BA数据分析能力比DS弱吗？
关于 BA 与 DS
1.什么是 BA ？
BA ，全称 Business Analytics ，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 Big Data 的商业应用。
麻省理工 Sloan 商学院对于 BA 项目的定位是这样的：
“Prepares students for careers that apply and manage modern data science to solve critical business challenges”
总结来说，就是通过对现代量化数据的管理和分析，从而对企业决策做出贡献。
2.什么是 DS ？
DS ，全称 Data Science ，从广义上来说，数据科学顾名思义，和数据有关的科学研究都是数据科学。
维基百科对 DS 的解释是这样的：
“ In general terms , Data Science is the extraction of knowledge from data , which is a continuation of the field data mining and predictive analytics , also known as knowledge discovery and data mining .”
具体来说，数据科学是指通过挖掘数据、处理数据、分析数据，从而获取数据中潜在的信息和技术。
BA 与 DS 的渊源
BA 与 DS 两个新兴专业的发展，源自于大数据时代市场对于数据分析的需求： Statistics 与 CS 专业缺乏对商业的了解，无法满足市场的需求， BA 与 DS 便由此发展起来。
1.学科基础
BA 是从 M.S. in Statistics 下的 Applied Statistics 分支发展而来，其学科基础是统计学，同时也包含有 Data Mining 和 Regression Model 的运用。
DS 是以计算机科学为基础，进而演变而来，其学科基础与 BA 不同，包括了工程学、计算机工程和计算机科学， DS 涉及到的专业知识还包含了 Machine Learning / Cloud Computing / Optimization 等。
2.发展时间
在 2011 年至 2013 年间， Statistics 专业与 CS 专业都十分火热，因为学习这两个专业的同学可以处理大量数据，并且拥有很强的数据分析能力，不过可惜的是，这些同学对于 Business 和 Marketing 缺乏了解，数据分析的结果对于现代企业并无太大收益。
于是乎，在 2013 年后， Business Analytics , Data Science 专业陆续在各大院校开设。
虽然 BA 同 DS 的渊源很深，但二者之间也有很多的不同点。
BA 与 DS 的具体区别
1.学科内容设置及申请背景
MS Business Analytics = 40% Statistics + 30% Computer Science + 30% Business
BA 对于申请人的背景要求没有过多限制，文科、商科、理工科背景的同学都可以申请。
Data Science = 30% Statistics + 50% Computer Science + 20% Application
DS 专业则对申请人背景要求较高，适合于理工科背景的同学申请，有一定编程基础的同学也可以申请，量化背景较强的商科专业，比如金工，同样也适合于申请 DS 专业。
2.课程设置
BA 的课程设置包含了统计学、计算机以及商业三门学科的融合，意在数理编程和管理科学中平衡。
基础课程包含：统计学、数据分析、数据可视化、商业决策等。
拓展课程包含：数据库、数据挖掘等。
而 DS 专业的课程设置更注重于数学、统计学以及计算机科学的融合，更侧重于培养学生利用计算机进行数据的解读分析。
基础课程包含：统计理论、线性代数、分析算法、数据库系统等。
拓展课程包含：信息科学、人工智能、机器学习等。
3.就业方向
BA 的就业方向主要在投行、四大、咨询、科技公司等，在不同行业中专门从事行业数据搜集、整理、分析，并通过数据对相应行业进行调研，不同行业的叫法也不同，咨询师、数据分析师、统计分析师等。相关工作岗位的大势所趋已经不容分说，就业前景非常广阔。
在大数据时代，很多行业都需要擅长挖掘和分析数据的人才，例如 IT 、互联网、咨询、通信、金融、医药、零售等，因此很多 BA 专业的毕业生都很抢手，薪资待遇也很不错。
DS 的就业方向包括 Data Scientist 、 Data Engineer 、 Data Analyst 等，就业面非常广，主要的工作内容包含数据模型的建立、数据架构、数据监管与存储等，目的是为了将数据整理好，使其存储成本最小化，查询的效率更高。麦肯锡研究预测，到 2018 年，仅美国就将面临 14 万到 19 万数据分析人才的空缺，以及 150 万能够通过大数据分析做出决策和管理的人才需求，就业市场需求很大。
