商业分析硕士研究生

建议考GRE，business analytics作为近年的新兴专业，是商科和理工科的交叉学科，有些大学将此专业设立在研究生院，有些设立在商学院。无论是研究生院还是商学院，均接受GRE成绩，GMAT成绩一般只用于商学院下面的MBA和管理学相关的硕士等，所以考GRE更有保障。

现在跟大家分享一下港中文的business analytics的课程是怎么样的课程结构。我个人将BA的课程分成这么几个部分：第一个部分是比较基础级别的如统计、建模。这个部分为你打下了认识数据，处理数据的底子。接下来更深一点的是数据库层面，让你对整个数据结构会有一个比较清楚认识。你的business data从哪里来？应该以什么结构呈现？在这一个层面里会有一个答案。第三个层面就到了商业分析应用的层面，也就到了这个课程比较高阶的部分。下面我们来具体分析一下。在第一个基础层面像统计学和基础建模，大家如果着手学习会感觉它其实并没有那么难，甚至如果你本科是数学或者统计等专业你会感觉到非常简单，但是我个人觉得学习这些基础课程的目的并不是让你把它们再复习一遍。知识只是客观的东西，然而我们需要学习如何在real business的环境里主观的运用统计学的逻辑和思维去“正确”看待我们的这个business，这将是你从本科阶段到研究生阶段的一个重要的转变过程。在有了统计学和一些建模的基础之后我们会上升到全数据层面去管理数据的阶段，也就是数据库。数据库这个东西我现在觉得非常有用，从我目前工作的角度来看虽然自己不会专门去做数据库搭建这些工作，但是如果心中有了一个数据架构，那自己在应用这些数据去做框架分析的时候就可以与技术人员有一个沟通的桥梁，而不会导致在技术和你的business analytic之间存在断层。在有了前两个部分的基础之后我们将要花很多时间对应用层面进行研究。在学校的课程里，老师会给你非常多的case和project。这些过程在研究生阶段可能是比上课的理论部分更为重要。因为课上老师只是作为一个向导告诉你这个世界上哪个景点有什么样的风景。但是在这个风景里你会从哪些东西里获得属于你自己的灵感，并且去激发你，这是需要自己去寻找去体验的。而获得自己的体验就是这个层面的课程的意义。很多同学都期待听完老师的课后马上开出一朵花，但是其实我个人觉得最大的收获来自于你课后在做这些case和project的时候生根发芽开花结果的过程。在你做case和project时候你发现了问题，思考如何去解决这些问题，逐渐摸索出自己的解决方案。这整个路径是非常重要的，在工作中同样也是。如果你拿到一个别人给的项目，最重要的地方就是知道自己如何去寻找business里面值得改进的方向，通过获得什么样的数据来达到自己的目的，在你获得这些数据以后需要怎么样处理怎样去构建一个模型，然后以怎样的方式达到你的目的，呈现出一个可以展示你分析目的的结果。我想这也是学习BA课程中最重要的。

美国研究生的商业分析硕士（Master of Science in Business Analytics） 主要是，将大量复杂数据，经过定量方法和应用分析转换为合理清晰，便于管理的信息，从而做出合理的商业决策。学生会接触到先进的决策分析工具和技术，应用 这些工具和技术在实际的商业领域中给予合理的解决方案。课程中涉及商业统计方法，商业流程模型，商业决策模型，数据管理，运营管理等，并整合一些商科基础 课程，如商业沟通技巧，领导力，市场营销，供应链管理等。值得注目的是，许多美国院校的MS in Business Analytics是属于STEM（Science, Technology, Engineering and Math）专业，如德州奥斯丁大学，本特利大学，康涅狄格大学等。STEM专业的留学生毕业后可获得29个月的OPT（Optional Practical Training，毕业后的实习期），而一般的商科专业只有12个月的OPT。这无疑为将来有志于留美工作的学生提供了获取工作签证的机会。如果打算申请商科方向，又觉得12个月的OPT时间太短的同学们可以考虑一下申请商业分析这个专业。就业方向商业分析的就业方向主要有在跨国公司，外资商社，中外合资企业等各类涉外商务机构或者外经贸部门中担任商务管理，项目管理分析，商业分析师，系统分析员等职位。申请特点MS in Business Analytics对学生本科背景无过多要求，一般要求学生有修过微积分，概率论和数理统计等数学课程就可。大多数学校对申请者也没有工作背景的要求。根据学校项目不同，一般1年半~2年可读完。

