哥伦比亚大学商业分析硕士录取分析-新东方前途出国

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    哥伦比亚大学商业分析硕士录取分析

    背景介绍
    申请难点
    留学规划与提升
     Z同学本科就读于美国排名80名左右的贝勒大学,学校位于美国南部德克萨斯州。Z同学高中是在当地的一所普通高中,准备出国的时候已经是高考结束以后了,因为时间匆促,Z同学最终入读了彼时最理想的选项贝勒大学,但是无论从院校排名,地理位置还是从学校知名度这块,Z同学和家人都是怀着遗憾的心情的。大一上半学期结束后的圣诞节假期,Z同学刚从美国回来,就找到我们,讲述了自己想长线规划美国研究生的申请,最后去一所世界Top的院校读书。Z同学是以未定专业入读贝勒大学的,经过一学期的学习,Z同学也明确了自己未来的学习方向,把自己的专业定位数学和经济双专业,未来研究生阶段申请商业分析或者金融数学这些方向。
     大一暑假我们安排Z同学参加了四大之一普华永道的商业分析方向的实地实习,实习为期2个月,Z同学也在专业技能和认知这块有了更深入的理解,Z同学也很努力,一直积极的参与到整体项目中,也拿到了项目导师的推荐信。贝勒大学的数学系还是很难的,Z同学虽然很努力,但是到大三结束之前,GPA也是只有3.3,所以我们还是需要再背景这块加强一下。大二暑假,Z同学家人介绍了证券公司实习的机会,Z同学也是利用家人的人脉关系和资源渠道,再次刷了自己的申请背景。大三暑假我们也安排Z同学参加了哥伦比亚大学教授开设的关于商业分析方向的科研,Z同学的努力也是给教授留下乐深刻的印象。
     因为本科排名不是很理想,Z同学研究生阶段想去美国综合排名Top30的大学读书,最终我们选择申请了哥伦比亚大学,约翰霍普金斯大学,圣路易斯华盛顿大学,南加州大学这些,因为准备充分,Z同学也如愿以偿拿到了自己的终极女神校哥伦比亚大学的录取,也算是给申请季划上了圆满的句号。
    院校解读
    留学方案
    案例分析
     1.1 专业简介

    根据维基百科定义, Business Analytics(以下简称BA)指的是连续迭代探索和调查过去的企业经营绩效去获取价值信息以及推动商业计划的技能,技术和实践技巧。

    用比较通俗易懂的语言来说,那就是,

    ·         确定最佳分析模型和途径,

    ·         解释过去的、现在的经营业绩,从中研究和提取有价值的信息,

    ·         为企业提供和解释解决经营问题的方案,促进正确的商业决策,提高企业运营水平,发现新商机等等。

    这三个阶段分别是:

    1.    描述性分析(Descriptive Analytics): 通过报告、记分卡、聚类等历史数据的呈现和分析,发现商业问题和机遇。 应用例子:Netflix 是如何推荐你正好想看的电影的?

    Netflix 是美国在线视频租赁商, 可以理解为优酷的收费版。 (具体介绍参考: http://wiki.mbalib.com/wiki/%E7%BE%8E%E5%9B%BDNetflix%E5%85%AC%E5%8F%B8)。 它有上千万用户,每个人都有自己不同的喜好。假设你上周末在 Netflix 看了两部电影, 都是动作片。在所有 Netflix 用户中,肯定有很多人也看了这两部的动作片, 然后,下个周末,那些人又看了另一部电影,很有可能也是一部动作片。根据你和其他人之前的相似性,Netflix 预测你也会想看这部电影。于是这部电影就出现在你网页的相关推荐中了。

    2.    预测性分析(Predictive Analytics): 通过对历史数据进行建模,对未知情况和状况进行准确的预测。应用例子:超市如何给你一个你很可能会使用的优惠券?

    假设你是一个在减肥的少女,持有某超市的会员卡 (这意味着超市的分析人员可以跟踪你过去的消费记录)。你已经连续 3 周买减肥茶了, 那么分析人员觉得你很有可能下周继续买减肥食品。所以结账时柜台小哥会面带微笑的递给你一张纤维棒的优惠卷,而同时把德芙巧克力的优惠券藏起来。

    3.    指导性分析(Prescriptive Analytics): 通过模拟和优化等找出最佳商业决策。 应用例子:为什么机票的价格每小时都会变?

    经济学告诉我们需求决定价格,如果我们知道什么时候出行的需求量最低,那理论上我们就可以买那个时候的机票,以最便宜的价格坐飞机。事实上航空公司却先我们一步,通过实时监测上百万条飞行路线,以确保高峰期价格最高;同时模拟未来需求曲线,假如预测未来某个时间段需求量大,即使当下对这个时间段的需求量很低,也保持高价,以满足未来的高价需求,避免机票出现大幅涨跌,并实现营收最大化。

    (信息来源:chasedream)

    数据科学和商业分析的区别

    很多学生会选择同时申请两个专业,但是实际上,两个专业还是有区别的:

    ·         DS一般在工学院或者文理学院, BA一般在商学院

    ·         DS的课程设置一般偏向于计算机和数学, BA的课程一般还有商科

    ·         应用的技能不一样

    ·         职业岗位不一样

     

    1.2  项目设置

    目前美国大约有250个Business Analytics或Data Science 相关专业的硕士项目,每年毕业生有8000~10000名。从专业的名称来看,大部分学校都是叫Business Analytics, 根据开设课程和所在院校的不同,也有的学校开设的项目叫做Analytics, Data Analytics, Applied Analytics等等。专业的时间长度大多数是1-1.5年,绝大部分BA项目是属于STEM项目,毕业后最长可获得36个月的OPT时间。BA硕士绝大多数都是以就业为导向的,从贴合就业实际的Big Data-analytical work 角度来培养学生。

    1.3  开设院系

    从院系设置来看,主要有以下几种情况:

    Ÿ   绝大多数设置在商学院下,如 MIT, UT Austin, Rochester, GWU 等;

    Ÿ   有些设置在工程学院下,如Northwestern,Columbia,Cornell;

    Ÿ   也有设置在信息学院下的,如CMU,Rutgers;

    Ÿ   也有设置在继续教育学院下的,如Columbia的Applied Analytics,Chicago;

    一般设置在工程学院及信息学院下的项目,更多是数据科学,对数学背景和计算机背景要求要更高。

      通过以上潘老师的介绍,如果您想要了解更多出国留学的相关资讯信息可点击登录洛阳新东方前途出国官网了解。如果您对于留学还有任何相关疑问,可直接点击进行美国留学咨询,我们会有专业留学老师为您免费解答。

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