MQM
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的GRE 是332,gpa 是3.4,本科是在排名前40的文理学院，有一年的工作经验 data analyst，自己因为比较擅长这个考试,所以我也做过一段时间的 gre 和托福的老师part time basis,2018年之后我就去了杜克上了一年的 MQM，在 North Carolina Durham,之后我搬到了纽约,我在纽约做的媒体公司叫 consumer reports做的是数据产品经理，一个月前我加入了Trip.com，在中国叫携程，因为 trip com 在伦敦和阿姆斯特丹有收购一些公司,所以我现在是在这做 senior product manager,刚入职一个多月,然后我在疫情期间开始也有在纽约做一些 career coaching tennis coaching，所以 feel free to reach out me through LinkedIn。
part 1: fuqua experience 就读体验
part 2: career placement 就业方向
我自己是19年毕业的，所以专门去找了一下2021年的employment report给大家最新的数据
part 3: career development 职业发展
（Career management center）
因为我自己毕业了有快3年了，三年之内可能会发生很多事情，而这个项目最大的区别就是不仅帮你找一份工作也去帮你找到能力，继续在你的职业生涯中继续进行发展，所以我会我也会讲一下杜克是如何帮助我找到我的 personal branding
Class profile
对于2021年的这个 class profile，可能你们比较关心的数据是平均的 gpa是3.6,平均的 work experience 是twenty five month就是2年,平均年龄是23岁,80%的人GMAT 的分数的段是633-750，GRE的verbal是149-164（middle80%）,GRE的quant是159-170（middle80%），来自于168个学校,25个国家,48%的女性,75%的少数主义。可能对于大家来说最关心是undergrad majors,49%是 business and accounting,30%是 engineering and natural science,13%是 economics 还有8%其他。
这个项目更多的是针对于 business major ,engineering 只有30%,你可能也会从employment report 看出来,大多数人并没有去做 data science或者比较technical 的职位,至于curriculum 课程,我们有前两个是必修的课程。必修的这种 track ,每个 course courses 里面大概都有六,七门课程,首先有数据分析相关的这个里包括data science ，data visualization，database，然后 business 里面就有一些 foundational business knowledge，比如说 finance accounting，还有还有一些是business communication 。
因为这个项目出来的同学，大部分会去做business analyst或者商业相关的，而不只是做技术岗位。在我个人的工作经验中沟通能力还是很重要的，对于这个项目的同学来说应该是需要着重发展而且是一个可以作为marketing yourself 非常好的self scale，录取的同学也大部分能体现出来他们的沟通能力要比平均的水平要更高一些。
track courses你可以选择 elective，每一个同学都可以在四个 track 里面，选一个 track 包括 Forensics（取证) finance(金融）还有 marketing（市场营销）最后一个是strategy（策略）。
就算你选定了一个particular课或者 track你也可以去其他的 track去选选修课，所以你如果有能力和精力是可以学到学到很多的东西，但是 time management 的确会比较困难，如果你上很多elective的话，因为还要有很intense 的 job search。
在你学习的过程中因为这个项目只有一年，在学业之外我觉得 personnel 和 professional life 学校都做了一个很好的榜样。首先我们有两个 slogan，一个是 team fuqua，我们非常的强调团队感，尤其是在那么这个在我在工作中会发现在我现在的工作中，团队的合作非常的重要，很多事情靠自己一个人是完全不可能做的。
另外一点就是在你毕业之后，我们会有一个活动叫fuqua around the world，是在每年的3月底的一天，全球的杜克校友会在不同的城市组织这个活动，可以认识到更多的杜克校友。
前两天，因为我最近在阿姆斯特丹作为host举办了这个活动，我发现有很多的校友的工作都是通过杜克的校友推荐或者申请获得的，所以是一个非常好的校友网，我自己本身的在纽约的工作，也是在也是给一个杜克商学院的校友工作。
这个不是都需要会编程的，但是肯定有一点背景会更好，招生官在招生的过程中肯定是希望找一个比较容易就业的同学去项目，因为我们项目的成功还有 reputation 都是在于就业数据，那么他看到你的整个背景会去做综合的考量，自然就是越全面的越好，如果你不是那么全面的话，如果有一些其他方面可以做补充的话，也是很有机会的。像我刚才说的，我们在 undergrad 的同学里面只有30%是engineering 还有 science，将近50%其实是 business and accounting，我看到 economics 有些学校算文科生也包括，还有一些Liberal arts有8%，比例比较低。如果你是文科生的话就不会说机会特别大，但是有这么可能20%的同学文科生。