纽约大金融区，就业和实习机会都会相当多，但是商业分析可能会有一定门槛，只要你不挑，就业应该还不错。本回答被提问者和网友采纳

大部分商业分析硕士项目不需要工作经验，一般能有数据分析，行业分析、金融分析方面的等实习经验将非常有助于申请。商学院的MSBA对申请者工作经验要求更高一些。比如，亚利桑那州立大学录取的学生有平均1.8年的工作经验；伦斯勒理工学院、德保罗大学、明尼苏达大学双城分校和路易斯安娜州立大学建议申请者有一定工作经验，有利于申请。MSA/MSBA/MSDS硕士项目只有一所纽约大学要求有至少5年的工作经验。

悉尼科技大学硕士如何申请授课式研究生要求申请者必须具有本科学位，本科阶段的成绩对是否录取至关重要；同时必须提供本科阶段的毕业证和学位证，在读的学生可以提供相关在读证明材料。研究性研究生要求申请者必须具有学士学位，具有1-2年相关研究工作或发表过相关的学术论文；要求相应学科的导师接收。大三生需提供5个学期成绩单及在读证明，无需雅思成绩即可申请。学校评估周期约为6-8周。学生毕业后再提供学位证、毕业证、完整的成绩单公证书。如学生申请悉尼大学、昆士兰大学或者新南威尔士大学，毕业时还需要提供相关材料的清华认证。上述申请者均应满足IELTS6.5以上（需参考学校及专业的具体要求）；未达到语言要求的学生必须先申请语言课程的学习。悉尼科技大学申请时间2月/7月悉尼科技大学硕士要求学历要求：本科学位，均分70以上语言要求：雅思6.5，写作不低于6.0澳大利亚硕士留学优势澳洲教育质量优秀世界公认，每年各国权威媒体或机构推出的世界大学排名评比中，澳洲大学一直名列前茅。澳洲的硕士学位课程分为授课类(Coursework和研究类（Research）两种，证书、文凭、学位都是证明具有专业知识、技术的国家资格证书，为澳大利亚国内和国际教育界所广泛承认。澳洲硕士课程灵活，学制从1年到3年不等，多数研究生课程都可转换专业，毕业后学生可选择在澳工作或移民。对于有志深造、又有一定经济的年轻人，无论你是专科生，还是本科毕业生，去澳洲攻读硕士学位都是一个不错的选择。本回答被网友采纳

