自纽约大学13年开始开设business analytics的硕士专业以来,全球各大高校纷纷增设相关专业,并且学费直逼MBA,在金钱至上的资本主义国家,高学费往往是高收入和良好职业发展的风向标,在就业形势日益严峻的美国,BA的起薪依旧稳稳8W+美金,就业率更是高达100%。就连国内的BAT都在开设这类的部门,百度更是请来了斯坦福大牛Andrew Ng。Business Analytics成为了网红专业中冉冉升起的新星,对Data Science这种高难度理工学科望而却步的商学院学生,突然有一天也可以成为一个数据科学家了。
BA到底学什么?
BA(Business Analytics)以商业知识为前提,数理编程为手段,从数据分析出发,以决策优化来创造价值的新兴专业,实现Big Data的商业应用。本专业绝大多数都是以就业为导向的,贴合就业实际big data-analytical work的角度来培养学生。BA行业的核心是数据分析,比较高深的技术、模型和算法。通过对数据的深度分析、挖掘来研究公司以往的业绩,对行业市场潜在的商业信息的搜索等。目的是获取那些通过定性分析和简单的定量分析根本无法获得的insights。
总体来说,BA是一个交叉学科,包括数学(统计等)、计算机(机器学习,模式识别等)和商学(金融学,市场营销等)。
BA可以做什么?
美国BA课程设置是沿着这三个阶段展开
1)第一个阶段叫做Descriptive Analytics(描述性分析),将数据转换为信息,更多了解竞争环境和发展水平这部分主要是定义一个商业问题,以便于找到合适的分析方法。
2)第二个阶段叫做Predictive Analytics(预测性分析),利用建模、机器学习、数据挖掘,通过分析历史数据来预测,目的是预测出未来会发生什么,也就是"what will happen and why will it happen"。这部分是最tech的部分,涉及到了不少Machine Learning/Data Mining的知识。这部分是为了更准确的将未来会遇到的情况做定位。
3)第三个阶段叫做Prescriptive Analytics(指导性分析),通过模拟和最优化找到最佳决策,目的是找出最优解——"what should i do and why should i do it"。这部分会涉及到一些数学层面的知识,如优化、建模等,是为了找出最合适的解决方案。
这三个阶段让我们来举个例子
亚马逊是怎么知道今天那种商品卖了多少——描述性
亚马逊是怎么知道我想买这这种书——预测性
亚马逊以后怎么做让我越买越多——指导性
BA的最主要价值就是利用数据,形成上面的报告,并利用商业知识,提供合理决策建议。
商业分析专业最大惊喜在于它是一个商科背景的STEM项目,在大多数开设商业分析项目的学校都明确指出“this is a STEMdesignatedprogram”。这就意味着毕业生将拥有更长的OPT时间,这对于那些毕业后想在美国实习工作并最终有一席立足之地的学生来说,无疑提供了很大的方便,而抽中H1B签证的机率也随着OPT的延长增加了很多。
BA的就业方向主要是当数据分析师和程序设计师。在不同行业中专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测。虽然这是一个较新的专业,但却有很好的就业前景。在大数据时代,很多行业都需要擅长挖掘和分析数据的人,例如IT、互联网、游戏、通信、金融、医药、咨询、零售等,因此BA的毕业生都比较抢手,而且薪资水平也较高。
目前美国大约有 30 所学校开设了 Business Analytics 这个专业。从专业的名称来看,大分学校都是叫 Business Analytics,有些直接叫 Analytics,还有些叫 predictive Analytics。
从设置的院系来看,BA 多数设置在商学院下,如 UT Austin、Rochester、MSU、GWU 等,部分设置在工程学院下,如 Northwestern,也有设置在信息学院下的,如 CMU。设置在工程学院及信息学院下的项目,对数学背景和计算机背景要求都很高。
Columbia University
项目名称:Master of Science in Applied Analytics
解析:为两学期的项目,核心课程包括:概率论,算法(数据科学),统计推理和建模,计算机系统(数据科学),机器学习(数据科学),探索性数据分析和可视化等。在上完核心课程的基础上,学生可以选择六大研究中心的一个进行项目和科研,其中有金融和商业分析中心,新媒体中心等。申请时需要理工科的背景,托福最低要求99,雅思最低6.5.GRE Verbal 154, 数学159+。
Massachusetts Institute of Technology
项目名称: Master of Business Analytics
解析:由MIT Sloan商学院和MIT Operations Research Center(ORC)合办,2016年新开设的项目。主要培养学生运用和管理数据科学,解决商业挑战中遇到的问题。核心专业课程包括:Introductionto R, Data Wrangling in R, Optimization Methods, AppliedProbability, Data mining: Finding the Data and Models that CreateValue等。
Washington University in St. Louis
项目名称:MS in Customer Analytics
解析:圣路易斯华盛顿大学的数据分析专业开设在商学院下,项目时长10个月,最长可在18个月完成学习。该项目要求学生在七月底提前过去修读基础课程,包括统计学和SPSS以及算法课程。核心课程包括市场调查,定量决策,数据库行销,品牌管理数据分析,定价策略,数据挖掘,机器学习概论。从核心课程来看,该项目更倾向于将数据分析应用于市场营销领域上。对计算机以及数学的背景要求较哥伦比亚大学的项目相对低一些。对申请者的背景要求也只需要申请者修过微积分I,微积分II以及统计学的课程。最好是有相关的实习经历。需要特别注意的是,该项目最早的截止日期是10月1日。圣特路易斯华盛顿的数据分析专业的优势在于该项目和IBM有良好的合作关系。而且学生可以在导师的带领下做相关的课题项目,可以享受STEM 专业有29个月OPT实习期。
Cornell University
项目名称: Mastersof Engineering in Data Analytics
解析:康奈尔大学的数据分析专业开设在运筹和信息工程学院下,和其应用运筹学,金融工程,信息技术,工业工程以及战略运营均属于工程硕士项目下的分支专业。数据分析方向着重于理论和工具结合通过数据分析来做更好的决策。该项目需要修读30学时,需完成一课程设计。该项目需要申请者在本科阶段修过案例分析,运筹学I:最优化,线性最优化或最优化II或金融优化建模,工程概率轮和统计II,仿真建模与分析以及随机过程等课程。申请时对托福有单项的要求,写作20,听力15,阅读20,口语22,托福总分要求100以上。
Carnegie Mellon University
项目名称:Business Intelligence & Data Analytics
解析:卡耐基梅陇大学的BA项目开在信息管理学院下面,名称为Business Intelligence & Data Analytics。该项目时长为16个月(如果有3年以上工作经验的话,可以直接申请一年的项目),课程主要包括商业和科技课程,为以后想从事信息系统管理的申请者提供扎实的专业知识。该项目除了课堂上的学习之外,还为学生提供了很多真实的Project,学生可组队去做,这有利于学生把所学的知识运用到实践中来。另外学生还会学生提供暑期实习,实习不算学分,但是会在期末成绩单上显示成绩,因此实习也得格外重视。要申请该项目,GPA最好能上3.7,因为今年该项目的录取者75%的学生GPA都在3.74以上。GRE成绩和GMAT成绩都可以接受,GRE数学至少160以上,最好能到167以上(对于中国学生还是比较简单的),50%的学生GMAT成绩在650-720之间,25%的学生GMAT在720以上(争取做那25%的人吧)。申请截止日期为1月10号。所有被录取的学生在开学之前,都要完成一门编程基础课。