Employment report解读
（就业方向）
我觉得之后可能大家最关注的除了学习就是就业的情况。我们的这个employment report是每年毕业之后在6个月内career management center 会收集数据，然后他们也会帮助你来找工作，然后这个6月之后大概是11月底12月初，我们会公布report。
我给我可以给大家看一下report，我们在6个月内找到工作的人有98%，还是比较好的，而且对于就是美国国籍的人是97.9%，对于（temporary work authorization）短期工作签证的这个是96.7% ，但是有一部分同学完全没有考虑在美国就业，所以说这部分denominator是把那些人去掉，但是在考虑美国就业，向学校表示在美国就业的人里面在6个月内获得全职offer 的有96.7%。
然后年薪我们是包括底薪和additional bonus，因为有些公司他会给你入职奖，底薪中位数是85,000美金，25%的人是在97,000美金，中位数8万-9万，因为那一届是有140个人，平均工资中位数是根据在美国的103个人算出来的，有38个人有签约奖，大概是75,000-10,000是他们的中位数区间。
八九万其实地域不一样差别蛮大的，如果在 north carolina 本地8万就算很高了，如果你是在纽约加州那可能就就很低，所以其实参考价值不是很大，至于行业的话因为我刚才讲有4个 track，其实还蛮不一样的。
marketing我记得我当时上的时候人数也比较多，有consulting，包括 analytics consulting marking it systems，还有enterprise analytics 这个就是内部的；还有 marketing有些人他们也是做了finance /accounting，就是做 general research risk，还有 general management 比如说 internal consulting，internal data analytics；还有去做informational technology，包括data science or business intelligence，还有一部分做operational analytics，还有一部分人做了 marketing /sales，customer success ，business intelligence，Sales analysis，行业对于 marketing track 它包括 consumer packaged，还有包括食品行业还有 health，pharmaceutical retail，所以这个行业track还是出口比较多。
在marketing track 的employer 比较有名的包括 amzon，Aline technology，Accenture，Analytic partners，IQVIA ，Credit Swiss，Dell，the home depot ，就是有很多世界500强或者比较有名的 star up，我当时记得我毕业的时候，marketing的就业是一毕业也是比较好的，但是两三年之后就看个人发展。
然后我看有些同学可能想看一下 finance track我看有回国的去了阿里巴巴group。Forensic track有 brookfield asset management，captain one 都是很好的公司，还有 Cisco，居然也有携程，robert half，KPMG，Deloitte，四大也会招不少人，所以秋招和春招的确有但是不是很多，很多人还是自己去校外找的，或者说通过一些其他的，还有很多这个雇主他会直接来但不见得是每年都会来，可能今年需要了他会找一下杜克，可能明年不见得需要，但整体趋势还是比较好的。四大的话，我个人感觉是工资比较低，而且事情比较多，所以不是推荐。
Career
Management Center
（职业管理中心）
我们有一个 director dedicated to mqm，每天都actively reach out to industry，也就是建立了很多关系，每年的来杜克 mqm 的employer 应该是越来越多的，然后他也提供了很好的 career coaching，尤其很多中国同学可能不是很适应美国的面试的话，这个career coaching帮助很大，所以我给你的建议找工作本身就是一门课，所以你可能需要 prioritize over some of the academic，因为 academic 说句实话最后用的很少，至少对于我来说我基本没有怎么用，但是我只是需要去了解他只要能就是去跟做data science，data engineer，data analyst 去谈就可以了，因为我做的是产品经理，可能其他的一些职位可能需要的要了解的更多，但是你自己就是需要在时间分配上做抉择。
Career Development
（职业发展）
