美国大数据分析硕士

商业分析是这几年才兴起的一个热门的学科。随着移动互联网的发展、存储设备的价格越来越低廉、智能传感器设备的井喷，数据科学得到了前所未有的发展。如何挖掘海量数据之间的关系，并以此建立相应的模型和算法，再通过输出结果验证已经成为许多学科做出正确决策的重要方式之一。而商业分析就是在这个情况下产生的。我们先来看下商业分析的定义：商业分析是在商业知识的基础上，以统计和编程为手段，从数据分析的角度出发，以决策优化来创造价值的新兴专业。商业分析的本质是数据科学在商业领域的应用。美国各校开设的商业分析项目，绝大多数都是以就业为导向，课程也以实用唯多，基本就是以小而实用的编程+数据库知识+统计分析+管理知识为主。虽然是商学院专业，但都还是比较数理的课程。文科生和理工科学生都是商业分析倾向的招生对象。下面我们将具体介绍几所美国热门的商业分析硕士项目。南加州大学南加州大学的商业分析开设在南加州大学商学院下。该项目在近几年Financial Engineer评选的美国商业分析项目排名中排名第一，虽然通过这个项目可以学到R,Python,SAS,JMP以及Machine Learning的知识，但是课程着重还是偏向于如何用数据来做决策，是一个更加偏重商业的商业分析项目。南加州大学商业分析学制是1年半到2年，一共完成33个学分的学业。考虑到学业的压力以及有更多时间找工作，有大约一半的学生选择2年完成学业，这样的话在第一年暑期实习的时间可以更长，可以延伸到秋季。拿到实习公司全职return offer的几率也会更大。南加州大学商业分析的整个课程偏项目制，项目往往都和公司/机构联系紧密。项目主要有三种，第一种是偏学习类的小组项目，自己搜集数据并且确定研究方向，第二种是和公司/机构合作，这种项目往往是一门课的课程作业，是强制性的。比如教授R语言的课程作业就是和洛杉矶市政府的数据分析部门合作。课程作业完成优秀的同学也是有机会最后去洛杉矶市政府数据分析部门实习。第三种是学校不定期放出的公司/机构项目，这种项目不是强制性的，不过由于是实践性的项目，参与项目对找实习和找工作都大有帮助。由于商业分析申请人数的不断增多，南加州大学商业分析项目每年的招生人数也在不断增多，从15年招收40多人，到16年的70多人，到17年的90多人。不过虽然招生的人数增多，不过录取要求却是在不断的增大，根据17年的数据，录取学生的平均GPA为3.6，平均GRE为320（Q165 V155），平均GMAT 729，语言成绩硬性要求托福100（小分不低于20），接受雅思，要求雅思6.5（小分不低于6）。17fall的录取率为14.2%。每年的录取学生中，大约有一半是中国人。得益于该项目良好的项目名声以及在洛杉矶这种得天独厚的地理位置优势，该项目的毕业生就业一直不错，就业率一直是100%。学生去的就业公司有高盛，亚马逊，IMB,思科，Linkedin等。麻省理工学院麻省理工学院的商业分析项目是一个新项目，2016年开设。该项目为期一年，包括了6门必须课程，3-4门选修课程，1门编程工具的研讨会以及一个实践项目。其中实践项目主要是和GE、starhub、麦肯锡、沃尔玛等公司联合完成，利用这些公司的数据进行数据分析，帮这些公司做出商业决策。该项目虽然开设不久，不过由于MIT的光环以及市场推广，该项目的录取要求很高。该项目一年招收45人左右的学生，其中有60%左右是国际学生，录取的学生中，本科专业是理工科学生的较多。录取学生的平均GPA是3.9，可以说是所有商业分析项目中对GPA要求最高的一个。乔治华盛顿大学乔治华盛顿大学的商业分析项目是一个老牌的商业分析项目，课程方面更加倾向于如何从商业的视角来分析数据，而不是偏各种数据处理和分析的技术。该项目为期16个月，一共要修33个学分，包括3个学期的课程及1个暑期实习。课程中包括了一个capstone project，即企业提供内部的数据以及需求，学生根据这些需求和数据完成独立的项目分析。乔治华盛顿大学的商业分析项目的课程非常实用，德勤和IBM都是这个项目的课程顾问，这个项目也因此可以根据企业界的需求，不断的调整自己的课程计划，使其毕业生更加符合用人单位的需求。申请要求方面，托福要求100，接受雅思7（小分不低于6），一年招收大概40人左右的学生，其中大约有50%是国际学生。虽然乔治华盛顿大学的综合排名不是特别突出，不过由于该校位于华盛顿的市中心，其得天独厚的地理位置让这个项目的学生找实习和全职工作都非常方便，毕业的学生中去PWC,联邦，德勤，以及政府部门的都不占少数。伦斯勒理工学院伦斯勒理工学院的商业分析项目开设在Lally商学院下，在金融工程时报的商业分析排名中，该项目排名第三。考虑到该项目开设在传统的工科强校伦斯勒理工学院，以及该项目和IBM的长期合作关系，该项目的课程设计偏数据统计以及数据分析，适合有比较强计算机以及统计背景的学生申请。伦斯勒理工学院的商业分析项目与其说是和IBM有长期合作，不如说是和IBM联合开设。IBM提供该项目上课的部分教材，并且许多案例分析也是IBM公司内部的真实案例，除此以外，IBM的部分高管也是该项目的客座老师。有着IBM这样公司的全方面的参与，该项目整个课程设置都非常实用。该项目每年招收的人数不多，一年大约有40-50人，其中有70%左右的国际生，录取的同学的平均GPA是3.4，GMAT 690，GRE V156 Q166。项目时长是1年30个学分，不过有些学生为了在求职前有个暑期实习，也会把课程延长到1年半。毕业的学生中，去IBM，思科，埃森哲咨询的公司比较多。西北大学西北大学的分析学是开设在工程学院下，这个项目虽然官方表示这个项目会同时侧重技术和商业知识的学习，不过从课程设置来看，对统计学以及微积分的知识要求都比较高，整个项目更偏重于技术领域。西北大学的分析学硕士项目一共为期15个月，其中包括4学期的课程学习和一个暑期实习，每学期有4门课，项目设置非常紧凑。除了工学院的课程外，西北大学的分析学项目还联合了管理学院以及新闻学院的教授联合授课，比如数据挖掘这门课就由全美排名第一的整合营销传播项目的教授来教授。在第一学期到第三学期期间，除了正常的授课外，西北大学同时提供了一个为期8个月实践项目，该项目与一些来自金融服务、供应链管理、电子商务、健康管理的公司合作，为每个学生提供一个直接为企业进行数据分析咨询的项目实践。每个学生在毕业就职的时候，简历上会有企业项目实践和企业实习2个项目经历，这也是该项目得到用人单位广泛认可的重要原因。官方统计的就业数据中，最近3年的毕业生在毕业后3个月内100%找到了工作。而且平均起薪每年都在上涨，其中2017年的起薪中位值为102,500美元。就业的公司包括了亚马逊，麦肯锡，美联航等知名公司。西北大学的分析学无论在项目的含金量以及申请难度上，都属于数据科学与商业分析项目的第一档次。西北大学的分析学每年招收40人左右的学生，但是绝大多数以美国人为主，给外国人的名额不多，每年中国学生只有个位数的学生可以拿到该项目的录取。史蒂芬理工学院史蒂芬理工学院的商业情报与分析项目是一个为期15个月，36学分的硕士研究生项目。这个项目的课程设置比较全面，既强调了如何通过数据进行商业决策，又强调了如何对数据进行处理。该项目有两个比较大的优势：首先就是地理位置，史蒂芬理工学院虽然不在纽约，不过它与曼哈顿隔河相望，去华尔街只要几分钟的时间。这样便捷的地理位置除了学生方便找实习，华尔街公司的高管也很方便来学校组织活动，史蒂芬理工学院学院也会经常有华尔街的高管过来举行讲座，或者举办networking, 和华尔街如此多的联系，也大大增加了这个项目毕业生的就业率。除了地理位置的优势外，该项目还有一个非常巨大的优势：该项目有非常多来自金融服务、互联网，软件服务、生命科学、传媒、电讯等领域知名公司的高管，来担任这个项目的课程顾问。比如说来自AIG的首席数据科学家Siddhartha Dalal、美国运通的数字建模和机器学习部的副总裁 Alexander Statnikov、Facebook的数据科学家 Winter Mason、Google 公司财报与分析部负责人Venkat Mukkamala等等。