuqua校友总体都非常友善，很愿意帮助学弟/学妹，所以MQM的同学会要到蛮多refer，对找工作的帮助非常大。MQM也有专门Career center的老师对接找工作事宜，包括日常培训、面试模拟、企业对接等等。

2020年4月，Fuqua商学院还创立了一个Fuqua Volunteer Corporation, 只要是Fuqua的学生都可以做Fuqua Volunteer Corporation的全职analytics岗位，还没找到全职工作的同学可以以此保住第一年OPT的身份，再看别的全职机会。

四、写在最后

回忆在杜克的生活，概括来说就是宁静祥和的乡村生活。虽然吃的玩的娱乐活动这些不如大城市，但总的来说气候好、环境好、生态好。日常娱乐就是看剧、逛学校、喂松鼠喂鸭子找野兔，好山好水好无聊。但作为一个居住在国内二线城市的人，我还是比较喜欢Duke生活的。

最后呢，我也再稍微cue一些这个项目我觉得不太好的地方，帮助大家综合挑选学校~首先项目一半学生是中国人，如果大家想充分锻炼英语交流能力的话，那Fuqua这个项目可能不是最好的选择（但也意味着项目招生上对中国学生友好，看大家自己的选择了）。其次Duke的地理位置大家也都知道，不会像加州那样有很多tech企业，找工作可能面临一定困难。最后，Fuqua这个项目已经扩招了，目前一届有200多位学生，如果想享受小班化硕士教育的同学，也需要好好考虑一下。