商業(yè)分析碩士（Master of Science in Business Analytics）主要是將大量復(fù)雜數(shù)據(jù)，經(jīng)過定量方法和應(yīng)用分析轉(zhuǎn)換為合理清晰，便于管理的信息，從而做出合理的商業(yè)決策。學(xué)生會接觸到先進的決策分析工具和技術(shù)，應(yīng)用這些工具和技術(shù)在實際的商業(yè)領(lǐng)域中給予合理的解決方案。課程中涉及應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、計算機、優(yōu)化選擇、客戶行為學(xué)、風(fēng)險管理、運籌學(xué)和決策理論，商業(yè)統(tǒng)計方法，商業(yè)流程模型，商業(yè)決策模型，數(shù)據(jù)管理，運營管理等，并整合一些商科基礎(chǔ)課程，如商業(yè)溝通技巧，領(lǐng)導(dǎo)力，市場營銷，供應(yīng)鏈管理等。

商業(yè)分析是一個典型的交叉學(xué)科，在西方國家也剛開始起步，美國各大高校開始開設(shè)商業(yè)分是碩士項目也就是近三五年的事情。而隨著商業(yè)領(lǐng)域里數(shù)據(jù)量井噴式的增長，商業(yè)分析的就業(yè)需求量也會大幅增加，因此，近幾年有越來越多的人才選擇就讀商業(yè)分析專業(yè)，對自己進行綜合性的培養(yǎng)與提升；更重要的是，與傳統(tǒng)商科專業(yè)不同，目前美國高校已開設(shè)的所有商業(yè)分析碩士項目均是STEM項目，也就意味著，就讀這一商科專業(yè)的同學(xué)，會享有與技術(shù)性專業(yè)學(xué)生一樣的OPT待遇。這是吸引很多商科學(xué)生轉(zhuǎn)方向申請的一個很重要的因素。因此，我們預(yù)計未來幾年商業(yè)分析碩士申請的熱度會變的非常高，有志于往這個方向發(fā)展的同學(xué)需要早做準(zhǔn)備。

今天老師就來為感興趣這個專業(yè)的同學(xué)做一個詳細的介紹：

（1）就業(yè)介紹

美國勞工部的勞工統(tǒng)計局會對美國各行業(yè)就業(yè)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計與分析。管理分析師、運籌分析師、數(shù)據(jù)分析師、市場研究分析師、物流師等崗位，在未來五年均有超過20%的崗位需求量的增長，薪資水平也都在約8萬美金至12萬美金/年之間，遠高于商業(yè)與金融領(lǐng)域的整體年薪水平。通過基本數(shù)據(jù)，以及周圍越來越濃厚的大數(shù)據(jù)的氛圍，我們可以深切感受到，商業(yè)分析師或相關(guān)崗位會成為商業(yè)領(lǐng)域里越來越重要的角色。

商業(yè)分析目前還是一個競爭不算激烈而且就業(yè)回報率很高的一個專業(yè)，根據(jù)2018年1月13日的最新數(shù)據(jù)顯示，商業(yè)分析的平均工資為每年$75，547,而擁有5-10年的工作經(jīng)驗以后，商業(yè)分析的平均工資能上升到每年$130,000。入門門檻較低，較高的薪水，就業(yè)前景好以及Stem專業(yè)，這是一個值得留學(xué)生投資學(xué)習(xí)的一個專業(yè)，但是以后的發(fā)展，更重要的是持續(xù)不斷地學(xué)習(xí)，因為這個專業(yè)越往后越發(fā)現(xiàn)學(xué)校教的知識遠遠不夠，很多工作中需要運用的知識，是需要你自學(xué)的。

就國內(nèi)而言，無論是電商還是智慧城市，越來越多的行業(yè)開始引入大數(shù)據(jù)這一理念和思維方式，衍生出了相當(dāng)大的量化分析崗的需求。因此，具有商業(yè)分析學(xué)位的求職者哪怕是回國就業(yè)，也會擁有非常多的機會。

（2）申請準(zhǔn)備

作為交叉學(xué)科，商業(yè)分析需要申請者同時具備商科背景以及數(shù)理背景。而目前國內(nèi)外院校在本科階段并不直接開設(shè)商業(yè)分析這個專業(yè)，因此，商科專業(yè)背景的同學(xué)需要著重彌補數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、編程方面的課程和實踐經(jīng)歷。而數(shù)學(xué)、統(tǒng)計等數(shù)理背景的同學(xué)，則需要增強自己在商業(yè)分析方向上的科研或者實習(xí)經(jīng)歷，并且對自己的面試能力進行系統(tǒng)訓(xùn)練。