这些高管可以帮助该项目设计课程使其更加符合用人单位的需求，除此以外，该项目的学生也可以借此机会，多了很多认识企业界高管的机会，这些对于找工作都是非常有帮助的。福德汉姆大学福德汉姆大学的综合排名在全美第60名，商业分析在金融工程时报的排名中也只是名列第20。这两个排名都不是非常突出。不过绝佳的地理位置，使得它依然很有吸引力。福特汉姆大学商业分析的研究生项目是一个为期1年30个学分的项目。项目倾向于学生在入读的时候有建模、统计以及预测知识。该项目的必修课程包括了数据库管理，互联网分析，商业数据挖掘，管理者商业分析，文本分析，大数据分析，风险管理与分析等7门课程。该项目就业非常好，就业的公司也是以在纽约的为主，其中包括了JP摩根，麦肯锡咨询等知名公司。德州大学奥斯汀分校德州大学奥斯汀分校的商业分析是一个为期10个月的硕士研究生项目。该项目无论是在业内认可度还是在申请难度上都是属于商业分析第一梯队，在QS 商业分析项目排名中位列世界第2。该项目录取的平均GPA在3.61，平均GMAT 719。虽然该项目每年招收50-60名学生，不过只有40%左右的名额是给国际学生，申请竞争非常激烈。虽然德州大学奥斯汀分校的项目没有安排实习，不过得益于该项目非常好的企业认可度，该项目毕业生的就业数据非常亮眼。该项目的毕业生中，有32%从事的是咨询行业，30%从事的是数据分析。就职的公司也是以大企业为主，比如Facebook、普华永道、埃森哲、保洁等等。罗切斯特大学罗切斯特大学的商业分析项目一共有两种授课模式：不带实习的10个月以及带实习的17个月的授课模式。该项目强调大数据、社会化媒体分析以及高级商业建模三个领域。该项目的申请难度相对不高，录取的学生中，平均托福成绩107，录取的大多数学生GPA在3.0-3.7，GMAT在630-730之间。罗切斯特大学的商业分析一年大概招收60-70名左右的学生，其中大约有一半是中国学生。在西蒙商学院的所有专业中，商业分析的毕业生的起薪是最高的，达到了6万4千美元，这个数字超过了金融和会计这两个专业。罗切斯特大学商业分析的毕业生中，有81%的学生在毕业3个月内找到了工作，工作的单位不乏普华永道，博世，欧莱雅等名企。亚利桑那州立大学亚利桑那州立大学虽然综排不高，不过它的商业分析项目在TFE排名中高居第五，该项目为期9个月，一共10门课程，课程中既包括了数据挖掘、数据建模等数理课程，也包括了市场分析，商业决策等商科课程。该项目每年录取的人数较多，在150-200人之间，可以说是商业分析录取的第一大专业。录取的人数中，有大约60%是国际学生。该项目的录取要求相对不高，平均GMAT成绩是657，GPA 3.46，托福成绩 100。

前言：以前，出国留学提到商学院的专业，大多想到的是金融、会计、市场营销、人力资源、管理等传统专业。现在越来越多的学校开始开设一个新的专业——商业数据分析(BA)。这个专业的兴起和互联网时代乃至移动互联网时代的到来不无关系，随着互联网的发展，越来越多的数据产生，而能够有效分析这些数据并将他们应用于商业的人才却极其短缺，在这种趋势下，有不少学校开始开设BA专业。BA专业毕业的学生广泛分布于银行、快消、能源、政府、医疗、保险、制造和药品等行业，越来越多公司，尤其是科技公司，如国外的Google, Facebook, Twitter等，国内的腾讯、百度、阿里巴巴、新浪等，越来越重视数据的收集与分析。在这些科技巨头眼中，世界已经进入大数据（BigData）时代。从这种情况我们可以知得，BA这个专业还很新，但发展会很快，是一个就业面非常广的专业。相信还会有越来越多学校开设这个专业，就业前景也会被看好。定义：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。课程中涉及应用统计学、应用数学、计算机、优化选择、客户行为学、风险管理、运筹学和决策理论，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。这就是今后的数据科学家索要学习的内容了，以上课程可以分为三大类，商科基础课程，技术类基础课程与专业课程。Business Analysis与Business Analytics区别：Business Analysis与Business Analytics翻译成中文都是“商业分析”，他们之间有没有什么区别呢？本文给大家带来了Business Analysis与Business Analytics区别所在。都是商业分析，Business Analysis与Business Analytics区别何在？先搞清楚问的是business analysis还是business analytics。虽然翻译出来差不多，但实质差别很大。前者是传统商科，后者才是新兴学科。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 AnalyticsBA(Business Analytics)以商业知识为基础，数理编程为手段，从数据分析出发，以决策优化来创造价值的新兴专业，实现Big Data的商业应用。一般而言BA都开设在商学院下，还有部分在信息学院（Carnegie Mellon, Columbia等，CM的项目是这个专业绝对的女神项目!每年的毕业生被各大公司抢，当然这些学校的BA更多的Data Analytics，相对而言更重视计算机编程能力，所以更抢手）无论冠名哪个学院，从招生来看当然大多数是本科数学和计算机，少数其他专业的(商科背景的也少)。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。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。BA要求具备的硬件和软件实力：技术硬指标方面主要有以下要求：（1）数学。微积分和线性代数是大多数数据挖掘应用程序需要矩阵计算的基本算法。（2）统计学。掌握相关性分析、多元回归，揉合各种数据从不同角度进行预测性和指导规范性建模，会使用R、SAS、SPSS、SciPy、Stata等统计工具软件。（3）编程和写脚本。掌握编程语言可以更具竞争力，如：Python、C/C++、Java、Ruby、Perl、MATLAB、Pig等。（4）数据库。熟练掌握SQL，关注NewSQL这类高扩展、高性能数据库，如：Cloudera Impala、Clustrix、VoltDB等。（5）分布式计算系统：熟悉Apache产品族，钻研NoSQL平台，了解Apache Cassandra和MongoDB的优缺点，动手实践Hadoop、HBase、Cassandra、MapRece、Hive等不断出现的新系统。（6）数据挖掘。数据挖掘是跨学科的，借鉴人工智能和机器学习、统计数据和数据库系统等。（7）数据建模。从ERWin、Agile Data Modeling、ORM Diagrams、UML class diagrams、CRC cards、Conceptual/logical/physical schema、DDL、Bachman diagrams、Zachman Framework等数据建模工具开始，掌握建模技术和方法。（8）预测建模（9）机器学习。（10）数据可视化。选择掌握Flare、HighCharts、AmCharts、D3.js、Processing、Google Visualization API、Raphael.js、Tableau等其中一些可视化工具。 　人文软实力方面主要有以下要求：（1）专业领域知识。对某行业及其数据非常了解，诸如医药、政府、零售、制造业等。（2）创造力和求知欲。有创造力的数据科学家都是充满好奇心的，需要出众的发现能力。（3）善于包装会编故事。将复杂的数据包装后像讲故事般娓娓叙述出来。（4）顺利执行项目、保证实现目标的项目管理能力。（5）保护数据隐私的道德。（6）通过简短的交流能达到目的的能力，称为电梯间交流（elevator speech）能力。RPI MSBA 2017年毕业生就业数据就业：世界迈进了大数据时代。互联网和智能手机产生的数据“大爆炸”催生了提取和解读海量数据的新工作岗位——“数据科学家”。