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美國(guó)大學(xué)中開設(shè)了BA的學(xué)校

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在美國(guó)綜合排名前 100 的學(xué)校中開設(shè)了 BA 的幾十所學(xué)校,其中按照項(xiàng)目的課程設(shè)置,大致可以分為以下三類:

美國(guó)大學(xué)中開設(shè)了BA的學(xué)校

第一類,多開設(shè)在商學(xué)院或與其他學(xué)院聯(lián)合授課,相比 MSA,MSBA 不那么偏重純技術(shù)。開設(shè)院校包括麻省理工學(xué)院紐約大學(xué)、德州大學(xué)奧斯汀分校、南加州大學(xué)、羅切斯特大學(xué)、維克森林大學(xué)、喬治華盛頓大學(xué)等。

麻省理工學(xué)院( M.S. in Business Analytics )

MIT 斯隆商學(xué)院在運(yùn)籌學(xué)中心的支持下于 2016 年新開設(shè)的 1 年制項(xiàng)目,共 10 門課,含有一個(gè)暑期實(shí)踐項(xiàng)目,課程安排比較固定,已在官網(wǎng)明確列出。每年大概招生 30 人。

第二類,開設(shè)在理學(xué)院和工程學(xué)院下,如哥倫比亞大學(xué) (M.S. in Applie Analytics) 、芝加哥大學(xué)( M.S. in Analytics )、西北大學(xué) (M.S. in Analytics) 、約翰霍普金斯大學(xué) (M.S. in Government Analytics) 、喬治城大學(xué) (M.S. in Analytics) 、布蘭迪斯大學(xué) (M.S. in Government Analytics) 等。

下面以芝加哥大學(xué)為例詳細(xì)介紹下。

芝加哥大學(xué)( M.S. in Analytics )

開設(shè)在 Graham 學(xué)院,課程強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)收集和準(zhǔn)備、統(tǒng)計(jì)方法和建模、領(lǐng)導(dǎo)力和溝通,旨在用真實(shí)數(shù)據(jù)為實(shí)際問題找到真正的解決方案,偏職業(yè)發(fā)展型。該項(xiàng)目共 11 門課,可春季或秋季入學(xué),時(shí)長(zhǎng) 1.5 年,最快 1 年可畢業(yè)。

第三類,一般開設(shè)在學(xué)校所屬的獨(dú)立研究中心或工程學(xué)院,如紐約大學(xué)、哥倫比亞大學(xué)、弗吉尼亞大學(xué)、卡耐基梅隆大學(xué)( M.S. in Computational Data Science )、加州大學(xué)圣地亞哥分校( Master of Avance Stuy in Data Science an Engineering )等。下面以 CMU 為例詳細(xì)介紹下。

卡耐基梅隆大學(xué)( M.S. in Computational Data Science )

設(shè)立在計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院,2013 年由 MSIT in Very Large Information Systems 重新命名而來,所以非常倚重信息系統(tǒng)知識(shí),目的是為 IT 行業(yè)、軟件服務(wù)和社交媒體公司培養(yǎng)專業(yè)人才?;?CMU 在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的龍頭地位,項(xiàng)目也是非常技術(shù)化,課程涵蓋數(shù)據(jù)庫(kù)、分布式算法和存儲(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)言技術(shù)、軟件工程、人機(jī)交互和設(shè)計(jì)等各個(gè)方面。該項(xiàng)目共 9 門課程,一般 16 個(gè)月可畢業(yè)。小方向可選:系統(tǒng)( Systems )或分析( Analytics )。

BA 并沒有嚴(yán)格要求你的本科背景和前提課程,當(dāng)然一些設(shè)置在工程學(xué)院或者理學(xué)院下的項(xiàng)目對(duì)于你本身的前提課程和背景要求還是比較嚴(yán)格的,往往需要有好的統(tǒng)計(jì)或計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)。但這并不代表設(shè)置在商學(xué)院下的 BA 項(xiàng)目就比較水,只是就業(yè)方向略有不同,商學(xué)院下的 BA 更有利于去往商科相關(guān)的領(lǐng)域,比如四大,投行,證券等,工學(xué)院下更多幫助你去一些互聯(lián)網(wǎng)科技類公司。

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