一專業(yè)解析
1.什么是商業(yè)分析
BA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)化來創(chuàng)造價(jià)值的新興專業(yè)，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的商業(yè)應(yīng)用。商業(yè)分析是運(yùn)用分析工具研究大數(shù)據(jù)信息，搭建數(shù)據(jù)分析與商業(yè)管理的橋梁，指導(dǎo)商業(yè)決策的一門新興學(xué)科。最早提出“大數(shù)據(jù)”時(shí)代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運(yùn)用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪潮的到來。”分析和商業(yè)分析則是大數(shù)據(jù)時(shí)代最新興的學(xué)科。
2.行業(yè)未來發(fā)展
BA的核心是數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，與現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)及大數(shù)據(jù)（BigData）相聯(lián)，主要是利用高深的技術(shù)、模型和算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)分析。隨著 大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，任何行業(yè)都需要數(shù)據(jù)的支撐，和數(shù)據(jù)有關(guān)的職位成了大熱門，和數(shù)據(jù)有關(guān)的能力變成了求職必備技能。
麥肯錫公司的研究預(yù)測(cè)稱，2019年，“具有深入分析能力的人才”，美國(guó)可能面臨著14萬(wàn)到19萬(wàn)的缺口，“利用大數(shù)據(jù)分析來做出有效決策的經(jīng)理和分析師”缺口則會(huì)達(dá)到150萬(wàn)。
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。
3.職業(yè)規(guī)劃
在不同的行業(yè)或許有不同的崗位名稱：
Data Analytics Data Scientist Business Analytics Data Architect Data Engineering …
都需要數(shù)據(jù)處理的能力，只是側(cè)重點(diǎn)有所不同。通過 Data這個(gè)詞后面所加的單詞就可以看出，不同領(lǐng)域的 Data 技能同樣重要，有偏向科技方面的，有偏向商業(yè)方面的，也有偏向工程方面的。不管是什么領(lǐng)域的 Data 工作，都是通過數(shù)據(jù)分析去引領(lǐng)決策。
二課程設(shè)置
世界已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)（Big Data）時(shí)代，隨著更多的公司，尤其是科技公司，如國(guó)外的Google,Facebook等，國(guó)內(nèi)的阿里，百度，新浪等更加重視收集和分析數(shù)據(jù)，有越來越多學(xué)校開設(shè)這個(gè)專業(yè)，例如，麻省理工大學(xué)，南加大，德州奧斯丁大學(xué)等學(xué)校，都是近三年才開設(shè)的，加州洛杉磯大學(xué)，艾默里大學(xué)等是去年才新開的項(xiàng)目。
從專業(yè)名稱來看，大部分學(xué)校都是叫MS Business Analytics，有些直接叫MS Analytics，還有些叫MS in Preictive Analytics.，大部分學(xué)校的BA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。
通過下表麻省理工大學(xué)（MIT）和約翰霍普金斯大學(xué)(JHU)的主修課程設(shè)置可以發(fā)現(xiàn)，商業(yè)分析在不同的學(xué)校，課程偏向是不同的。
MIT的主修課程設(shè)置是偏向理工科方向，選修課會(huì)包含商業(yè)課程。
JHU的主修課程則以商科為主要方向。

麻省理工大學(xué)

約翰霍普金斯大學(xué)

主修：

• Applie Probability an Stochastic Moels
• Optimization Methos
• Analytics Lab
• Machine Learning
• From Analytics to Action
• Analytics Capstone
• Communicating with Data
• The Analytics Ege

主修：

• Accounting an Financial Reporting
• Business Analytics
• Business Communication
• Business Leaership an Human Values
• Corporate Finance
• Information Systems
• Marketing Management
• Operations Management
• Statistical Analysis
• Avance Business Analytics
• Data Analytics
• Simulation an Strategic Options

選修：

• Investment Management
• Analytics of Finance
• Algorithmic Traing an Quantitative Investment Strategies
• The Economics of Information: Strategy,Structure an Pricing
• Digital Marketing an Social Meia Analytics
• Enterprise Transformations in the Digital Economy
• Etc

選修：

• Big Data Machine Learning
• Continuous Time Finance
• Customer Analytics
• Data Science an Business Intelligence
• Pricing & Insuring Risk
• Retail Analytics
• Global Supply Chain Management
• Insurance an Risk Management
• Managing Complex Projects
• Managing Financial Risk
• Etc

三申請(qǐng)條件
通過下圖南加大的學(xué)生錄取情況來看，整體錄取學(xué)生的GRE均分在322，GMAT在724，GPA在3.7，并且有一年左右的工作經(jīng)驗(yàn)。
通過南加大的錄取情況我們可以分析出，美國(guó)在招收學(xué)生時(shí)，不光看重學(xué)生的標(biāo)化成績(jī)（GPA,GRE/GMAT,TOFEL）,同時(shí)也看重學(xué)生的軟性實(shí)力。建議學(xué)生根據(jù)自己的實(shí)際情況，為自己盡早規(guī)劃，多參與相關(guān)的軟性實(shí)力活動(dòng)。四 案例

最后我們來看一個(gè)申請(qǐng)案例。Z同學(xué)，本科就讀于國(guó)內(nèi)985高校，數(shù)學(xué)專業(yè)。學(xué)生第一次與我們溝通是在大二的時(shí)候，當(dāng)時(shí)他對(duì)于研究生的專業(yè)選擇比較迷茫，他對(duì)于數(shù)學(xué)的純理論研究并不是很感興趣。
在深入了解學(xué)生的性格特點(diǎn)之后，我們建議學(xué)生以商業(yè)分析為主要申請(qǐng)方向。在隨后的時(shí)間里，給他詳細(xì)分析了美國(guó)商業(yè)分析的院校課程設(shè)置，每所學(xué)校的自身優(yōu)勢(shì)，以及未來的職業(yè)方向。并且為學(xué)生提供了詳細(xì)的規(guī)劃服務(wù)，把他的語(yǔ)言考試和專業(yè)實(shí)習(xí)合理的結(jié)合在一起，為他推薦并聯(lián)系了很多專業(yè)實(shí)習(xí)活動(dòng)。在我們的共同努力下，最終學(xué)生的GRE考到了322，TOFEL考到108，加上優(yōu)質(zhì)的實(shí)習(xí)經(jīng)歷，最終獲得了南加大的錄取。

【微語(yǔ)】你揮手告別的那一刻,我心中涌動(dòng)著無(wú)盡的思念,愿你的留學(xué)生活如詩(shī)如畫,前程似錦。