《华尔街日报》日前报道称，3年前数据科学家这个职业头衔基本还不存在，如今已成为高科技劳动力市场上最热门的职位之一。在很多企业，由于有巨量数据需要分析，数据分析员成为一个必须的职位，连一些看上去和数据毫不相关的企业，也需要数据分析员进行数据分析，帮助做出更好的决策。巨大的用人需求之下，数据科学家成了“香饽饽”，一场寻找或培训“数据科学家”的争夺战正在美国掀起。大数据需要大分析，大分析需要新技术，但企业还需要新人才。在大数据时代，数据科学家等分析人才的需求将激增，尽早开始人才储备将是企业稳步发展的优势之一。以下数字可以说明数据人才有多稀缺。招聘者说，一个拥有博士学位的数据科学家的起薪通常是六位数，工作两年后，就可以轻松赚到20万至30万美元的年薪。在美国职业社交网站领英网(LinkedIn)，有3.6万个数据科学家的职位虚位以待。另一家网站的数据显示，去年底有6000家公司正在招聘数据方面的人才。分析人士称，大数据革命将深刻影响人们的工作、生活和思维。“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，”全球知名咨询公司麦肯锡指出，大数据是“创新、竞争和生产率的新边疆”，具有变革性影响，是数字时代的生产要素，是获取竞争优势的一个源泉。毫无疑问，大数据的重要价值正日益凸显，数据分析将成为21世纪的一个“金饭碗”。麦肯锡的《大数据》报告显示至2018年美国大数据资深分析专家存在14万至19万缺口，决策经理和分析师缺口将达到150万人。美国各大学的大数据硕士课程从2011、2012年开始大量招生，对于报考学生的教育背景和知识结构要求比较高，但要成为真正的数据科学家，如果没有数年的内在数学能力训练和行业实践磨练，难以成为合格的数据科学家，因此，报告也强调即使在加快开展专业教育和职业培训的前提下，未来仍然存在人才缺口，那么吸引海外技术人才就是一个必然，中国是赴美留学生最多的国家，所以商业分析专业的学生回国之后的就业机会是比较多的。开设院校介绍：目前开设BA专业的学校很多比较有名的学校有西北大学、卡耐基梅隆、康奈尔、南加州、北卡教堂山、罗切斯特、迈阿密、德州奥斯汀等。大部分学校的BA专业开设在商学院下面，少数学校开设在其他学院，比如西北大学和康奈尔大学开设在工程学院，卡耐基梅隆开设在信息管理学院，北卡教堂山开设在统计与运筹系。要特别注意这样的项目是否可以接受GMAT成绩，比如康奈尔就不接受GMAT成绩。这个专业对于申请者的数学和计算机背景要求较高，以德州奥斯丁大学商业分析专业招收的学生为例，原来为工程系的学生占32% ，原来为商科的学生占28%，来自数学专业的有17%，有19%的人原来是就读于经济学，另外4%分别来自于同样对数学背景要求很高的心理学或社会学等专业。作为一个新兴专业，很多赴美留学学生对这个专业并不是十分了解，竞争的激烈程度也不是特别高。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专业了。

近年来申请商业分析这门科目的学生，在美国留学生占比中越来越大，起主要原因也是互联网经济形态下，各大公司的战略部门越来越倾向于网路大数据分析。也因此BA专业在在上课申请占比越来越重，今天优弗留学小编会给大家咨询分析一下，美国商业分析申请那点事。、一、 什么是商业分析商业分析简单理解就是把网络大数据信息转化为商业战略的一门学科。通过运用最新的工具、模型和技术，商业分析可以帮助评估复杂的情况，考虑到所有可能的方案、预测结果并呈现潜在风险给决策者。、二、 商业分析可以做什么商业分析中主要的量化分析就是，利用先进的技术(主要涉及统计、电脑技术、运营管理、信息系统等知识)，简化决策流程并取得收益最大化，这种技术不光对于商业企业，对于政府部门机关同样有用。、三、 商业分析的课程：商业分析的课程一般可以分为以下六大类：1. 预测性分析(Predictive Analysis)：预测分析涵盖了各种统计学技术，包括利用预测模型，机器学习，数据挖掘等技术来分析当前及历史数据，从而对未来，或其他不确定的事件进行预测。在商业领域，预测模型从历史和交易数据探索规律，以识别可能的风险和商机。模型捕捉各个因素之间的联系，以评估风险及与之相关的潜在的条件，从而指导交易方案的决策。2. 规范性分析(Preive Analysis)：规范分析是经济学中经常提及的概念，应该属于方法论的一种，主要通过分析数据评估机构未来的最佳决策方案。这类课程主要分为三个模块，建模，优化，分析。会学习到优化所需的技能、工具和分析知识。由于分析最终的目标是更好地决策，所以会涉及到一点商务知识。、3. 描述性分析(Deive Analysis)：描述性分析是对调查所得的大量数据资料进行初步的整理和归纳，以找出这些资料的内在规律——集中趋势和分散趋势。主要通过分析数据描述过去发生过的事情以及将要发生的事情，从中会学习到数据挖掘、提取、储存、建模、优化等知识以及一系列软件和工具的运用，比较常见的包括了R、Python、SQL、Tableau、 SAS等。4. 实践课程(Practicum)：为了让学生能够更好地联系理论和实际，很多学校和企业合作，安排学生和企业代表做商业项目，增强对知识理解的同时还获得了一个很好的社交机会。例如维克森林大学和ExxonMobil, Inmar, Oracle, Procter & Gamble, SAS, WestRock等公司进行合作，学生将在两个学期通过三门实习课和合作公司的人员组队去完成一个建模和分析项目，并向负责人呈现他们的战略和解决方案。另外实践课程还可能包含了field trip，如罗彻斯特大学的商业分析项目学生有机会到纽约和硅谷参访企业进行社交，但这部分职业类内容更多学校是交由career service负责。、四、 商业分析的职业前景根据美国劳工部的预计，到2018年，统计类的工作需求将会增长13%，运营分析类的工作22%，管理分析24%。根据麦肯锡的报告，到2018年，美国将有14万到19万的分析人才缺口，以及150万掌握分析决策能力的管理人员缺口，由此可知，在21世界，商业分析拥有着巨大的机遇。从长远发展角度看，有望向一下方向发展：企业战略咨询顾问企业文化咨询顾问企业改制咨询顾问品牌管理咨询顾问营销管理咨询顾问CRM咨询顾问精益生产咨询顾问供应链管理咨询顾问人力资源咨询顾问财务管理咨询顾问BPR咨询顾问区域经济咨询顾问知识管理与信息化咨询顾问或转向其他相关领域，成为财务分析师、品牌经理等。、关于美国留学商业分析硕士的相关内容优弗留学小编就为大家分享到这里了，希望可以帮助到大家。祝大家阅读愉快！

问题：国外学data science也就是大数据这种专业回国是不是不好找工作？时代兴华留学解答：恰恰相反，互联网公司每天每时每刻都有大量数据被产生和存储下来。如何才能把这些数据变成有用的信息价值被人类所利用，这需要大量的数据科学家们通过一系列的收集、统计、整理、分析、挖掘等方法和技术来实现整个过程，但是数据分析师、数据科学家供不应求。最近这两年，去美国读DS的同学比较多，每年都有辅导几十个学生拿到哈佛大学Data Science、芝加哥大学Computational Social Science、哥伦比亚大学Data Science、宾夕法尼亚大学Engineering in Data Science、杜克大学Interdisciplinary Data Science等名校录取，如果大家想要咨询DS留学专业选择、留学规划、选校定位、申请条件、就业数据等问题，可以联系时代兴华留学，我们会给大家详细解答。为了更好地帮助大家系统了解美国留学商业分析、统计、数据科学等热门专业申请，给大家推荐《2020美国研究生留学百问百答》，想要领取的同学可以联系时代兴华留学。根据IBM的统计数据，到2020年，职位空缺将增加364,000，达到2,720,000。在未来的五年里，这种需求会进一步增长到惊人的700,000。而从Glassdoor的统计数据来看，数据科学家是其网站上排名第一的工作，而这一趋势未来恐怕还会保持。同时，一个数据科学家的职业空缺通常为45天，这比寻常的职位空缺的时间平均多出5天。这一看似微不足道数据，背后隐藏着了数据科学家巨大的职位缺口。然而，迄今为止，美国的学校也无法满足对数据科学家的需求。需求持续增长，使得数据科学家的薪水也在增长。企业聘用数据科学家来进行关键研究，例如业务分析，市场分析，销售预测和预期劳动力需求。企业领导者需要更多的数据和更多的专业人士来解释这些信息。同时，采用大数据的组织数量正在增加。在2015年至2017年期间，大数据的实施增长了17％，美国公司的总体采用率上升到53％。 劳工统计局（BLS）预测，在2026年之前的十年中，数据科学领域的增长将接近30％。这一增长远远超过了全国平均水平的就业增长，并将带来50,000多个新的就业机会。人工智能和机器学习等显著的进步使数据科学家能够做更多的事情，并且人类始终需要开发，指导，监视和调整高度先进的数据分析程序。同时，各个领域所需的分析工作越来越复杂，导致对数据科学家的需求进一步激增。以上，希望对大家了解留学申请有所帮助，更多出国留学问题，可以联系时代兴华留学，我们会给大家详细解答。

