Hi Leute,
2 Semester an No Name FH verschwendet
Dann VWL B.Sc. an der LMU 1.2 (top 1%)
Praktika:
1x BIG
1x M&A einer guten IB
1x Tier 2 IB
1x Summer Analyst Tier 1 IB
Kein Auslandssemester, ein Praktikum war in London.
Habe ich Chancen auf Cambridge, Oxford, HEC, LSE? Wie schätzt ihr das ein?
antwortenWas möchtest du studieren?
Für Finance:
HEC und LSE sind mit GMAT 680+ locker drinnen
Oxford bräuchtest du min 700
Cambridge geht nur mit Berufserfahrung
Dein Profil ist stark aber es kommt drauf an, was genau du machen willst. Solltest du beispielsweise in einen sehr guten Econ Research Master reinkommen wollen, dann wirst du womöglich ein Problem aufgrund des fehlenden Forschungsfokus haben. In jenem Fall bringen dir deine Praktika kaum etwas. Solltest du vielmehr an den normalen Econ. oder Finance Masterprogrammen der oben genannten Universitäten interessiert sein, würde ich behaupten du bist bestens aufgestellt.
LG
antwortenWiWi Gast schrieb am 22.06.2020:
Was möchtest du studieren?
Für Finance:
HEC und LSE sind mit GMAT 680+ locker drinnen
Oxford bräuchtest du min 700
Cambridge geht nur mit Berufserfahrung
Ich möchte Finance studieren und danach im Investmentbanking (sehr gerne bei GS) einsteigen. Aber erstmal wollte ich noch etwas vom Leben mitnehmen und im Ausland im Master Erfahrungen an einer elitären Universität sammeln.
Okay, dann werde ich Cambridge wohl abschreiben.
HEC und LSE GMAT 680+ weil ich ein gutes Profil habe? 680 Punkte ist ja denke ich mit guter Vorbereitung auf jeden Fall machbar.
WiWi Gast schrieb am 22.06.2020:
Dein Profil ist stark aber es kommt drauf an, was genau du machen willst. Solltest du beispielsweise in einen sehr guten Econ Research Master reinkommen wollen, dann wirst du womöglich ein Problem aufgrund des fehlenden Forschungsfokus haben. In jenem Fall bringen dir deine Praktika kaum etwas. Solltest du vielmehr an den normalen Econ. oder Finance Masterprogrammen der oben genannten Universitäten interessiert sein, würde ich behaupten du bist bestens aufgestellt.
LG
Alles klar, danke. Ja, ich möchte ein Finance Master machen und danach ins Tier 1 Investmentbanking.
antwortenDas IB ist doch stupide bis zum abwinken und in deinem Fall eine Vergeudung von Talent. Ich würde an deiner Stelle versuchen in ein Econ Programm zu gehen und dich auf Data Science zu spezialisieren. Mit 3-4 Finance / Financial Economics Modulen kommst du gut immer noch in besagtem Bereich unter. Nur lässt du dir eben die Möglichkeit offen später in die Forschung gehen zu können oder im Machine Learning im Finanzsektor zum Einstieg um einiges mehr zu verdienen, bei bedeutend geringerer Arbeitszeit.
WiWi Gast schrieb am 22.06.2020:
antwortenDein Profil ist stark aber es kommt drauf an, was genau du machen willst. Solltest du beispielsweise in einen sehr guten Econ Research Master reinkommen wollen, dann wirst du womöglich ein Problem aufgrund des fehlenden Forschungsfokus haben. In jenem Fall bringen dir deine Praktika kaum etwas. Solltest du vielmehr an den normalen Econ. oder Finance Masterprogrammen der oben genannten Universitäten interessiert sein, würde ich behaupten du bist bestens aufgestellt.
LG
Alles klar, danke. Ja, ich möchte ein Finance Master machen und danach ins Tier 1 Investmentbanking.
Sehr gutes Profil. Schade, dass es an Auslandssemester/GMAT fehlt. Sonst hättest du MMM probieren können. Jetzt bleiben dir nur HEC und LSE. Als leichte Alternative auch die FS, da bekommst du eine Zusage.
antworten@1 Über mir:
Reines Data-Science für WiWis wird aktuell deutlich überbewertet.
Bin selbst Informatiker und Machine-Learning wird v.a. durch Cloud-Technologien wieder in den Bereich reinfallen, in den es gehört: Computer Science.
Als WiWi mit Data Science Kenntnissen ist man da halt ein halbes Hemd..
antwortenData Science ist angewandte Statistik, Informatik ist lediglich ein Hilfsmittel
WiWi Gast schrieb am 24.06.2020:
antworten@1 Über mir:
Reines Data-Science für WiWis wird aktuell deutlich überbewertet.
