Buisness Analytics是最近幾年興起的一個(gè)熱門留學(xué)專業(yè)，主要是以商業(yè)知識(shí)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(lái)創(chuàng)造價(jià)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(jì)算機(jī)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(lái)越多的名校開設(shè)了貼近實(shí)際應(yīng)用的商業(yè)分析或數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)，是因?yàn)槭袌?chǎng)出現(xiàn)了強(qiáng)烈的需求。

一個(gè)新的專業(yè)必然會(huì)帶動(dòng)一種新的職業(yè)動(dòng)向，下面，數(shù)據(jù)君和小伙伴們一起扒一扒Buisness Analytics在美國(guó)大學(xué)的情況。這個(gè)專業(yè)到底學(xué)什么，去哪里學(xué)，以及如何備戰(zhàn)未來(lái)的申請(qǐng)。

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(xiàng)目Master of Business Analytics由MIT Sloan商學(xué)院和MIT Operations Research Center (ORC)合辦，項(xiàng)目主要培養(yǎng)學(xué)生運(yùn)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(shí)，愿意開設(shè)該項(xiàng)目的學(xué)校，未必是大家耳熟能詳?shù)拿＃沁@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(xiàng)目。

Buisness Analytics被追捧，究其原因，是越來(lái)越多公司，尤其是那些科技公司，如國(guó)外的Google,Facebook,Twitter等，國(guó)內(nèi)的如騰訊、百度、阿里巴巴、新浪等，越來(lái)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(jìn)入大數(shù)據(jù)（Big Data）時(shí)代。從這種情況可以知得，Business Analytics 這個(gè)專業(yè)雖然新，但發(fā)展會(huì)很快，相信還會(huì)有越來(lái)越多學(xué)校開設(shè)這個(gè)專業(yè)，就業(yè)前景也會(huì)被看好。

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

在美國(guó)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(jì)與運(yùn)籌系。要特別注意這樣的項(xiàng)目是否可以接受GMAT成績(jī)。

羅切斯特大學(xué)Buisness Analytics項(xiàng)目Master of Science in Business Analytics (MSBA)開設(shè)在西蒙商學(xué)院下，項(xiàng)目主要培養(yǎng)學(xué)生堅(jiān)實(shí)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(duì)Buisness Analytics有更為深刻的認(rèn)識(shí)，在此做一個(gè)專業(yè)對(duì)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(chǎng)/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(jì)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(shí)際應(yīng)用；而統(tǒng)計(jì)專業(yè)傳統(tǒng)意義數(shù)據(jù)的處理，偏重理論研究（統(tǒng)計(jì)方法）。

UT Austin的Buisness Analytics項(xiàng)目開在McCombs商學(xué)院信息、風(fēng)險(xiǎn)和運(yùn)營(yíng)管理系下面，2013年招收到第一屆的學(xué)生。項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng)為1年，并且屬于STEM項(xiàng)目，因此學(xué)生畢業(yè)之后可獲得最長(zhǎng)36個(gè)月的實(shí)習(xí)轉(zhuǎn)工簽時(shí)間，這也是這個(gè)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(jī)會(huì)直接進(jìn)入這些合作的企業(yè)。

UT Austin的MS in BA項(xiàng)目開課時(shí)間比較特殊：每年的7月1號(hào)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(cè)建模、商業(yè)決策……

拓展課程：數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘……

基本就是：數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)+計(jì)算機(jī)+商業(yè)

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

第一輪申請(qǐng)截止時(shí)間是：10月24日

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

申請(qǐng)要求：

GPA為3.0以上，并且有數(shù)學(xué)和計(jì)量學(xué)專業(yè)背景以及很強(qiáng)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(jì)：

平均GPA：3.6

平均GMAT成績(jī)：713

平均GRE和GMAT數(shù)學(xué)成績(jī)比例：86%

平均GRE和GMAT語(yǔ)文成績(jī)比例：82%

平均托福成績(jī)：111

由于MSBA近年來(lái)非常熱門，申請(qǐng)的學(xué)生數(shù)量也是突飛猛進(jìn)，建議有意向申請(qǐng)的小伙伴們，一定要提前做好GT方面的準(zhǔn)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(lái)的申請(qǐng)準(zhǔn)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(jì)算機(jī)背景方面最好能掌握SPSS,SAS，SQL，R,尤其是R語(yǔ)言，在很多學(xué)校的必修課中有專門涉及R語(yǔ)言的課程，如MIT，紐大，羅切斯特等；當(dāng)然如果能涉及大數(shù)據(jù)技能，如機(jī)器學(xué)習(xí)（MachineLearning），數(shù)據(jù)挖掘等就更好了。

實(shí)習(xí)方面：

咨詢公司等的市場(chǎng)調(diào)研崗（市場(chǎng)研究事件和以消費(fèi)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(cuò)的選擇。當(dāng)然這些也是未來(lái)商業(yè)分析專業(yè)畢業(yè)生不錯(cuò)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(guó)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(chǎng)調(diào)查員、數(shù)據(jù)分析師、咨詢師、統(tǒng)計(jì)分析師、數(shù)據(jù)挖掘師等。

總而言之，Buisness Analytics應(yīng)該成為一個(gè)：

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(jìng)爭(zhēng)環(huán)境和發(fā)展水平

預(yù)測(cè)性分析：利用建模、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘，通過分析歷史數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)

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(lái)說(shuō)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(cè)性：京東是怎么知道消費(fèi)者想買這這種書

指導(dǎo)性：京東以后怎么做讓消費(fèi)者越買越多

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

在美國(guó)，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(gè)相對(duì)獨(dú)立和成熟的職業(yè)，就業(yè)前景相對(duì)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(yǔ)】愿留學(xué)生活充滿陽(yáng)光,每一天充實(shí)快樂。