今天优弗留学小编想要给大家分享的是美国留学商业数据分析专业的硕士申请的相关内容，为大家深度介绍一下BA这个专业， 有想要去美国留学学习商业数据分析专业的小伙伴就和优弗留学小编一起来了解一下吧！商业数据分析（Business Analytics），这个自开设以来热度一直飙升，和Data Science俨然成为最新热门专业。这个专业之所以热度这么高，原因就在于其就业情况非常理想，平均的就业薪资也非常高，一般可以达到20-30万美金一年。同时，随着互联网的发展，越来越多的数据产生，而能够有效分析这些数据并将他们应用于商业的人才却极其短缺。 在这种趋势下，有不少学校开始开设BA专业。BA专业毕业的学生广泛分布于银行、快消、能源、政府、医疗、保险、制造和药品等行业，越来越多公司，尤其是科技公司，如国外的Google, Facebook, Twitter等，国内的腾讯、百度、阿里巴巴、新浪等，越来越重视数据的收集与分析。在这些科技巨头眼中，世界已经进入大数据（Big Data）时代。、一、商业数据分析专业介绍 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。课程中涉及应用统计学、应用数学、计算机、优化选择、客户行为学、风险管理、运筹学和决策理论，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。这就是今后的数据科学家索要学习的内容了，以上课程可以分为三大类，商科基础课程，技术类基础课程与专业课程。 数据科学家应具备的知识与技能要求非常高，从美国各大学的专业课程中的核心、必修、选修科目加上毕业设计（Capstone）的设置情况。我们可以获得一些启示，可将数据科学家应具备的知识与技能归纳为“技术硬指标”和“人文软实力”两个方面。 技术硬指标方面主要有以下要求： （1）数学。微积分和线性代数是大多数数据挖掘应用程序需要矩阵计算的基本算法。 （2）统计学。掌握相关性分析、多元回归，揉合各种数据从不同角度进行预测性和指导规范性建模，会使用R、SAS、SPSS、SciPy、Stata等统计工具软件。 （3）编程和写脚本。掌握编程语言可以更具竞争力，如：Python、C/C++、Java、Ruby、Perl、MATLAB、Pig等。 （4）数据库。熟练掌握SQL，关注NewSQL这类高扩展、高性能数据库，如：Cloudera Impala、Clustrix、VoltDB等。 （5）分布式计算系统：熟悉Apache产品族，钻研NoSQL平台，了解Apache Cassandra和MongoDB的优缺点，动手实践Hadoop、HBase、Cassandra、MapRece、Hive等不断出现的新系统。 （6）数据挖掘。数据挖掘是跨学科的，借鉴人工智能和机器学习、统计数据和数据库系统等。 （7）数据建模。从ERWin、Agile Data Modeling、ORM Diagrams、UML class diagrams、CRC cards、Conceptual/logical/physical schema、DDL、Bachman diagrams、Zachman Framework等数据建模工具开始，掌握建模技术和方法。 （8）预测建模 （9）机器学习。 （10）数据可视化。选择掌握Flare、HighCharts、AmCharts、D3.js、Processing、Google Visualization API、Raphael.js、Tableau等其中一些可视化工具。 、人文软实力方面主要有以下要求： （1）专业领域知识。对某行业及其数据非常了解，诸如医药、政府、零售、制造业等。 （2）创造力和求知欲。有创造力的数据科学家都是充满好奇心的，需要出众的发现能力。 （3）善于包装会编故事。将复杂的数据包装后像讲故事般娓娓叙述出来。 （4）顺利执行项目、保证实现目标的项目管理能力。 （5）保护数据隐私的道德。 （6）通过简短的交流能达到目的的能力，称为电梯间交流（elevator speech）能力。 二、商业数据分析专业的申请环境 目前开设BA专业的学校很多比较有名的学校有西北大学、卡耐基梅隆、康奈尔、南加州、北卡教堂山、罗切斯特、迈阿密、德州奥斯汀等。大部分学校的BA专业开设在商学院下面，少数学校开设在其他学院，比如西北大学和康奈尔大学开设在工程学院，卡耐基梅隆开设在信息管理学院，北卡教堂山开设在统计与运筹系。要特别注意这样的项目是否可以接受GMAT成绩，比如康奈尔就不接受GMAT成绩。 这个专业对于申请者的数学和计算机背景要求较高，以德州奥斯丁大学商业分析专业招收的学生为例，原来为工程系的学生占32% ，原来为商科的学生占28%，来自数学专业的有17%，有19%的人原来是就读于经济学，另外4%分别来自于同样对数学背景要求很高的心理学或社会学等专业。 作为一个新兴专业，很多赴美留学学生对这个专业并不是十分了解，竞争的激烈程度也不是特别高。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专业了。 另外许多美国院校的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更多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。 、三、商业数据分析专业的就业情况 世界迈进了大数据时代。互联网和智能手机产生的数据“大爆炸”催生了提取和解读海量数据的新工作岗位——“数据科学家”。《华尔街日报》日前报道称，3年前数据科学家这个职业头衔基本还不存在，如今已成为高科技劳动力市场上最热门的职位之一。在很多企业，由于有巨量数据需要分析，数据分析员成为一个必须的职位，连一些看上去和数据毫不相关的企业，也需要数据分析员进行数据分析，帮助做出更好的决策。巨大的用人需求之下，数据科学家成了“香饽饽”，一场寻找或培训“数据科学家”的争夺战正在美国掀起。 大数据需要大分析，大分析需要新技术，但企业还需要新人才。在大数据时代，数据科学家等分析人才的需求将激增，尽早开始人才储备将是企业稳步发展的优势之一。 数据科学家需要独特的综合技能，但是，目前这方面的人才如此稀缺，以至于他们被称作“独角兽”。《华尔街日报》说，理想的“数据科学家”不仅要拥有传统的市场调研技能，还需要有能力从不同来源的上百万数据碎片中找出规律，再通过这些规律来推断消费者行为，找准消费行为的触发点并写出相关的统计模型。例如，在某电子商务网站，一名生物统计学博士过去几年里通过挖掘医疗记录来研究乳腺癌的初期征兆，现在他为网站编写统计模型，推断人们在该网站上用什么词条来搜索自己在大街上看到的时尚新品。在一家移动支付初创公司，一位编写统计模型、研究人们政治信仰如何变化的认知心理学博士，现在专门研究人们的行为模式，从而判断哪些零售商更有可能遇到顾客要求退货。 、以下数字可以说明数据人才有多稀缺。招聘者说，一个拥有博士学位的数据科学家的起薪通常是六位数，工作两年后，就可以轻松赚到20万至30万美元的年薪。