具體而言，學(xué)術(shù)方面，商業(yè)分析專業(yè)希望或要求申請者至少能學(xué)過高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)各一年，學(xué)過概率論和統(tǒng)計相關(guān)知識，并且具備一定的編程能力，例如至少學(xué)過一些編程語言或者能使用一些數(shù)據(jù)分析的程序軟件等等。實踐方面，比較契合商業(yè)分析方向的科研項目或?qū)嵙?xí)，包括但不限于信用卡用戶行為分析、新歌推薦系統(tǒng)、商務(wù)運營分析與優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析等等。

數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)具備的知識與技能要求非常高，從美國各大學(xué)的專業(yè)課程中的核心、必修、選修科目加上畢業(yè)設(shè)計（Capstone）的設(shè)置情況，我們可以獲得一些啟示，可將數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)具備的知識與技能歸納為“技術(shù)硬指標(biāo)”和“人文軟實力”兩個方面。

技術(shù)硬指標(biāo)方面主要有以下要求：
（1）數(shù)學(xué)。微積分和線性代數(shù)是大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用程序需要矩陣計算的基本算法。
（2）統(tǒng)計學(xué)。掌握相關(guān)性分析、多元回歸，揉合各種數(shù)據(jù)從不同角度進行預(yù)測性和指導(dǎo)規(guī)范性建模，會使用R、SAS、SPSS、SciPy、Stata等統(tǒng)計工具軟件。
（3）編程和寫腳本。掌握編程語言可以更具競爭力，如：Python、C/C++、Java、Ruby、Perl、MATLAB、Pig等。
（4）數(shù)據(jù)庫。熟練掌握SQL，關(guān)注NewSQL這類高擴展、高性能數(shù)據(jù)庫，如：Clouera Impala、Clustrix、VoltDB等。
（5）分布式計算系統(tǒng)：熟悉Apache產(chǎn)品族，鉆研NoSQL平臺，了解Apache Cassanra和MongoDB的優(yōu)缺點，動手實踐Haoop、Hbase、Cassanra、MapReuce、Hive等不斷出現(xiàn)的新系統(tǒng)。
（6）數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘是跨學(xué)科的，借鑒人工智能和機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等。
（7）數(shù)據(jù)建模。從ERWin、Agile Data Moeling、ORM Diagrams、UML class iagrams、CRC cars、Conceptual/logical/physical schema、DDL、Bachman iagrams、Zachman framework等數(shù)據(jù)建模工具開始，掌握建模技術(shù)和方法。
（8）預(yù)測建模
（9）機器學(xué)習(xí)。
（10）數(shù)據(jù)可視化。選擇掌握Flare、HighCharts、AmCharts、D3.js、Processing、Google Visualization API、Raphael.js、Tableau等其中一些可視化工具。

人文軟實力方面主要有以下要求：
（1）專業(yè)領(lǐng)域知識。對某行業(yè)及其數(shù)據(jù)非常了解，諸如醫(yī)藥、政府、零售、制造業(yè)等。
（2）創(chuàng)造力和求知欲。有創(chuàng)造力的數(shù)據(jù)科學(xué)家都是充滿好奇心的，需要出眾的發(fā)現(xiàn)能力。
（3）善于包裝會編故事。將復(fù)雜的數(shù)據(jù)包裝后像講故事般娓娓敘述出來。
（4）順利執(zhí)行項目、保證實現(xiàn)目標(biāo)的項目管理能力。
（5）保護數(shù)據(jù)隱私的道德。
（6）通過簡短的交流能達到目的的能力，稱為電梯間交流（elevator speech）能力。

（3） 院校參考

據(jù)不完全統(tǒng)計，與BA相關(guān)課程的學(xué)校有：

Tier 1
MIT-Business Analytics
Northwestern University-Analytics
GaTech- Analytics
Carnegie Mellon University- MSIM-BIDA track
UT Austin- Business Analytics
Wake Forest University- Business Analytics
North Carolina State University- Analytics
University of San Francisco- Analytics
University of Southern California- Business Analytics

Tier 1.5
University of Minnesota- Business Analytics
George Washington University – Business Analytics
Rensselaer Polytechnic Institute- Business Analytics
Southern Methoist University-Business Analytics

Tier 2
University of Rochester- Business Analytics
Casewestern University- Business Analytics
Stevens Institute of Technology- Business Intelligence & Analytics
Bentley University- Business Analytics
University of California,SanDiego-Business Analytics

Tier 3
Forham University- Business Analytics
University of Connecticut- Business Analytics
Arizona State University- Business Analytics
Michigan State University- Business Analytics

Tier 4
Purue University- Business Analytics
University of Denver- Business Analytics
Drexel University- Business Analytics
DePaul University- Preictive Analytics
Miami- Business Analytics
Tennessee,Knoxville- Business Analytics
University of Colorao-Bouler -Business Analytics
Louisiana State University- Analytics

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