更新于 2026/10/13
Jason 学长的备忘录
Fanny 的 GPA 是 3.11，从政大社会系跨足商业分析，最后拿到 8 间学校的 offer。
- 补学科背景：学 Python、SQL，修概率与统计、微积分，把证书和成绩放进申请资料。
- 解释 GPA：用 optional 文件说明 GPA 低的原因、当时把时间花在哪，以及毕业后补了哪些准备。
- SOP 题目分类：把每间学校的 SOP 问题复制到表格再分类，不用每次都从头写。
从政大社会学系毕业，到最终录取 UC San Diego MSBA，Fanny 用四年的职场实战与额外进修，走出一条从人文背景跨足数据分析的申请之路。这篇专访，Jason 学长将带你深入了解她如何在 GPA 不突出（3.11/4.0）的情况下，仍通过实习、志工、国际比赛与四年 Appier 的数据经验，打造出差异化的申请优势，并最终拿下 Columbia、NYU、UC 系列等多所名校的商业分析（MSBA/MSMA/MSAA）offer。
她的故事最特别之处，在于不因 GPA 焦虑而退缩，反而持续补强 coding、参加学分班，并将正职工作经验、大学实习、为了申请做的准备（辅大学分班 / 学 coding）、过往的社会学训练与数据能力结合在申请文书中，最终脱颖而出！
如果你正在考虑申请美国商业分析（MSBA）、数据科学（Data Science）或营销分析（Marketing Analytics）等相关硕士项目，却担心自己不是商管背景、成绩不够亮眼，或者卡在在职准备无法兼顾，那么 Fanny 的经验一定能带给你启发，让你看见“申请就是要勇敢尝试”的可能性。
Fanny 的申请背景：(Fanny’s LinkedIn URL)
- 政治大学 社会学系 GPA: 3.11/4
- TOEFL 102、GRE 318 (V156 / Q162)
- Work Experience:
- Appier, Senior Campaign Analyst (2021–2025)
- AccuHit AI Technology, Advertising & Digital Marketing Intern (2020–2021)
- Shopee, Community Content Intern (2019–2020)
- Other Experience：
- Red Bull “Can You Make It” 国际挑战赛，台湾队 Leader（Top 10 全球）
- One-Forty 志工，推动移工文化交流
- 政大学生会公关部，参与校园征才博览会筹办
- 录取：
- Columbia University, MSAA
- UC San Diego, MSBA（最终入学去向）
- UC Irvine, MSBA
- NYU, MSMA
- Purdue, MSBAIM
- UIUC, MSBA
- University of Maryland, MSBA
- Boston College, MSAA
读书体验＆校系介绍：UCSD MSBA 商业分析硕士
UCSD MSBA (Master of Science in Business Analytics) 商业分析硕士
加州大学圣地牙哥分校 UCSD 商业分析硕士 (MSBA) 是全日制的 STEM 科系，采用 AI 辅助的课程设计，将大型语言模型 (LLMs) 融入商业分析流程的每个环节中，从问题定义、资料清理、编码、分析到成果展示。旨在为学生的未来做好准备，因为在未来，AI 将是商业数据科学家职责中不可或缺的一部分。本科系将为学生配备所需的技能与知识，在这个快速变化的领域中蓬勃发展。
全日制学生最快只需 11 个月 即可完成 Rady 商学院的商业分析理学硕士 (MSBA) 课程。课程设计确实是以解决现实世界的商业问题为导向，其中为了让学生累积在真实商业环境 (Real Business Context) 的能力，该科系围绕三大核心技能 (Core Skill Areas):
- 资料处理与分析 (Data Handling & Analysis): 包括资料清理（清洗） – MGTA 415 – Analyzing Unstructured Data (4)、视觉化等
- 技术工具 (Technical Tools): 运用统计学、NLP (CSE 256 – Statistical Natural Language Processing (4))、机器学习 (Machine Learning) 和最佳化 (Optimization)