在美国职业社交网站领英网(LinkedIn)，有3.6万个数据科学家的职位虚位以待。另一家网站的数据显示，去年底有6000家公司正在招聘数据方面的人才。分析人士称，大数据革命将深刻影响人们的工作、生活和思维。“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，”全球知名咨询公司麦肯锡指出，大数据是“创新、竞争和生产率的新边疆”，具有变革性影响，是数字时代的生产要素，是获取竞争优势的一个源泉。毫无疑问，大数据的重要价值正日益凸显，数据分析将成为21世纪的一个“金饭碗”。麦肯锡的《大数据》报告显示至2018年美国大数据资深分析专家存在14万至19万缺口，决策经理和分析师缺口将达到150万人。美国各大学的大数据硕士课程从2011、2012年开始大量招生，对于报考学生的教育背景和知识结构要求比较高，但要成为真正的数据科学家，如果没有数年的内在数学能力训练和行业实践磨练，难以成为合格的数据科学家。因此，报告也强调即使在加快开展专业教育和职业培训的前提下，未来仍然存在人才缺口，那么吸引海外技术人才就是一个必然，中国是赴美留学生最多的国家，所以商业分析专业的学生回国之后的就业机会是比较多的。 关于美国留学商业数据分析专业的相关内容优弗留学小编就分享到这里了，希望可以帮助想要去美国留学学习这个专业的同学。祝大家阅读愉快！

当然很有必要！！！以后做数据科学家还是要系统学习一下，我们不妨来看看数据科学家是做什么的？自己获取数据；可以创建，修改和利用原始数据；需要具有出色的编程技巧。数据科学是一个包含数据分析的复杂领域，但也包括AI和机器学习。DS所需技术技能数据科学是多个领域（包括编程，生物统计学和经济学）以及各种科学技术的结合。为了让大家更详细地了解DS所需技术技能，下面详细介绍：1.机器学习机器学习是数据科学领域中一个正在发展的子专业，因此您必须让人类有大脑将他们的记忆铭刻在上面。在这些存储路径的帮助下完成了某些重复的过程。尽管机器中装有存储设备，但它们不能独自使用它们来进行决策。如果教导机器表现得像人一样怎么办？机器学习是一个相对较新的现象，代表了数据科学对此古老假设的回答。借助机器学习，计算机可以自己获取数据并独立进行操作。2. 高级统计分析统计学是在数据科学领域广泛应用的数学分支。可以使用统计数据解决复杂的业务问题。它不能用作独立的主题，而是与工具（Tableau和Power BI）和编程语言（STATA，R和Python）结合使用。如果您需要提高统计技能，可以在线获得一系列统计训练营。3. 编程技巧数据科学家必须精通编程。Python和R是数据科学领域中首选的两种编程语言。具有这两种编程语言的动手经验可以使分析和处理数据的任务变得更加简单和容易。下面详细介绍一下英国和美国开设数据科学的学校及申请条件，如果大家想要了解具体学校的项目时长、专业分支、往年录取数据也可以联系时代兴华留学咨询。英国开设数据科学学校:伦敦政治经济学院LSEMSc in DataScience 数据科学课程旨在让学生能够应用先进的数据科学和统计方法来调查现实世界的问题。核心课程将为学生提供数据科学，计算技术和统计分析，数据挖掘等一些基本理论。入学要求:学术:中国TOP35位大学，平均分85%以上雅思:7.0(R/L6.5;W/S6.0)华威大学华威大学作为英国国家数据科学研究所Alan TuringInstitute数据分析研究的领导者，并且与纽约城市科学与进步中心New York Centrefor Urban Science and Progress合作。有2个与大数据相关的专业:(1)MSc in Data Analytics 数据分析(2)MSc in Big Data and Digital Futures大数据和数字期货伦敦国王学院Big Data in Culture & Society MA 大数据文化与社会该专业开设在Department of Digital Humanities数字人文学院，本课程将吸引有前瞻性的对新兴趋势感兴趣的学生，他们认识到数据科学家和分析师需要具有领域专业化和批判性见解相结合。将大数据链接到文化，法律与伦理，地理，公共卫生和社会生活。埃塞克斯大学(1)MSc Applied Economics andData Analysis 应用经济学与数据分析(2)MSc Finance and Data Analytics 金融与数据分析雷丁大学MSc InformationManagement – Big Data inBusiness 国际管理(大数据管理)开设在Henley Business School (Faculty)亨利商学院，雷丁大学亨利商学院是享誉欧洲和世界的商学院。入学要求:学术:相当于英国二等一荣誉学士学位，平均分80%-85%，对专业背景没有严格限制雅思:6.5(5.5)University of Bath 巴斯大学MSc Data Science数据科学硕士专业，可提供额外实习1年的机会，学校会帮助学生找实习。该专业旨在培养学生数据科学理论和实践方面的坚实基础，学生有机会学习具有City University London 伦敦城市大学City伦敦城市大学MSc Data Science数据科学硕士专业，提供额外实习6个月的机会。该专业经由BCS, The Chartered Institute for IT英国计算机协会IT特许机构认证，侧重于数据技术，机器学习、大数据、神经计算、视觉分析、研究方法与专业问题等Royal Holloway 伦敦大学皇家霍洛威学院MSc Data Scienceand Analytics数据科学与分析硕士专业该专业旨在培养学生处理、分析各种领域数据所需的实践技能，为学生将来从事大数据领域职业做好准备。QM伦敦玛丽女王大学MSc Big DataScience大数据科学硕士专业学生可额外选择实习1年，该专业目的是教授学生大数据分析的基本统计性工具(如机器学习)和技术性工具(如云平台、Hadoop等)，QM和IBM及其他顶尖IT企业有战略合作关系。美国国开设数据科学硕士学校列表：:■ 2 Harvard University 哈佛大学Graate School of Arts and SciencesMaster of Science in Data Science■ 3 University of Chicago 芝加哥大学Graham School of Continuing Liberal& Professional StudiesMaster of Science in Analytics■ 5 Columbia University 哥伦比亚大学① Institute for Data Scienceand EngineeringM.S. in Data Science② School of Professional StudiesM.S. in Applied Analytics■ 5 Stanford University 斯坦福大学School: Department of StatisticsMaster of Science in Statistics: Data Science■ 11 Johns Hopkins University 约翰霍普金斯大学Whiting School of EngineeringMaster of Science in Data Science■ 11 Northwestern University 西北大学McCormick School of Engineering andApplied ScienceM.S. in Analytics■ 14 Cornell University 康奈尔大学① School of Operations Research &Information EngineeringMaster of Engineering-Data Analytics② School: Department of StatisticalScienceMPS in Applied Statistics （Option II: DataScience）■ 20 Georgetown University 乔治城大学Graate School of Arts and SciencesM.S. in Analytics■ 21 University of Southern California 南加州大学Viterbi School of EngineeringMS in Computer Science – Data Science■ 25 Carnegie Mellon University 卡耐基梅隆大学School of Computer ScienceMaster of Computational Data Science （MCDS）■ 25 University of Virginia 弗吉尼亚大学Data Science InstituteM.S. in Data Science■ 30 New York University 纽约大学Center for Data ScienceMaster of Science in Data Science以上，希望对大家出国留学有所帮助，更多出国留学问题可以咨询时代兴华留学。

