Buisness Analytics是最近幾年興起的一個熱門留學(xué)專業(yè)，主要是以商業(yè)知識為基礎(chǔ)，數(shù)理編程為手段，從數(shù)據(jù)分析出發(fā)，以決策優(yōu)化來創(chuàng)造價值的新興專業(yè)。

三四年前，開設(shè)Buisness Analytics專業(yè)的學(xué)校不足10家，分別設(shè)在工程、商學(xué)、計算機學(xué)院下，有著各自不同的名字；如今，大數(shù)據(jù)的火熱催生了這一專業(yè)的發(fā)展，學(xué)術(shù)界也開始高度關(guān)注這一領(lǐng)域，越來越多的名校開設(shè)了貼近實際應(yīng)用的商業(yè)分析或數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)，是因為市場出現(xiàn)了強烈的需求。

一個新的專業(yè)必然會帶動一種新的職業(yè)動向，下面，數(shù)據(jù)君和小伙伴們一起扒一扒Buisness Analytics在美國大學(xué)的情況。這個專業(yè)到底學(xué)什么，去哪里學(xué)，以及如何備戰(zhàn)未來的申請。

UT-Austin,Rochester,MSU,GWU等學(xué)校，都是近兩三年才開設(shè)本專業(yè)。南加大14年春季第一次招生，麻省理工的斯隆商學(xué)院2016年3月發(fā)放通告，招收第一批學(xué)生。

MIT商業(yè)分析項目Master of Business Analytics由MIT Sloan商學(xué)院和MIT Operations Research Center (ORC)合辦，項目主要培養(yǎng)學(xué)生運用和管理數(shù)據(jù)科學(xué)，解決商業(yè)挑戰(zhàn)中遇到的問題。

同時，愿意開設(shè)該項目的學(xué)校，未必是大家耳熟能詳?shù)拿?，但是這些學(xué)校一大特色就是工科、數(shù)理、商科三足鼎立，否則學(xué)校沒有能力開設(shè)這樣涵蓋方方面面的交叉學(xué)科項目。

Buisness Analytics被追捧，究其原因，是越來越多公司，尤其是那些科技公司，如國外的Google,Facebook,Twitter等，國內(nèi)的如騰訊、百度、阿里巴巴、新浪等，越來越重視數(shù)據(jù)的收集與分析。

在這些科技巨頭眼中，世界已經(jīng)進入大數(shù)據(jù)（Big Data）時代。從這種情況可以知得，Business Analytics 這個專業(yè)雖然新，但發(fā)展會很快，相信還會有越來越多學(xué)校開設(shè)這個專業(yè)，就業(yè)前景也會被看好。

Buisness Analytics要求學(xué)生有編程語言基礎(chǔ)，首推python（這個編程語言是很容易上手但是也是很有局限性的，但是似乎這個專業(yè)的要求也就這樣），同時也注重學(xué)生的商業(yè)溝通能力，很多小伙伴選擇這個專業(yè)就是為了進入咨詢行業(yè)。

在美國前50的院校中，大概有20所左右的學(xué)校開設(shè)數(shù)據(jù)分析專業(yè)，其中包括：

哥倫比亞大學(xué)

圣特路易斯華盛頓大學(xué)

康奈爾大學(xué)

西北大學(xué)

德州奧斯汀

卡耐基梅隆

南加州

北卡教堂山

羅切斯特

邁阿密等知名院校

大部分學(xué)校的Buisness Analytics專業(yè)開設(shè)在商學(xué)院下面，少數(shù)學(xué)校開設(shè)在其他學(xué)院，比如西北大學(xué)和康奈爾大學(xué)開設(shè)在工程學(xué)院，卡耐基梅隆開設(shè)在信息管理學(xué)院，北卡教堂山開設(shè)在統(tǒng)計與運籌系。要特別注意這樣的項目是否可以接受GMAT成績。

羅切斯特大學(xué)Buisness Analytics項目Master of Science in Business Analytics (MSBA)開設(shè)在西蒙商學(xué)院下，項目主要培養(yǎng)學(xué)生堅實的分析技術(shù)以便利用這些技術(shù)挖掘社交媒體中的大數(shù)據(jù)，以幫助做出正確商業(yè)決策的專業(yè)。

為幫助小伙伴們對Buisness Analytics有更為深刻的認識，在此做一個專業(yè)對比分析：

與信息系統(tǒng)管理相比，MSBA著力外部數(shù)據(jù)分析，提供商業(yè)決策（市場/投資）；而信息系統(tǒng)基于企業(yè)內(nèi)部管理，系統(tǒng)構(gòu)建與開發(fā)；與統(tǒng)計相比，MSBA更注重社交媒體等這些潛在數(shù)據(jù)的挖掘與分析，偏重實際應(yīng)用；而統(tǒng)計專業(yè)傳統(tǒng)意義數(shù)據(jù)的處理，偏重理論研究（統(tǒng)計方法）。