- 商业应用与价值创造 (Business Application & Value Creation): 提供 实践机会 (Practical Opportunities) 让学生参与大型实践项目（如 MGTA 454 – Business Analytics Capstone Project, 4 units）、实习和大量的个案研究 (Case Studies)，确保学用合一
入学后，有没有觉得哪些是你意料之外的地方？课程难度、学校资源和同学组成，跟当初入学前的调查结果相似吗？
UCSD MSBA 课程 Business 和 Tech 的比例大约是 4:6 ，比较边重 Tech ，像是我们在新生训练用两个下午 set up 大家的笔电环境，用 VS code 和 docker container 的环境等等。
在开学之前学校有给 DataCamp 上的作业，要先学 SQL, Python, Git 的基础课程，从暑期七月开学，summer term 八周就要把 SQL, Python, BA finance, marketing, operation 三堂课上完，上课内容很多，非常紧凑，每堂课都有作业或是小考，如果之前没有一些 coding 的基础，会上课追得蛮累的。
一届有 180 的学生，分成 blue / yellow 两个班上课，同学有印度、中国、韩国、墨西哥、美国等等，同学通常都是 0-5 年的工作经验，商科、财经、电机的背景都有，非常多元。商学院的活动非常多，比想像中多很多，Career Management Center 会办很多找工作的讲座，学校/系上/校外的 Career Fair，或是一些大大小小的 networking，资源很多但不是所有东西都有帮助，需要学会选择自己需要的东西。
在繁重的学业里的作业、报告、考试中生存，还要一边找工作参加活动，时间规划分配非常重要！
目前最喜欢 UCSD MSBA 的 3 件事？
最最最喜欢的是这边的环境，San Diego 天气非常舒服，每天都有阳光干爽不会下雨。学校所在的区域 La Jolla 干净、治安很好，可以自由地在路上走动，也很适合从事户外运动。
学校有很多运动相关的课程，像是游泳、冲浪、潜水、网球、瑜珈、拳击等等，非常有趣，如果喜欢户外活动，会很喜欢这边的生活。 自由的选课，是 UCSD 的一个特色，MSBA 50 学分里面有 16 学分可以选系外的课，可以选 MBA, CS, DS 等等其他有兴趣的课程，我很喜欢这样的自由。
申请动机与跨领域选择：从社会学走向商业分析的起点
哪些实习或职场经历，让妳意识到数据与商业分析才是自己更想深耕的方向？
在工作中，我逐渐发现“资料”是所有商业决策的基石。在 Appier 的工作里，很大一部分职责是通过观察数据的趋势与变化，判断最有效益的下一步策略，这让我真正体会到数据分析与应用的重要性。
在这个过程中，我也有机会与许多优秀的 data scientists 和 analysts 合作，进一步了解资料处理的复杂度与它所能带来的多样化发展可能。这些经验让我对资料领域产生强烈的兴趣，也激发了我持续深入学习的动力。
开始工作后，妳如何在运动、创业或职涯探索中找到新的热情？
开始工作后，我更深刻地发现“资料其实存在于生活的每个角落”。因为我本身很喜欢运动，我开始使用 Garmin 的运动手表，才真正意识到健康装置如何运用我的各种生理数据并进行分析。像是每次跑步的步频、功率、心率，每一堂训练对身体造成的压力负荷，再搭配睡眠质量、静止心率、最大摄氧量等指标，手表就能计算出我的 peak status。
这些数字被转换成有意义的洞察过程让我觉得非常有趣，也让我意识到数据分析不只存在于工作，而是可以帮助我更了解自己的身体、做出更有效的训练选择。这也进一步强化了我对资料领域的热情！
文书准备：把文科背景转化为商业分析的优势
在文书内容中，妳认为最能突显自己价值的经历有哪些？
感谢 Jason 的帮忙，帮我把我的文书内容写得非常丰富，不太确定是哪一个点吸引到学校，也有可能是因为我与别人不同的丰富经历所以成为特别的申请者。文书内容 70% 都着墨于我的工作、实习连接到 MSBA，30% 提到除了工作和学术的其他面向，像是参加铁人三项、马拉松，小小的创业，去泰国交换学生，Red Bull 比赛，在 NGO 服务的经历。
面对跨领域挑战，妳是如何通过学习 Coding、数据技能或课程补强来说服学校的？
我觉得普遍的 MSBA 蛮重视学生 coding 和分析相关的基础数学能力，如果有时间可以学 Python, SQL 找自己有兴趣的网课学习，数学部分像是概率统计、微积分和线性代数都是蛮重要的基础，如果可以有证书或是上课成绩的话，可以帮自己的备审资料加分。