自从进入2021年，留学政策上的各种利好消息一直不断。2月18日，美国正式提出《2021年美国公民法案》。包括STEM专业留学生取得博士学位后申请职业移民绿卡不受绿卡名额限制、持F1签证的留学生被允许拥有双重意图等。3月7日，两会外长记者会上，外交部长王毅表示，未来将推出“春苗行动”、推出中国领事App、推出中国版国际旅行健康证明。3月11日，拜登发文表示，正在安排各州在5月1日前让所有成年人接种疫苗，只要共同努力美国今年7月有望恢复正常！……疫苗接种工作有条不紊地推进，各大高校积极的准备线下开学，加上美国政府宣布F-1签证有望在5月份左右恢复，一切都在往积极的一面发展。可以说，最近唯一让准留学家庭比较愤懑和恐慌的就是针对亚裔展开的暴力事件。（GETTY IMAGES）#StopAsianHate冲上了推特热搜，以疫情为借口愈演愈烈的亚裔种族歧视，让美国多地的亚裔们自发举行游行示威活动。（图片来自网络）这部分虽然并非今天文章的重点，但小编放前面，一是想提醒现在在美国的留学生们敏感时期保护好自己，二是希望大家正视亚裔种族歧视的现象。而疫情除了给留学生们带来网课学习、考试取消、心理压力等一系列的连锁反应，对许多美国学校而言也是一场不小的冲击。那么，接下来我们就一起看看当地时间3月19日，美国移民海关执法局ICE最新发布的2020年度国际学生和访问学者数据报告。ICE最新发布2020年度国际学生和访问学者数据报告该报告深度剖析了过去一年，疫情对美国留学及国际留学生的影响。是时候做一个复盘了！报告数据由ICE建立的学生和交流访问者信息系统SEVIS提供，包括了所有F、J、M类签证持有者的身份信息，非常精准和具有权威性。既能直观地展示留学现状，帮助准留学生家庭做决策，又能给留学行业机构判断未来趋势做参考。也因此，备受国内留学相关群体关注。下面我们就先看下疫情对美国留学六大主要影响：1. 2020学年，美国境内持有F-1、M-1签证的留学生共计125万，比2019年度减少约27万，下降17.86%。2. 与2019年相比，2020年美国大学新的国际学生（含前一学年录取但未到校注册学习的学生）入学人数锐减72%。尤其8、9月，F-1签证留学生减少91%，M-1签证留学生减少72%。3.2020年，K-12项目的国际学生数量下降24.6%。4.有资格招收国际学生的sevp认证学校，数量减少了280所。5.74%的国际学生都来自中国和印度。但与2019年相比，中国留学生减少了91,936人，印度留学生减少了41,761人。6.获得就业授权文件(EAD)并参加可选实践培训(OPT)项目的国际学生，减少了12%。网课、考试被取消都是我们能看得见、摸得着的真实辛酸体验，但大学入学数据的大幅度降低还是给小编带来了不小的冲击。换言之，不管是学生入学，还是大学招生，都因为疫情受到了不同程度的影响。这也是包括哈佛、UC系、USC、埃默里、鲍登等在内的高校纷纷着急开学的原因。接下来，我们重点看下报告中关于中国留学生的部分！希望可以给正在准备留学的家庭带来参考。中国留学生在美现状分析中国持续领跑仍为赴美留学生最大生源国报告显示，2020年度的亚洲（925,449名）学生数量虽比上一年度下降13.44%，但仍是美国留学生最大生源地区，占据赴美国际生的半壁江山（47%）。其中，中国（382,561名）、印度（207,460名）、韩国（68,217名）依次为留学生最多的国家。相比2019年，3个国家的留学生人数都是锐减。中国留学生减少了91,936人，降幅为19.38% ；印度减少了41,761人，降幅为16.76%。所以，尽管疫情对赴美留学产生了很大的影响，但中国仍然是美国最庞大的留学生群体，光是去美国一个国家的学生和学者，就有近39万。中国低龄留学生占据半壁江山目前在美国留学的共有59,119名（去年78,366名）低龄留学生。在这个模块，中国低龄留学生的占比和去年相差无几，同样是“单方面碾压”其它国家。以下为K-12阶段赴美留学最多的6个国家，以及低龄留学生比例：中国：43.8% (25,941)韩国 ：9.2% (5,427)越南 ：7.5% (4,450)墨西哥：4.8% (2,813)巴西：4.8% (2,813)加拿大：3.4% (1,983)受疫情影响，美高学生确实存在一部分“回流”，但据小编了解，像Concord Academy、Cranbrook Schools、St.Mark's School这样的头部私立寄宿美高，名校光环愈发突出，竞争逐年增加。所以，其实好美高和Top 20好大学的申请是同一个增长趋势，未来都只是越来越难。而且，作为爬藤和冲击哈耶普斯麻这类世界顶尖名校的“跳板”，美高逐渐成为越来越多准留学家庭的教育备选项。所以，尽管美高所需成本高昂，每年开销约50万人民币，仍有家庭前赴后继，想要尽早规划、抢占先机。中国留学生中男性比例高于女性尽管男女学生都来美国深造，但将近39万中国留学生中，男性留学生占比53%，女性留学生占比47%，男生数量超过女生。同时，十大生源国中，仅巴西、越南和日本的女生人数超过男生。这里，想多说一句的是，在世界各个角落、在商业、政治、教育、医疗、艺术、科技等多个行业，都有很优秀的女孩子追求自己的梦想，发光发热。小编真诚地希望我们每一位女生学员，不对自己设限，勇敢探索未来，在更广阔的世界里，变得越来越棒！其它值得留学家庭参考的信息留学生最多的20所美国大学数据显示，东北大学、纽约大学、哥伦比亚大学招收了数量最多的F1留学生，分别为17,290名、16,667名和16,631名。紧随其后的南加州大学、伊利诺伊大学香槟分校、波士顿大学、亚利桑那州立大学、坎伯兰大学、加州大学圣地亚哥分校、普渡大学等校，留学生数量也都过万了。值得一提的是，留学生最多的20所大学中，光是UC系大学就有4所，分别是UCSD、UCB、UCI和UCLA。最受国际学生欢迎的20个专业工商管理、外语专业、计算机科学、计算机和信息科学、电子电气工程是美国在读留学生选择最多的5个专业。对于这个结果，可以说是完全在意料之中（几乎没啥悬念）。而STEM专业在留学圈拥有极高“江湖地位”的原因有二：一是美国在这方面位于领先地位，在全球职场上都有比较核心的竞争力；二是这一领域就业前景好，具有普遍高薪优势。最受国际学生欢迎的5个州从热门地区来看，最受国际生喜爱的5个州分别是：加州（18.2%）纽约州（11%）德克萨斯州（6.8%）马萨诸塞州（6.6%）佛罗里达州（5.8%）凭借优越的地理位置和“顶尖名校聚集地”的称号，加州再次成为留美学生的首选目的地。注意，美国的每个州都有它独特又有魅力的地方，当然，也有需要我们去注意和规避的地方。大家如果心中如果已经还没有确定目标院校，不妨从地理位置的角度进行参考~文章末尾大家一定要明确的是，ICE报告中国际生下降的主要因素，是疫情和特朗普任期推行的各类限制国际生的政策。也就是说，不是留美党不想赴美，而是现实条件实在不允许……事实上，美国一直以通识教育的独特魅力吸引着来自全球的留学生。即便是2020-2021申请季如此“恶劣”的大环境，Top 20名校的申请人数也都是在飙升。所以，起码未来5-10年，赴美读名校依然对学子们有着非常大的吸引力。小编建议有留学计划的家庭，多多咨询专业人士，了解最新最专业的信息，把握好方向，好好努力，争取未来搏一个满意的结果。

