商业数据分析硕士

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。选校或者选专业定位可以参考留学志愿参考系统 http://school.liuxue315.e.cn/studyassess#T3 ，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。你可以把你这些GPA、专业等信息输入到留学志愿参考系统https://www.douban.com/group/topic/133487221/中去，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，这样子就可以看到你目前的水平能申请到什么层次的院校和专业了，对自己进行精准的定位。

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。http://blog.sina.com.cn/s/blog_17d97e0870102ytt3.html

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。

随着新学年的开始，成千上万的研究生新生朋友们正满怀着理想、憧憬与难免的不安进入新的学习阶段、踏入人生崭新的一段旅途。大部分研究生新生都会从不同角度思考同样一个问题：如何成为一名出色的研究生？对于这一问题，你可以有各种不同的思考，但却没有统一答案，而且谁都不敢说可以给出准确答案。只有一点是可以肯定的，即回答这一问题的大前提是弄清楚研究生与本科生的本质区别。随着新学年的开始，成千上万的研究生新生朋友们正满怀着理想、憧憬与难免的不安进入新的学习阶段、踏入人生崭新的一段旅途。大部分研究生新生都会从不同角度思考同样一个问题：如何成为一名出色的研究生？对于这一问题，你可以有各种不同的思考，但却没有统一答案，而且谁都不敢说可以给出准确答案。只有一点是可以肯定的，即回答这一问题的大前提是弄清楚研究生与本科生的本质区别。

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　　一般从事数据分析员的人都是统计学或数学专业的人。　　数据分析师职位要求 ：　　1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；　　2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；　　3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；　　4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳；　　5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；　　6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。

商务数据分析与应用专业是以商业知识为基础，数理统计为手段，从数据分析出发，以决策优化来创造价值的新兴专业。本专业的技术核心是数据挖掘和数据分析。与现在的互联网及大数据相关联。?大数据专业分为两种，其一是大数据开发，其二是数据分析与挖掘。1、大数据开发：Ja-va、大数据基础、Hadoop体系、Scala、kafka、Spark等内容；2、数据分析与挖掘：Python、关系型数据库MySQL、文档数据库MongoDB、内存数据库Redis、数据处理、数据分析等。

BA的诞生源于互联网和大数据。自从移动互联网出现以后，企业经营的数据大大增加，大数据成为企业运营和决策的重要依据。以前企业用Excel, Word做做财务、市场、运营的分析就可以了，现在出现了大量的数据需要企业去分析，那谁可以分析这么多的数据呢？ 毫无疑问，以前靠着简单的Office分析数据的时代一去不复返了，随着“物联网”的兴起，大数据未来必将在经济中扮演非常关键角色。而传统专业设置下的大学，并没有与之相匹配的专业，较为接近的是统计学、计算机科学、商科。但是这几个专业都不能完全满足大数据行业的需求。统计专业学生不了解商业运营规律和市场，而且没有计算机科学相关的知识，面对储存数据的系统、分析数据的开源软件时，知识储备不足；计算机专业学生擅长写代码，但不了解商业和数据统计的知识，甚至很多在商业沟通能力方面有所欠缺；而商科学生则没有理工科背景，没有过硬的统计学和编程技能。因此面对行业和市场的需求以及复合型人才缺口的存在，BA专业就此诞生了。学生会学到统计建模、数据管理、可视化和优化、信息安全、决策等方面的知识，同时学生会学习以下所需的编程工具 分析大量和非结构化数据集，将分析结果转化为可提高业务绩效的决策 ， 有效地向高层决策者展示复杂的数据。