我自己有 stanCode Python 的证书，也有在辅大推广部拿到两门课的成绩单（分数很高 A, A+），除了能够让学校看见你的努力之外，也对未来学习 BA 学业很有帮助，很感谢自己先学 coding，现在在美国才能跟得上学校的进度。
申请规划与选校策略：在职备考的挑战
全职工作同时进行申请，妳是怎么安排考试准备、文书写作和申请时程的？
6 月开始准备英文考试、9 月 GRE、12 月开始写申请资料，不过 TOEFL 一直没有考好直到 2 月才能到破百的成绩，所以后面的申请时程非常紧凑，谢谢 Jason 帮了很多忙！
一天会花 4 hr 读书，上班前看单字，中午休息写一篇听力，晚上回家做阅读和写作，周末做时间比较长的模拟考，每天读一些进度也通过零碎，造着自己的节奏走，建议一定要提前准备考试，不然到后期没有考出成绩，心理压力会很大。提早开始准备，找到适合自己的读书方法。
在设置“保底”、“适中”与“梦幻”学校时，妳是如何衡量与取舍的？怎么研究或调查这么多间学校？
我主要通过跟在美国的朋友讨论学校和查网络上的论坛，小红书是一个很棒的查询工具，因为上面有大量留学生的资料，所以有很多资料和不同的观点可以参考，但是也不要太焦虑上面的“排名”，可以当作一个参考依据，看看其他学生的申请、面试经验和放榜的时间，看看大家对于学校科系的评论等等。另外像是 OfferLand、一亩三分地也有很多留学相关的文章可以看。
我在选择学校时考虑，学校本身是偏商学院还是 Tech、学校的地理位子（治安）和学校的排名，说实话选校真的很难，有很多间想去的学校，每所学校都各有优缺点，真想每一间都读读看 xd
如何增强备审资历：累积差异化竞争力
妳是如何把大学时期的实习（爱酷、虾皮）、志工（One-Forty）、比赛（Red Bull）经历整合到申请中？
这部分是靠 Jason 帮忙我发想和整合，通过跟 Jason 的电话沟通，找到可以把过去经历搭配每一间学校问的不同问题，巧妙的融入到 CV，能够切题的把自己特别的地方写出来，是需要反复修改淬炼的过程。
在职准备期间，妳如何把工作成果与业余进修（coding、数据课程）转化为申请优势？
数据化自己所做过的事情，要把可以量化的结果写出来才有办法说服学校
很推荐想要申请 BA/DS 的人，先去 StanCode 上课（没有收业配），或是任何有上到这一块的课程，因为通过课程不仅可以了 data 解背景知识、学习 coding，甚至可以做出自己的作品集，会对申请非常加分！
在职准备的心路历程：压力、时间与自我调适
准备申请的同时，妳使用过哪些工具、平台或资源来提升效率？
每间学校都有自己不同的 SOP 问题：
- 找出想申请的学校之后，把每间学校问的问题复制到表格，假设有 20 题
- 再将这些问题分类，例如：学业发展类、课外学校类、个性团队类等等
通过分类可以减少写稿的时间，不用每一次都从头开始写，可以加快学校被审资料的准备
面对 GPA 不高或分数焦虑，妳是怎么调整心态并保持信心的？
GPA 确实是申请学校的致命伤，不过也不能说没有机会（我就是个活生生的例子），申请文件中有一个 optional 的文件，可以让学生自由发挥，我通过这个 1000 字的文件，解释为什么大学期间 GPA 低，当时把时间拿来做什么事情，有什么样的学习，另外，我在大学毕业后为了弥补过去的不足，还自己额外做了哪些准备，像是学 coding 、额外的进修等等。
虽然有些学校很在乎成绩，比较在乎学校成就，那相对的也会有一些学校比较在乎工作经验，所以不要因为成绩而失去信心。当初在申请的时候，很多人劝退我，说我想要的学校都不可能上，因为我的成绩不够好，我也一度很自卑，觉得自己好高骛远，不可能申请成功。
但是我不想因为害怕就放弃我的机会，还是申请了很多间“不可能”的学校，最后拿到了 8 间学校的 offer，甚至还有奖学金。不要因为别人的话就放弃，一定要自己试试看才知道结果！
面试应对：展现申请者价值的关键时刻
妳在申请 MSBA 商业分析时，经历过哪些面试？流程与形式通常是怎样的？
主要都是 Kira interview，只有一两间学校是真人面试，Kira interview 有点像是托福口说的形式，是单向的 video interview，给你一段时间看题目和准备，再给你一些时间回答，回答会被录制成视频。历年的 kira interview 题目，可以到小红书搜索，常常可以找到一模一样的题目。
- What are your short-term and long-term career goals?