在美国，会编程已经成为一项学生日常生活的技能，婴幼儿都有编程的童书，可以说不懂编程，就是未来的文盲。而编程语言中，今年大火的就是python，其中一个最重要的原因，是数据分析带起来的。下面我们就来扒一扒美国的大数据分析专业。大数据专业是横跨数学，计算机，金融和商科专业的交叉学科，就业前景看好，目前越来越多的美国院校紧跟就业趋势，纷纷开设了大数据相关的专业。因为是交叉学科，各种专业背景的同学都有机会被美国的大数据专业录取，尤其是较强的数学背景和计算机能力对于申请大数据专业很有利。目前美国开设的大数据专业主要有 3 个方向，商业分析方向(Business　Analytics)，数据科学(Data Science)和机器学习(Machine Learning)方向。三个研究方向的侧重点有少许区别。具体到三个方向来说，商业分析专业对于金融和市场的背景比较看重。成功申请到商业分析的同学大多来自数学，国际贸易，市场营销，会计，金融专业。数据科学和机器学习顾名思义对申请者的数学和计算机能力要求较高。所以这个方向的申请者最好有扎实的数学和计算机背景，本科所学专业最好是相关的理工科专业。数学，统计，计算机，信息管理，电子商务，通信工程等都容易被招生官接受。就业前景：几乎所有岗位，都需要数据分析技能当今这个大数据时代，任何行业、任何岗位都在大量接触数据，企业对数据分析的重视程度也是空前的，逛下招聘网站，随便点开 10 个岗位，有 9 个都要求有数据分析能力：只要公司有决策需求，就无法离开数据分析这个工具。就拿电商为例，数据分析可以应用在以下 7 个方面，几乎任何岗位都会接触：全球最资深的管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)早在几年前就预计，到2019年大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口将在 140000到 190000 之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到 150 万! 另外根据WANTED Analytics 和福布斯杂志公布的数据，在对过去12个月美国就业市场“大数据”相关岗位的分析中发现，需要“大数据”技能的岗位空缺在过去的一年里增长了 516%!现在在读大二或大三四的同学，如果顺利升入美国大学攻读大数据相关专业的硕士学位，那么在毕业的时候正好赶上了大数据时代!另外，就行业而言，招聘最多的分别为科学和技术服务业(30%)、信息科技IT(19%)、制造业(18%)、金融和保险业(10%)以及零售业(8%)。由于高需求和高技术含量，大数据从业者的年收入中位数为 124,000 美元 。处在这一中位数级别的岗位还有软件工程师、信息系统开发者、平台软件工程师、数据质量总监等等。就岗位的地理分布而言，加州的圣荷西-森尼韦尔-圣克拉拉地区、加州的旧金山-奥克兰-弗里蒙特地区、和纽约-北新泽西-长岛地区是全美前三大“大数据”岗位密集地区。这些也是南加大，斯坦福，伯克利，纽约大学和哥伦比亚大学等大数据名校的所在地哦。大数据教育和就业市场的紧密关系可见一斑。国内外领先的大数据公司有哪些：国内：阿里巴巴、华为、百度、腾讯、浪潮、探码科技、中兴通讯、神州融、中科曙光、华胜天成、用友等。国际：IBM、惠普、Splunk、戴尔、Opower、Teradata、甲骨文、微软、亚马逊、谷歌、New Relic、Alation等那么，究竟哪些美国大学数据分析专业实力强?接下来，就随立思辰留学云小编来看看吧：1、斯坦福大学 Stanford University学位项目：计算机科学硕士(Master of Science In Computer Science)专业分支：信息管理与分析(Information Management and Analytics)所属学院：工程学院，计算机系学制：1-2年斯坦福其信息管理与分析分支涵盖了当今最前沿的数据库与信息管理系统技术，并教授最先进的海量数据挖掘方法。该项目的学生就业十分抢手，每年都有大量学生进入亚马逊(Amazon)的EC2云计算平台处理大规模运算。2、加州大学伯克利分校 University of California, Berkeley两个相关的学位项目：数据科学工程硕士Master of Engineering(concentration in Data Science)，信息与数据科学硕士Master of Information and Data Science(MIDS)所属学院：工程学院和信息学院学制：12-20个月伯克利的两个硕士项目综合教授技术和企业运营的技能，立足现有的最前沿的技术，扎实务实地培养学生成为领域内的佼佼者。3、卡内基梅隆大学 Carnegie Mellon University学位项目：本校有两个相关硕士项目，信息技术硕士(Master of Science in Information Technology)和管理信息系统硕士(Master of Information Systems Management)专业分支：商务智能和数据分析(Business Intelligence and Data Analytics)所属学院：Heinz学院学制：16个月卡内基梅隆大学的计算机科学专业在全美数一数二，与斯坦福、麻省理工起名，其数据分析与处理技术也名列前茅。本校的硕士项目有三个核心方向可供学生选择：商务智能、数据分析、信息技术。4、哥伦比亚大学 Columbia University in the City of New York学位项目：计算机科学硕士(Master of Science In Computer Science)专业分支：计算生物学、计算机安全、机器学习、自然语言处理等。所属学院：工程与应用科学学院学制：2年哥伦比亚大学有一个世界顶尖的大数据科学与工程研究室(Institute for Data Sciences and Engineering)，学生在此参与实验与科研项目。5、纽约大学 New York University学位：商业分析科学硕士Master of Science in Business Analytics学院：斯特恩商学院Stern School of Business学制：1年纽约大学的商业分析项目旨在培养学生成为基于数据分析与决策的领导者，学员在一年制学习当中会有机会去其他国家的教学场所学习，全程分五个学习阶段。6、西北大学 Northwestern University学位项目：分析科学硕士(Master of Science in Analytics)学院：McCormick工程与应用科学学院学制：15个月本项目成立于2012年，融合了数学、统计、高端IT和数据分析的教学和研究内容，除了正常的授课外，学生还需要完成两个行业实习和一个课程设计。7、弗吉尼亚大学 University of Virginia学位项目：数据科学硕士Master of Science in Data Science学院：数据科学研究所(Data Science Institute)学制：11个月弗吉尼亚大学的数据科学硕士项目致力于为政府和企业培养大数据处理的人才，每年7月份开课，次年5月份结课。课程由计算机系、统计系、系统与信息工程系联合授课。8、普渡大学 Pure University学位项目：工商管理硕士Master of Business Administration分支：商业分析Business Analytics学院：Krannert管理学院学制：2年和麻省理工学院的MBA一样，都有单独的分支商业分析，学生学习的基础课程涵盖高级商业分析、数据挖掘、组织数据管理等。9、亚利桑那州立大学 Arizona State University学位项目：商业分析科学硕士Master of Science in Business Analytics学院：W.P. Carey商学院学制：9个月亚利桑那州立大学的商业分析科学项目致力于利用数据分析提高日常商务运营和管理的效率，核心课程包括数据挖掘、应用回归分析、分析决策工具、商业分析战略等。10、本特利大学 Bentley University学位项目：市场营销分析硕士Master of Science in Marketing Analytics学院：商学院学制：1--1.5年本特利是美国东北部知名的商学院，金融、会计、市场营销等专业名师云集，其项目包含十门核心课程，涵盖市场营销、统计学、市场研究、信息技术等。相较于其他理工科专业，Data science的主要申请难度在于语言。它的课程设置(若申请经济学院下的DS，必修经济学)直接导致了它的语言要求与文科专业相近。