UT Austin的Buisness Analytics項目開在McCombs商學(xué)院信息、風(fēng)險和運營管理系下面，2013年招收到第一屆的學(xué)生。項目時長為1年，并且屬于STEM項目，因此學(xué)生畢業(yè)之后可獲得最長36個月的實習(xí)轉(zhuǎn)工簽時間，這也是這個新興專業(yè)的最大驚喜。

UT Austin的McCombs商學(xué)院與很多大企業(yè)有合作，比如沃爾瑪和德勤，很多學(xué)生畢業(yè)之后都有機會直接進入這些合作的企業(yè)。

UT Austin的MS in BA項目開課時間比較特殊：每年的7月1號開學(xué)，必修課程為有下面一些：

Data Analytics Programming

MIS 381N: Optimization anDecision Analysis

BA 385T: Financial Management

MIS 381N.1: Introuction toData Management

STA 380: Introuction toBusiness Data Analytics

MIS 382N.9: Avance DataAnalytics I: Preictive Moeling

STA 380.18: Avance Data AnalyticsII: Unsupervise Learning an Time Series

MIS 382N.11: BusinessIntelligence Capstone

可以看到，基本課程是數(shù)據(jù)分析、預(yù)測建模、商業(yè)決策……

拓展課程：數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘……

基本就是：數(shù)據(jù)統(tǒng)計+計算機+商業(yè)

UT Austin的MSBA是每年9月份開放申請，跟商學(xué)院其他專業(yè)一樣，申請截止時間分了好幾輪。

第一輪申請截止時間是：10月24日

第二輪申請截至?xí)r間是：1月10日（也是國際學(xué)生的Final Dealine）

申請要求：

GPA為3.0以上，并且有數(shù)學(xué)和計量學(xué)專業(yè)背景以及很強的溝通和創(chuàng)新能力。

學(xué)校今年招收的學(xué)生背景統(tǒng)計：

平均GPA：3.6

平均GMAT成績：713

平均GRE和GMAT數(shù)學(xué)成績比例：86%

平均GRE和GMAT語文成績比例：82%

平均托福成績：111

由于MSBA近年來非常熱門，申請的學(xué)生數(shù)量也是突飛猛進，建議有意向申請的小伙伴們，一定要提前做好GT方面的準備，平均分每年都在刷新——2015年托福平均分明明才106。

為了接下來的申請準備，提醒大家：

Buisness Analytics需要學(xué)生具備數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)，尤其一些socialmeia）挖掘能力，決策建模能力，戰(zhàn)略思維和商業(yè)溝通能力，在計算機背景方面最好能掌握SPSS,SAS，SQL，R,尤其是R語言，在很多學(xué)校的必修課中有專門涉及R語言的課程，如MIT，紐大，羅切斯特等；當然如果能涉及大數(shù)據(jù)技能，如機器學(xué)習(xí)（MachineLearning），數(shù)據(jù)挖掘等就更好了。

實習(xí)方面：

咨詢公司等的市場調(diào)研崗（市場研究事件和以消費者為中心的分析事件），IT公司等的數(shù)據(jù)挖掘或分析相關(guān)崗位，或一些投資公司量化策略分析相關(guān)崗等都是不錯的選擇。當然這些也是未來商業(yè)分析專業(yè)畢業(yè)生不錯的就業(yè)方向。

只要有數(shù)據(jù)的地方就需要數(shù)據(jù)分析，目前國內(nèi)IT、互聯(lián)網(wǎng)、游戲、通信、金融、醫(yī)藥、咨詢、零售等行業(yè)需求較多。

在不同的行業(yè)或許有不同的名稱：市場調(diào)查員、數(shù)據(jù)分析師、咨詢師、統(tǒng)計分析師、數(shù)據(jù)挖掘師等。

總而言之，Buisness Analytics應(yīng)該成為一個：

深入了解商業(yè)模式又有技術(shù)背景的數(shù)據(jù)分析專家

描述性分析：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信息，更多了解競爭環(huán)境和發(fā)展水平

預(yù)測性分析：利用建模、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘，通過分析歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測

指導(dǎo)性分析（prescriptive）：通過模擬和最優(yōu)化找到最佳決策

如果還是不太明白，也許我們可以通過例子來說明一下：

描述性：京東是怎么知道今天哪種商品賣了多少

預(yù)測性：京東是怎么知道消費者想買這這種書

指導(dǎo)性：京東以后怎么做讓消費者越買越多

所以說，Buisness Analytics的最主要價值就是利用數(shù)據(jù)，形成上面的報告，并利用商業(yè)知識，提供合理決策建議。

在美國，商業(yè)數(shù)據(jù)分析作為商業(yè)和技術(shù)人員之間的橋梁，是一個相對獨立和成熟的職業(yè)，就業(yè)前景相對看好。但是專業(yè)的選擇應(yīng)該從興趣出發(fā)，不能盲目跟風(fēng)。

【微語】愿留學(xué)生活充滿陽光,每一天充實快樂。