- Please share with me a project that you’ve completed either in school, your personal life, or at work that used analytics. What did you use — statistics, probability, or regression? What problem was being solved, and how did you solve it?
- What programming language do you use? How often? Where did you learn it? Please share with us as detailed as possible on how you are using programming languages
- Failure Experience/ Frustrated Experience and how you dealt with it?
- How do your supervisors describe you?
- Which accomplishment(personal or professional) are you most proud of ?
- Most valuable course as a college student ?
- Tell us about a time when you were on a team where someone was not keeping up with his or her responsibilities. How did you handle it?
若要给未来申请者建议，如何准备行为题（Behavioral Question）与“Why this program”这类必考题？
行为题最重要的是“具体、结构化、有故事”，建议用 STAR 法来准备，这样可以帮助自己讲出有组织架构的回答。在准备的时候，我会整理出 6～8 个常见主题：
- 冲突处理
- 团队合作
- 领导经验
- 压力管理
- 解决问题
- 主动学习
- 失败经验
- Cross-functional collaboration
再从自己真实的经验中挑例子，例如我在 Appier 的项目协同、跨部门沟通、跑错资料 pipeline 时如何排查等等。同一个故事可以对应不同题型，只要重点不同即可。
Why School ? Why MSBA ?
1. 你的背景与动机（Why me）
说明你为什么对 analytics/business/data 有兴趣。
例：我在 Appier 的数据工作、与 data scientist 协作、对资料运用的热情、甚至生活化的 data insights（像 Garmin 训练指标）等等。
2. 这个 program 如何补足你（Why this program）
具体讲课程、资源、教授、capstone、实习、地理位置。
要讲“具体”→ 而非“这个课程很有名”。
3. 你未来的方向（Why now & future goals）
清楚讲目标 → 例如成为 data-driven PM、data analyst、或是希望进入某产业。
并解释这个 program 如何是达到目标的“关键一步”。
给未来申请者的建议
对于背景非商管，或需要在职准备留学申请的人，妳会给什么样的建议？
在职准备真的很辛苦，每天都睡不饱又被各种 deadline 追着跑，记得要吃的营养、安排时间晒太阳运动，维持身体健康是很重要的事情，如果没有清醒的头脑和满满的体力，没有办法面对庞大压力。
在申请很烦闷的时候，我会去查美国好玩的事情、好吃的食物、或是去看美国读书 YouTuber day vlog，想像自己一年后就可以拥有完全不一样的生活，一步一步朝着梦想前进的样子，现在所有的努力痛苦，都是会有回报的。
申请过程中，妳认为最值得投入心力的三件事是什么？
如果要说申请过程中最值得投入心力的三件事，我会选下面这三点。
和有经验的人聊天：会得到很多意外收获
我觉得这是最划算、最真实的一步。和有申请经验的学长学姐、在美国工作过或是了解美国文化的人聊天，从他们的故事里知道什么是真正重要的能力、什么是简历里需要强调的。
补足学科背景：展现你真的为这个领域做好准备
因为我大学是社会系毕业，没有太多数学或 coding 的背景，所以我觉得补足这一块非常重要。我后来去上了“概率与统计”和“微积分”两堂课，把成绩放进申请资料里，也写在 SOP 里面。我真的觉得这是一个很加分的地方：它不只是补强基础，也能明确向学校展示你愿意为这个领域投入时间。
了解自己要什么：让你的故事更聚焦
申请过程其实也是一个“重新认识自己”的过程。越清楚自己为什么想念这个领域、过去哪些经验支持你的选择、未来想往哪里走，你的 SOP 和面试回答就会越有力量。像我后来意识到自己在 Appier 的经验、对运动数据的着迷、以及想把资料真正用在商业决策上的动力，都是很核心的故事。抓到自己的主线后，整个申请就变得更有方向感。
Jason 学长的心得总结
Fanny 的经验是：有些学校比较在乎工作经验，不要因为成绩失去信心，一定要自己试试看才知道结果。
22 岁录取哥伦比亚大学 MBA，创办留学平台 OfferLand.cc 的 Jason 学长
下一步：把想申请学校的 SOP 问题贴进同一张表格，按学业发展、课外、个性团队分类。
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