编者按：项目分析是由我们指南者留学新推出的一个专栏。应广大粉丝号召，我们将挑选部分热门专业，对比分析不同开设院校的项目特色、申请难度、申请要求、就业数据、课程设置、师资力量等，都是干货接地气的信息，希望对大家选校和申请准备有所帮助。很多同学对成为数据科学家（Data Scientist）很感兴趣，我们在这里介绍一下Data Science和Analytics这类专业的申请特点和如何定位。严格地说，Data Science和Analytics不一样，同样是做Data Scientist不同行业不同公司侧重点也可能不一样。本文主要从申请出发，故不做特别区分。下面我们将具体介绍10大热门数据科学硕士研究生项目：哥伦比亚大学哥伦比亚大学的MS in Data Science 项目处于美国数据科学硕士申请难度的第一梯队。该项目为期1年，学生共需修读30个学分，无需撰写毕业论文。该项目开设获得专业成就认证必需的四门基础课程，学生可以在此课程基础上将数据科学技术运用于各自的兴趣领域。该项目要求申请者拥有一定的数学及编程基础，最好学过微积分、线性代数、计算机编程等课程，没有强制性的工作经验要求，有的话也会为申请者加分。需要递交GRE成绩，托福100、雅思7.0，不可使用GMAT代替GRE成绩。项目的学生将有机会从事包括毕业项目在内的独创研究，并与行业合作伙伴以及教学人员沟通互动。毕业生可以选择金融等服务领域工作，也可以选择偏向技术的IT企业。杜克大学杜克大学的Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS)项目为期2年，该项目致力于培养一批能够使用计算策略来激发创新能力和洞察力，并且善于定量思考的新型领导者。旨在培养学生成为能给任何领域做出贡献的数据科学家，通过跨学科训练与团队合作科学实验的经验促进学生更好地利用数据的力量。项目规模不大，每年招收25-35名学生。申请要求方面，不强制要求申请者有数学、计算机等专业背景，但是最好要学过微积分、线性代数、统计等数学方面的课程。需要递交GRE成绩，托福90，雅思7。毕业生去向良好，实习就业机会较多，从事的领域以计算机科学，金融，生物科学等领域居多。宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学数据科学硕士项目为期一年半至两年，将有关机器学习、大数据分析与统计学等核心课题的前沿课程与多样化的选修课有机结合，给予学生选择在特定的目标专业领域内应用技能的机会。项目包括基础课程及数据科学应用领域的实习。要求提供GRE，无最低分数要求。托福100，雅思7.5。毕业生就业形势良好，就业率较高，可以进入工程技术、咨询、决策等领域。西北大学西北大学分析学理学硕士项目（MSiA program）由西北大学工业工程与管理科学学院开设，为期15个月。该项目的核心课程由统计学、机器学习、优化、数据库、数据处理组成，每一门课都已之前的课程为基础，强调在商业实际中的学术研究。申请要求方面，需要提供GRE分数，要求托福95，雅思7.5。适合本科工程、商学、计算机科学、数学、信息科学技术专业背景的人士。该项目面向商业，加上课程时间较短，有很多的实习机会，大部分学生毕业后选择直接工作，毕业生多进入金融领域。康奈尔大学康奈尔大学运筹学与信息工程硕士项目（数据分析方向）为期1年，共计30个学分，要求申请者拥有数学、工程、物理、化学、数学经济学等本科背景，且已经修读过微积分、概率论、统计、计算机编程、数据结构等课程。每年招收50人左右，其中中国人大约30个。该项目选课自由度很大，并且有选CS系课程的优先级，无论你是想学CS，IS还是商科，金融，统计，统统都可以选。这种选课的自由度放眼全美也是十分罕见的。申请者需要托福100（写作不低于20，听力不低于15，阅读不低于20，口语不低于22）；雅思7；GRE数学不低于166，阅读不低于165，写作不低于3.5；不接受GMAT。毕业生2015年平均起薪达到83925美元，大部分学生进入苹果，微软，甲骨文，Facebook等互联网公司。南加州大学南加州大学计算机（数据科学）理学硕士项目需要修满28个学分，要求课程读完GPA不低于3.0，班级规模较小，每年招收20-30人，偏向于理论研究方向。要求申请者提供GRE，托福：90-100（单项不低于20）；雅思：6.5-7（单项不低于6），不需要接受学校ISE测试，GPA3.0以上。该项目的毕业生可进入微软、百度等世界500强的企业机构。卡耐基梅隆大学卡耐基梅隆大学Heinz学院下设两个数据科学硕士项目：MSPPM Data Analytics track和MISM Business Intelligence & Data Analytics。一个偏技术导向，一个偏商科导向。这里只介绍技术型的MSPPM Data Analytics track项目。该项目分标准（Standard）、延伸（Extended）、快捷（Accelerated）三种修读模式，学制分别为16个月、20个月和12个月，总学分均为144个学分，每年招收学生较少。该项目要求提供GRE，不接受GMAT，托福100以上，雅思7以上。项目的综合性课程体系有助于学生习得专业技能与知识，以开发用于下一代大规模信息系统部署相关的技术层，以及分析这些系统生成的数据。毕业生就业形势良好，能够成为前沿信息技术、软件服务与社会传媒企业中备受青睐的软件工程师、数据科学家与项目经理人。佐治亚理工学院佐治亚理工学院的MS in Data Analytics项目是2015 Fall新开设的项目，有三个Track:Analytical Tools Track、Business Analytics Track、Computational Data Analytics Track。是跨学科硕士项目，根据以往的经验，这个学校的所有研究生项目都不太好申请，跟UC-Berkeley类似，申请难度较大。申请者需要提供GRE，且托福100，不接受雅思。学生有机会直接向顶级的国际商业智能权威机构、统计学与运筹学尖端分析技术的开发者，以及大数据与高性能计算领域的世界级领导者学习。毕业去向主要面向商业智能与决策支持。New York University纽约大学的MS in Data Science 以其超高的就业率一直人气颇高。这是一个2年制的项目，且拿到了STEM资质。班级规模30-40人，且50%为国际生。一般为期4个学期，要求学生有足够优秀的数学知识背景和一定的计算机科学基础知识，并且学习过微积分、线性代数、统计学、概率论以及计算机科学等课程。要求托福100，雅思7，接受GRE/GMAT。该项目跟CMU类似，有很多细分的项目，跟不同的院系合作设立，从偏技术到偏商业的都有，偏技术的相对好申请。北卡罗莱纳州立大学北卡罗莱纳州立大学分析学理学硕士项目是由高等分析研究所（Institute for Advanced Analytics）开设的全美第一个分析学硕士项目。NCSU analytics是分析学项目里的顶级老牌项目，但是学校综合排名不高。要求托福80（单项不低于18），雅思6.5（单项不低于6.5）；不要求GRE/GMAT，每年招收20-30人，其中国际生50%。