时长：11 个月（全日制）开设学院：IEOR 系是否 STEM：是开设时间：22 Fall 首届招生，约 50 人课程设置：4 部分

申请材料：成绩单、3 封推荐信、2 篇文书、GRE、托福或雅思成绩

项目官网：https://analytics.berkeley.edu学校及项目简介

加州大学伯克利分校（University of California, Berkeley）简称伯克利，坐落美国旧金山湾区的伯克利市，是世界最顶尖的公立研究型大学。作为加州大学的创始校区，伯克利以自由、包容的校风著称，其学生于 1964 年发起的“言论自由运动”在美国社会产生了深远影响，改变了几代人对政治和道德的看法。作为世界最重要的研究及教学中心之一，其在物理、化学、计算机科学、工程学、经济学、法学等诸多领域位列世界前十，与旧金山南湾的斯坦福大学构成美国西部的学术中心。伯克利位列 2022 年 U.S. News 世界大学排名第 4 位 ，2022 年软科世界大学学术排名第 5 位，被誉为“公立常春藤”，在学术界尤其享有盛誉。

这个项目为期 11 个月，项目将在相关行业背景下培训学生数据驱动的分析方法和工具，包括优化、统计、模拟和风险管理，使毕业生不仅能够熟练使用最新的工具，熟练使用大型数据集，而且能够提出正确的问题，开发创新模型，并找到创造性的解决方案，以应对快速变化的商业和行业挑战。沟通并实施他们的解决方案。项目隶属于 IEOR 系（IEOR 之前大家常申的是 MEng），是 1 年制的就业导向项目。 项目 Summer 开学的前 2 周为学生提供了一个 50 小时的  python-based training，并且从春季学期开始会为学生提供真正商业环境中的实战机会，毕业前也包括了 10 周的暑期实习。项目隶属于 IEOR 系（IEOR 之前大家常申的是 MEng），更加偏向针对商业和工业届的分析技能，因为是新项目所以暂时没有公开录取率，但是根据棕榈的辅导经验来看，这个项目的 bar 基本和其他 Tier 1 的项目相当。项目不强制要求提交 GRE，但是有G会对申请助力，此外这个项目也不要求有工作经验，应届生友好，22 Fall 申请的同学多来自计算机科学、数学、统计或工程专业，但对所有符合资格要求的同学开放。项目的硬性资格要求是除了本科学位之外，需要拥有至少一门线性代数、概率和统计方面的大学课程，而且需要会一门流利的计算机编程语言。但需要注意的是伯克利只能申请一个项目，所以要根据自己未来的职业规划慎重做选择。