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作者：知乎用户链接：https://www.hu.com/question/36214681/answer/66483598来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。从商业分析说起吧。关注过不少知乎上类似的问题和回答，发现个较严重的问题：大多数人对商业分析这个行业的认知并不准确。具体说来商业分析有两种：1. Business analysis. 应属于传统商科，主要是任务是对公司整个运营的流程、业务的开展等方面的分析。比如发现新的商业需求、提出/改善某些商业问题的解决方案。它可能包括公司组织上的变更，业务流程的改善，策略性的规划，政策的制定和提高。这个领域需要一定的数据分析，一方面因为公司发展前期一般主要靠业务的扩展，会涉及一些销售业绩等类似的数据分析。另一方面，大数据时代嘛，很多公司都觉得好像应该顺应潮流掺和一把。但总的来说还是business analysis为主。即定性为主导，数据分析（一般较简单）为辅助。这也是大多数答主所提到的。要在这个领域成长为专业人才，一般会选择MBA，MBA课程一般也会包含一定的相关课程，但很简单。2. Business analytics. 这才是真正的新兴学科。翻译上都叫商业分析，但内容却差很多，所以特意用英文区分开来。这个行业的核心就是数据分析，而且是高深的技术、模型和算法。通过对数据的深度分析、挖掘来研究公司以往的业绩，对行业市场潜在的商业信息的搜索等。目的是获取那些通过定性分析和简单的定量分析根本无法获得的insights。这个领域逐渐得到了学术界、业界和政府的高度重视：学术界，从纽约大学13年开始开设business analytics的硕士专业以来，全球各大高校纷纷增设相关专业，并且学费直逼MBA，在金钱至上的资本主义国家，高学费往往是高收入和良好职业发展的风向标。业界，更不用说了，BAT都在开设这一类的部门，阿里巴巴去年跟今年就从名校挖了一些这个领域的教授，百度更是把斯坦福大牛Andrew Ng请了来。政府，就我知道的，新加坡和澳洲政府直接拨款赞助开设business analytics部门的公司。说完基本概念，回到题主问题。仔细读过问题描述后，我相信题主感兴趣的应该是business analytics吧（不是的话，就请忽略以下吧）。那再深入一点讲一下相关的技能。题主是统计本科生，很好！哈哈！我是统计博士，现在在纽约一家投资管理公司做类似的工作，同事不乏一些计算机、自动控制、信号处理等数据分析相关的领域的博士。总体来说business analytics无疑是个交叉学科，包括数学（统计）、计算机和商学（经济学、市场营销，博弈论等等）。统计类的方法占据了数据分析学科的首要地位（主要是回归模型）。可以说如果把统计方法全部拿走，数据科学基本就支离破碎不成体系了。然后是计算机（包括机器学习、模式识别、图像处理等一类的领域），基于一些应用层面的需求，计算机领域提出了一些新颖的思路和模型。值得一提的是，这些东西又吸引了统计学家的关注，他们把同样的问题又用统计学方法做了出来。再结合一些传统的回归模型，统计学出现了新的分支：统计学习。最后是商学类，现阶段来说比重最小，不过其中一些思路也是值得借鉴的，比如博弈论。一些专门的business analytics硕士会结合商业应用来讲统计和计算机方法。实际的商业分析案例（当然是business analytics）。简单说几个吧：1.生存模型，生物统计最常用的模型，研究疾病的愈合、死亡时间之类的问题，可以用以测试某些药品、治疗手段是否有效。应用到商业中，比如公司对特定人群投放广告，他们通过不同的渠道点击观看，那么需要多久的时间他们才会决定购买？我们定义：消费者不购买=‘活着’，一旦消费即为‘死亡’。接下来的任务就是研究哪个渠道的广告/哪种组合的广告最为有效。2.聚类问题，公司投放过大量广告，做过促销。然后大量消费者前来购买，到底哪些真的看过上述宣传呢？如果这个都不知道如何分析哪个渠道或者哪些渠道的组合最有效？聚类分析就是解决这一类问题的。3.贝叶斯方法，不知你可了解过贝叶斯分析？是统计/机器学习领域很火的方向。主要应用是在建模时候可以把人为的观点融合进模型中去。使得定性和定量分析的结果结合起来。这一点很是受在business analysis领域做数据分析的人的欢迎。除此外还有很多，就不一一说了。最后说到你的近况。本科背景还是弱了点，想要接触上述类型的工作，你需要更进一步。并且想吃的开最好也不要限制在统计学领域，毕竟读一个偏应用的学科，学会从应用角度考虑问题对于职业发展更有好处。升学的话可以考虑data analytics/business analytics的硕士专业。不过，如果觉得学费太高的话，其实统计硕士也是个不错的选择。自学的话，coursera上也有很多不错的课程。至于R/Python/SAS嘛，能会一个就够了。数据分析级别的编程，会一个，别的看个把礼拜就能上手。最后的最后，分享一个链接：Graate Programs in Big Data Analytics and Data Science。里面列举了全世界各地高校开设的数据分析类的研究生专业、各种收费的/不收费的在线课程。

MBA是专业硕士，一般硕士为学术硕士。专业硕士面向有相关工作经验的人开放的，有相关工作经验要求，而且可以在职读也可以脱产读的。学费的话MBA因学校名气相差多较大的，有二十万的有四五万的，不过，还是读个名校好，物有所值。