美国大数据分析专业研究生

Business Analytics是一门新兴学科，核心是数据挖掘和数据分析，与现在的互联网及大数据（Big Data）相联，主要是利用高深的技术、模型和算法进行数据挖掘和商业分析，服务的公司都是像IBM、Google、百度、腾讯、阿里这样的互联网公司。目前美国大约有30所学校开设了Business Analytics这个专业。从专业名称来看，大部分学校都是叫Business Analytics，有些直接叫Analytics，还有些叫Predictive Analytics。从院系设置来看，多数设置在商学院下，如UT Austin, Rochester, MSU, GWU等；北卡罗来纳大学教堂山分校开设在统计与运筹系。有些设置在工程学院下，如Northwestern、Cornell University；也有设置在信息学院下的，如CMU；一般设置在工程学院及信息学院下的项目，对数学背景和计算机背景要求都很高。另外如MIT，弗吉尼亚大学，罗切斯特大学，维克森林大学，纽约大学，凯斯西楚大学，加州戴维斯分校，加州圣地亚哥分校、哥伦比亚大学、康奈尔大学、南加州大学等均设有商业分析项目。BA硕士绝大多数都是以就业为导向的，从贴合就业实际的Big Data-analytical work角度来培养学生。越来越多的商业分析专业开始隶属于STEM项目，在大多数开设商业分析项目的学校都明确指出“this is a STEM designated program”。这就意味着毕业生将拥有更长的OPT时间，这对于那些毕业后想在美国实习工作并最终有一席立足之地的学生来说，无疑提供了很大的方便，而抽中H1B签证的机率也随着OPT的延长增加了很多。BA的就业方向主要是当数据分析师和程序设计师。在不同行业中专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。虽然这是一个较新的专业，但却有很好的就业前景。就目前来看，商业分析专业竞争的激烈程度不是特别高，比金融，金融工程的录取要相对容易一些。所以，针对有良好数学与计算机背景的申请者，可以在金融、金融工程等专业之外，再增加一个可以选择的冲刺名校的专业方向。

选校或者选专业定位可以 参考留学志愿参考系统http://tieba..com/p/5178609235，输入GPA、专业等信息，系统会自动从数据库中匹配出与你情况相似的同学案例，看看他们成功申请了哪些院校和专业，也可以按照留学目标来查询，看看你的目标院校和专业都哪些背景（语言成绩多少分、学校背景如何、什么专业、GPA多少等）的学生申请了，也从而对比自身情况，制定大致的目标和方向。

国内外相关高校开设《数据科学》课程、数据科学学位计划、数据科学短期培训班，进行数据科学家和数据工程师的培养。在中国，香港中文大学从2008 年起设立“数据科学商业统计”科学硕士学位；复旦大学从2007 年起开设数据科学讨论班，2010 年开始招收数据科学博士研究生，并从2013 年起开设研究生课程《数据科学》；北京航空航天大学于2012年设立大数据工程硕士学位。在美国，加州大学伯克利分校（UC Berkeley）从2011 年起开设《数据科学导论》课程，并从2012 年起开设《数据科学和分析》课程；伊利诺伊大学香槟分校（University of Illinois at Urbana-Champaign，UIUC）从2011 年起举办“数据科学暑期研究班”（Data Sciences Summer Instituteprogram）；哥伦比亚大学（Columbia University）从2011 年起开设《数据科学导论》课程，2013 年起开设《应用数据科学》课程，并将从2013 年秋季起开设“数据科学专业成就认证”（Certification of Professional Achievement in Data Sciences）培训项目，并计划从2014 年起设立硕士学位，2015 年起设立博士学位；芝加哥大学（University of Chicago）开设3 个月的夏季培训课程；纽约大学（New YorkUniversity）将从2013 年秋季起设立“数据科学”硕士学位；南加州大学（South California University）设立“数据科学”硕士学位；华盛顿大学（University of Washington）从2013 年5 月起开设《数据科学导论》课程，并对修满数据科学相关课程学分的学生颁发数据科学证书（Certificate in Data Science）；雪城大学（Syracuse University）也提供数据科学高级研究证书（Certificate Advanced Studies in Data Science）培训项目。在英国，邓迪大学从2013 年起设立“数据科学”科学硕士学位。从上述人才 的培养计划来看，数据科学家应该系统地掌握数据分析相关的技能，主要包括数学、统计学、数据分析、商业分析和自然语言处理等，具有较宽的知识面，具有独立 获取知识的能力，具有较强的实践能力和创新意识。其中，只有复旦大学的课程设置强调了数据科学家是研究数据的科学家，而不仅仅是一个数据工程师或者数据分 析师[2]（查看中国大数据技术与产业发展白皮书2013原文）。

可以考虑复旦大数据学院，人大大数据学院也有和TAMU的联合培养，上财统计学院也有许多走在前沿的导师

大数据专业的研究生最好选择物联网这样也比较好，就业方向这个方向能够给我们带来很好的体验。

根据美国院校的开设特点，一共可以分为4大类：1、商学院下的BA：文、商、理工科都能申请一般情况下，开设在商学院的BA会更偏向于商科，对数学和计算机要求稍微低一些，主要是培养学生商业知识和综合素养。2、工程学院下的BA：更喜欢理工科专业开设在工学院下面BA项目会先为学生打下扎实的数据分析基础，然后教授可视化、大数据电脑运算、机器学习的技能。这类项目对数理、计算机背景要求较高，需要学过一定程度的数学、统计学和计算机内容3、与市场营销结合的BA：更喜欢市场营销专业与市场营销相结合的BA项目，主要教授商业分析知识及其在IT、数据挖掘、市场营销、运营和咨询等各个领域的应用，尤其偏重市场研究实践和顾客分析4、与计算机结合BA：更喜欢计算机专业与计算机结合的BA项目，对计算机要求更高，更倾向于培养学生编程、数据处理、数据可视化等能力，需要申请者有的计算课程，以及使用过编程做过一定的项目。

大数据(数据挖掘)是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的，所以是数学一类的专业，现在本科数学类下辖子专业有[信息与计算科学]，[数学与用用数学]，[统计学]等。[统计学]是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。当今的”大数据“潮流使得我们获得了海量的数据，但掌握这些海量的数据本身并无意义。真正的意义体现在对于含有信息的数据进行专业化的处理。要对大数据进行处理，在实际的运用中，统计学能够以较低的成本，较少的数据，对数据进行精确度相对较高的的分析，这是大数据分析所无法替代的。[信息与计算科学]专业是以信息领域为背景用将迈向的数学与信息,管理相结合的交叉学科更深入和专业。所以你只需要查查有哪些大学开设了[统计学]、[信息与计算科学]这两个专业就行。

交叉学科；数学，统计，计算机，软件工程均可，有的学校有大数据的研究方向~

目前国内开设大数据在职的院校很少，据了解中科院心理所有开设，具体的你可以到那里咨询，你在医院做大数据方面的工作，这个专业还是很适合的，而且这个后期也可以申请学位，所以不仅学到了知识，而且还可以拿一个学位，两者兼得。