Bin selbst Informatiker und Machine-Learning wird v.a. durch Cloud-Technologien wieder in den Bereich reinfallen, in den es gehört: Computer Science.
Als WiWi mit Data Science Kenntnissen ist man da halt ein halbes Hemd..
@ über mir.
Für Data Science im Anwendungsgebiet der reinen Statistik, sind die Plätze aber auch gut gefüllt.
Wird mittlerweile von jedem Business Analyst vorausgesetzt als Basis. Aber man merkt halt schnell, wer ein BWL Background hat und wer Mathematiker/Informatiker ist
Maschine Learning ist nunmal nur nützlich, wenn man es in Prozesse integrieren kann. Künstliche Intelligenz ist bewusst ein Teilgebiet der CS.
Als BWLer ist man immer das Leichtgewicht, dass die wirklich komplexen Zusammenhänge nicht versteht.
antwortenUnd trotzdem ist der technische Hintergrund zehnmal wichtiger als der statistische. Data Scientists gibt's wie Sand am Meer. Wenn man einen braucht hat man sofort fünf Stückchen an der Angel. Aber wenn es darum geht einen zu finden der das ganze in Produktion bringen kann mit Cloud/devops Technologien, da muss man schon deutlich länger suchen.
WiWi Gast schrieb am 24.06.2020:
antwortenData Science ist angewandte Statistik, Informatik ist lediglich ein Hilfsmittel
WiWi Gast schrieb am 24.06.2020:
@1 Über mir:
Reines Data-Science für WiWis wird aktuell deutlich überbewertet.
Bin selbst Informatiker und Machine-Learning wird v.a. durch Cloud-Technologien wieder in den Bereich reinfallen, in den es gehört: Computer Science.
Als WiWi mit Data Science Kenntnissen ist man da halt ein halbes Hemd..
Ich rede auch nicht darüber in einem Finance-Master einige Ökonometrie-Module zu wählen sondern vielmehr darüber, über ein Economics-Master einen Mathematik- und Statistik-Fokus zu setzen. In einigen Programmen geht das durchaus: bspw. Bonn / LSE. Jene Herangehensweise hat letztlich auch den Vorteil, dass man die Daten und die Implikationen dieser auch wirklich in den richtigen Zusammenhang setzt, wenn man finanzwirtschaftliche Daten analysiert. Kenne viele Mathe-Bachelor, die das so gemacht haben und mit Kusshand genommen werden. Als VWL-Bachelor muss man da viel Arbeit reinstecken aber es geht dennoch. Das mit dem halben Hemd solltest du mal einem Econometrics Phd. erklären. :D
WiWi Gast schrieb am 24.06.2020:
antworten@1 Über mir:
Reines Data-Science für WiWis wird aktuell deutlich überbewertet.
Bin selbst Informatiker und Machine-Learning wird v.a. durch Cloud-Technologien wieder in den Bereich reinfallen, in den es gehört: Computer Science.
Als WiWi mit Data Science Kenntnissen ist man da halt ein halbes Hemd..
Hey falls du das noch liest. Wie hat du im LMU VWL so viele Praktika untergebracht. Warst du in Regestudienzeit fertig? Ich habe ein riesen Problem mit den Schwerpunktseminaren weil die so blöd am Anfang des Semesters liegen dass ich keine Praktika mehr machen kann hast du Tipps?
antwortenWiWi Gast schrieb am 13.02.2021:
Hey falls du das noch liest. Wie hat du im LMU VWL so viele Praktika untergebracht. Warst du in Regestudienzeit fertig? Ich habe ein riesen Problem mit den Schwerpunktseminaren weil die so blöd am Anfang des Semesters liegen dass ich keine Praktika mehr machen kann hast du Tipps?
Falls du einen Master in diesen Programmen anstrebst, solltest du die SPS dafür verwenden, einen guten Eindruck beim Prof zu hinterlassen. Du bekommst dann bei entsprechender Leistung im SPS auch problemlos ein Empfehlungsschreiben.
antwortenWiWi Gast schrieb am 13.02.2021:
Hey falls du das noch liest. Wie hat du im LMU VWL so viele Praktika untergebracht. Warst du in Regestudienzeit fertig? Ich habe ein riesen Problem mit den Schwerpunktseminaren weil die so blöd am Anfang des Semesters liegen dass ich keine Praktika mehr machen kann hast du Tipps?
Falls du einen Master in diesen Programmen anstrebst, solltest du die SPS dafür verwenden, einen guten Eindruck beim Prof zu hinterlassen. Du bekommst dann bei entsprechender Leistung im SPS auch problemlos ein Empfehlungsschreiben.
Danke gut zu wissen! Gebe mein bestes trotz online gut aufzufalllen
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