首先在你毕业之后你已经找到工作了，比如说你想换个工作学校也是有很多的 resource 给你的，比如说你想要去在你的队上招人，你也可以去 reach out，如果你想继续找工作你 career bridge 还是可以继续去用，这些都是employer去杜克去招聘 experience higher，然后还有career resource可以去 reach out to alumni，然后有这种各种的 linkedin group ，然后你想和谁去net work，那你就写一个比较好友好的信息，所以user experience student experience 是很好的，在我毕业好几年之后我还是跟我的很多同学保持很密切的联系，而且你的同学可能未来未来几年之后也可能在其他的公司成为了高级的主管或者说higher and decision making power，所以和他们保持好关系对你未来的职业发展也是也是很好的。
我想跟大家分享一个我当时学到的最valuable 的lesson，就是去创建自己的个人品牌，你的个人品牌不应该是说我会R，Python或者我会tableau，更多的是讲你能给公司带来什么样的 value。
比如说我现在讲我自己的时候我就是可以说我可以帮助整个公司来创建Data-Driven Culture改变公司的文化，让公司的人更适应于利用数据来做决策，然后我还会讲我是一个非常注重 process 的人，我会通过 effective communication来创建比较有规则，比较省时间 efficient的流程，还有我比较擅长来鼓舞士气，因为像我现在我跟一个数据工程师的队伍，我在管理他们的日常工作，还管理一个数据科学团队的工作，如何让他们的工作得到整个公司的认可，如何让他们的工作获得价值，这些都需要一个产品经理在团队工作士气，团队建设上做出贡献，所以这也是我的 personal branding，而那么我想跟大家说的就是在你在上杜克的课过程之中，他们会不停的去challenge你，让你去想你的性格和你的技术还有你的能力，怎么可以综合的来给一个公司创造价值。
因为说句实话r ，python ，coding experience，我们可以从印度或者从中国外包随便的可以招到这样这样的人才，这个技术本身不是很重要，更多的是你的观念和你的沟通能力。
还有我也是最近我也是在读一本书，然后 Forbes 上也有介绍，这本书叫reinvent jobs，那么在这个就业市场中，现在最什么样的人会比较受欢迎呢？就是忘记到你学的东西，还有学新的东西，这样的人会不停的改变自己的个人品牌，会改变个人的能力，这样的求职者会在这个就业市场中更受到大家的欢迎。
就拿我自己来说，比如说我本来没有任何产品经理的经验，但是我在杜克学习的过程中有这么一门课，他有讲到一些产品可能有只有那么一两一两节课讲到了一点产品经理的日常，我很感兴趣。
然后我在求职的时候就非常注重的去在这个方向进行发展，那么最终我也是毕业之后有可能纠结了三个月，可能8月份终于找到了工作，当时可能觉得很纠结，但是现在三年之后我在这个方面做的可能要比我去做数据科学要高兴的多，所以这就是我的一点经验。
产品经理其实不是这个项目的主流的career track 可能我记得我当年看有两三届的学生，400多个人里面产品经理可能不到10个。
问答环节
1.请问MMS和MQM就业之后在金融行业的岗位基本会有什么不同吗？
金融行业我觉得我自己没有找过，我找过fin tech的一些工作，可能 mqm 会比较适合fin tech吧，因为可能数据分析要更多一些，ms 可能是找的那种传统的投行工作，反正不是很好找，而且找不到很大的，因为他们比较偏向于本科生，那个行业现在就是整体来说不是一个特别吃香的行业，如果你比较喜欢一周工作六七十个小时可能比较适合你，但是我个人不是很喜欢那样的行业。
2.如果不留美工作，直接回国找工作有优势吗？
我没有回中国找过工作，但我觉得以我个人经验在美国工作两三年，因为我比较想去探索一下世界，我在英国找工作非常容易，在英国可能两三个月之内拿到了三个offer
3.这个专业主要培养什么样的能力？
我觉得就是像我贯穿整个演讲的就是networking，career development，technical 不是一个 focus，他会 expose you，你可以自己去自学，但是这个不是他们特别注重的一个领域，更注重的就是这个 generalist ，综合性人才的培养。
4.这个项目和其他数据科学项目在就业上有什么不同？
我个人感觉去做数据科学家的，好像只有20-30%，数据科学家的确一毕业可能工资会工资会高一些，但是这个门槛相对来说也相对来说比较高。我个人因为现在跟很多数据科学家合作。如果你想在数据科学领域有发展，沟通能力还是很重要。
像我现在工作的团队的四个数据科学家，就能很明显的看出来为什么有一些人是领导，因为他们的领导说话我可以听得懂，其他的三个数据科学家和我开会我基本听不懂，所以数据科学是一个方向，我有同学也自学成才，就是去学了很多machine learning，机器学习的内容。
5.四个track哪个年薪高？
每个track 其实工资差不多，还有就是你要知道美国工作满一年你都可以去 negotiate你的 salary，其实一两年之后都没有太大关系，而且在美国换工作，我记得我们去年有时候18年毕业的那一届，在毕业两年多之后，有75%的已经换了新工作，在美国的话你每换一份工作涨工资的平均涨幅要在20%-30% ，有的人可能更多，我差不多也是换工作就30%，所以起薪其实不是特别重要，只要起薪不要特别低，过个一两年换工作都是没有什么问题。
6.一年时间找工作会不会很紧张？
是很紧张但是大部分人也都是完成了这个任务，我知道我那一届好像只有几个中国学生回中国了，但是比较好的一点是在美国我们可能找工作时候对GPA不是很看重，所以你可以换句话说在学习上可以稍微的不用特别的努力，只要你别挂科，GPA不要太低，可能有个3.4就应该没有问题了。
7.这个项目有读博吗？
商学院的人一般没有人会去读博的，一般都是找工作，GPA我们看的也不是很重要，主要是 networking，所以这个不是很适合。
