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    想了解美国研究生商业分析专业,这篇文章一定要看

    2019-06-13
    2007年,北卡州立大学开设了全美第一个数据分析学硕士项目Master of Science in Analytics,北卡州立大学对于大数据人才的紧缺颇有预见性,2007年设立这个专业时,大数据远没有今天这么引人瞩目。而在10年后的今天,全美大约有8000名到10000名与此相关专业的学生从各大院校毕业,该项目毕业生的平均底薪已达到$98,500,毕业生就业率达到95%,平均23个月即可收回教育成本。

    2019 North Carolina State University, Employment Report https://analytics.ncsu.edu/

     

    随着商业分析价值的凸显,BA项目在全世界范围内如雨后春笋般不断涌现,就在今年,北京大学光华管理学院的商业分析硕士项目也正式启动。今天,咱们新东方武汉尊享规划老师王倩老师就为大家重点解读留学申请的超人气专业—商业分析(Business Analytics)

     

    1)商业分析到底学什么?

     

    商业分析(Business Analytics)简称BA,是以商业知识为基础,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BigData的商业应用。

     

    商业知识是背景,重要的当然是对于商业数据的理解;BA之所以能够存在,并且如此迅猛的发展,就是因为对于data analyst,公司所看重的正是你能够在Businesstech之间架起一座桥梁。目前的data analyst面试也都少不了问一些business case

     

    编程是工具,BA学涉及的计算机知识是最简单的三块。第一就是数据库和SQL,分析数据就要知道怎么把数据按照需要的方式提取出来。这就是用SQL写代码提取数据。第二就是学习怎么在统计软件中进行编程。以前提到分析数据,国内最熟悉的是SPSS,像Excel一样拖拖拽拽就行了。但在美国,分析数据的流行工具,必须通过写代码的方式进行操作,最典型的工具就是RPython。这里的编程,其实是统计编程,这和JAVAC语言是很不一样的。第三要学的计算机知识就是现在流行的机器学习,机器学习基本上是代替和补充前面所说的回归分析和统计模型方法。做的事情几乎是一样的,就是建模,但做的方法是计算机的。

     

    统计是方法,包括了correlation analysis, A/B testing(也就是hypothesis testing),statistical modeling(也就是machine learning)等等。传统的统计,主要是学习对实验结果做显著性检验,统计讲究抽样,于是就要看抽样的合理性。现代企业中的数据分析,可以说和这些传统的统计方法,有很大的改变。BA里面的统计知识,主要是学习如何建立和评估变量的统计模型,最典型的例子就是回归分析模型。回归分析在传统的统计中,可能只是重要的一块而已。而在BA中,几乎是全部。

     

    综上所述,BA专业需要的是在商业环境下,用一些特定的工具,进行统计学意义上的分析,最终转换回商业价值。传统商科专业中的analysis是以定性分析为主导,有些时候也会用到数据,但在专业度上远远不如analytics, 主要是对公司整个运营的流程和业务开展进行分析,提出一些解决方案。一个business analyst应该是深入了解商业模式又有技术背景的数据分析专家。

     

    商业分析课程一般有很强的实践导向,培养critical thinking skills, 培养如何问问题,如何创造性地解决问题,提供有效地分析来支撑商业决策。

     

    ◢ 基本课程:统计学、概率论、微积分、数据分析与编程、商业决策等;

    ◢ 拓展课程:数据库管理、数据可视化、数据挖掘与优化、网页分析等;基础统计软件(SPSSSAS等)、Python等;

    ◢ 标配课程:各种数据库软件,如 MySQL, Oracle等。

     

    UCLA商业分析项目设置

    不同的商业分析项目,有自己特别的地方,而同学可根据自己的个人情况,选择最适合自己的项目来挑选。例如UT Austin的项目偏技术类,核心课程没有一节是纯商科的;偏商科类的比如说南加大USC,核心课程至少两节跟商科有关。


    2)商业分析毕业生去了哪里?

     

    综合不同项目的就业情况,BA毕业生的就业领域主要有以下几种:

     

    咨询领域Analytical consultant在整个咨询团队中主要负责咨询服务当中的统计分析部分(数据准备,数据清洗,数据挖掘,预测分析),和其他的咨询顾问合作,用predictive models来进行数据挖掘和预测,提供技术支持,为客户提供合适的解决方案。

     

    会计师事务所:主要还是去里面的咨询部门,这不是会计师事务所的主要业务领域,具体和咨询公司的差不多。

     

    互联网领域Data analyst数据提取,挖掘,分析,转换,提供商业决策意见,为新产品的上市做quant方面的支撑。

     

    银行Quantitative risk analyst主要针对信用产品进行风险评估和管控,会经常用到SAS SAL这些统计软件,以后职业发展可以走银行内部风险内控方向关于申请。

     

    但实际上,BA就业不受行业限制,主要是看公司在哪个业务部门有相应的数据分析需求。比如一家传统的零售业企业,可能对于marketing analytics的需求较大,因为需要以尽量低的成本吸引足够的消费者购买产品;对于一家制造业企业,如何优化供应链至关重要,supply chain analyst因此产生价值;而在商业银行,risk analytics会是一个需求的主要方向;又或者一家游戏公司,则会需要有人帮助分析他们的游戏数据、用户数据,来更好的满足用户需求,提高用户体验。对于一家业务十分复杂的企业,比如传媒巨头Disney来说,以上提到的领域都需要analyst,涉及financial analyst, digital analyst, credit analyst, marketing analyst等等。

     

    除了xx analyst之外,还有一类大家很感兴趣的岗位就是data scientist了。这一类岗位确实存在需求,但这些岗位也大量吸引着DS, stats,甚至是这些专业的Phd,进入门槛相对较高。

     

    3)谁可以申请商业分析专业?

     

    BA项目基本属于STEM专业,对于申请者的专业没有绝对的限制,主要要求申请人有统计、数学、计算机方面的背景,这样学起来不会那么吃力,但这不是绝对的,对于商科背景的申请者来说,辅修一些统计建模、计算机相关的课程会大大提高申请的成功率。如果量化背景不强,又不能在学校里面选修到这些课程,可以考虑自学在线课程,并获得证书。

    U of Texas Austin MSBA申请者本科专业背景

    对于学校的录取偏好,有些偏向数理和工程背景,如MIT, CMU, GITNorthwesternUT AustinColumbia BA (商学院和工程学院合办), USC; 有些需要满足部分先修课程(prerequisite courses, UT Austin的先修课要求是编程(Python/Java), 偏向于统计的微积分,线性代数; Virginia先修课程financial accounting, microeconomics and statisticsWPIcomputer science, statistics, mathStevens Institute of Technology需要One year of calculus, once course covering basic probability, hypothesis testing and estimation. 而适合非理工科学生申请的学校有:VirginiaRPIUC-Irvine, ColumbiaApplied analyticsSPS学院下面), WUSTL ,Rochester

    USC MSBA 2018 CLASS PROFILE

     

    大部分商业分析硕士项目不需要工作经验,一般能有数据分析、行业分析、金融分析方面的等实习经验将非常有助于申请。商学院的MSBA对申请者工作经验要求更高一些。比如,亚利桑那州立大学录取的学生有平均1.8年的工作经验;明尼苏达大学双城分校建议申请者有一定工作经验,有利于申请;纽约大学要求申请者有至少5年的工作经验。

     

    以上就是商业分析专业的详细解读,如果大家有任何疑问,欢迎在博客下面留言,或者联系顾问老师了解更多申请案例哦~

     

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