从就业数据来看， Data Science 在美国更容易找到工作，并且 DS 项目一般设在工程学院下，属于 STEM 项目，在 OPT 期限长度和工作签证方面都受到政府的青睐，加上偏技术的工作对语言交流的要求也不是很高。但是 Business Analytics 的优势是在回国后的就业面更广，可以去技术岗，也可以做咨询或市场，去 VC / PE 的也不少，能力更加多样化，回国发展的同学占大多数。
其实 BA 和 DS 两个专业本身都是技术性、实用性较强的专业，选择什么方向就业和个人能力关系很大，只要有真才实学，就业还是很容易的，毕竟市场需求还是很大的。
那么，是不是对 BA / DS 项目很感兴趣？想知道都有哪些名校开了 BA / DS 的项目？大家一起来看看吧。
Business Analytics 热门项目
1. 麻省理工（ MIT ） M.S. In Business Analytics
通过录取情况来看，只有 20% 不是理工科的（商科、经济学、文科等），剩下录取的都是理工科学生，其中纯数学专业的占到 40%，平均三维都很高，申请难度较高。
2.纽约大学（ NYU ） M.S. In Business Analytics
NYU 在2013 年就在 Stern 商学院开设了 BA 专业，相对于别的院校来说开设时间较早，这个项目时长一年，但是要求申请者至少有 5 年的工作经验，不需要GRE、GMAT成绩，最好还有一定的管理经验和较高的定量分析能力，不太适合应届生申请。
3.卡耐基梅隆大学（ CMU ）M.S. In Business Analytics
CMU 的BA 项目设在信息管理学院下，从往年的录取情况来看，超过 60% 的学生都有工作经验，每年录取来自世界各地的学生 50 名左右，本科学位有计算机、建筑、数学、统计、金融、管理、财务等等，背景十分多样，但如果量化背景较好，会很有优势。
三维成绩： GMAT 平均分 710 分， GRE Verbal 平均区间在 152 – 160 ， Quant 平均区间在 163 – 169 ， GPA 平均为 3.6 ，申请难度还是很大的。
4.南加大（ USC ）M.S. In Business Analytics
南加大的 BA 项目是从 2014 年开始开设的，虽然开设时间较短，但却在 2016 年 TFE 美国商业分析硕士项目排名中名列第一，学制三期共 18 个月，设在商学院下，属于STEM 项目，有 29 个月的 OPT 。南加大地处洛杉矶，地理位置，加上综排专排都很不错，每年申请人数众多，竞争很激烈，想读该校的 BA 项目，建议提前做准备。
三维成绩： GMAT 平均分 720，语言成绩 托福不低于 100 ，单项不低于 20 ，雅思不低于 6.5 ， GPA 均值 3.6 ，申请难度也不小。
5.德州奥斯汀分校（ UT - Austin ）M.S. In Business Analytics
UT – Austin 的 BA 项目专排前十，设在商学院，信息、风险和运营系下面，项目时长为 1 年，每年招收 60 名左右，只接受秋季入学，要求学生有商科或者理工科背景，以及 International Experience 。
三维成绩： GMAT 平均分 713 ，托福 100+ ，GPA 平均 3.6 。
Data Science 热门项目
1.斯坦福大学（ Stanford University ）M.S. In Data Science
斯坦福的 DS 项目是由统计系和数学工程学院联合创办的，学制 1 – 2年。彩票校，录取难度就不做介绍了。
2.加州大学伯克利分校（ University of California , Berkeley ）M.S. In Data Science
UC – Berkeley 有两个关于 DS 的硕士项目，分别是数据科学工程硕士 Master of Engineering ( Concentration in Data Science )，信息与数据科学硕士 Master of Information and Data Science ( MIDS )，所属学院分别是工程学院和信息学院，项目时长 12 – 20 个月。项目倾向于具有 CS 背景的申请者，要求有本科以上的编程、算法、数据结构和理论经验。
三维成绩：GPA 平均为 3.7 ， GRE 平均成绩为： V 70% , Q 90% , AW > 3.5 ，托福平均成绩在 100 以上，项目平均录取率为 12% ，可以看出该项目适合背景匹配度高，三维无硬伤的同学申请，不适合转专业。
3.卡耐基梅隆大学（ CMU ） M.S. In Data Science
CMU 的计算机科学专业排名在全美数一数二，与斯坦福和麻省理工齐名，有两个关于DS 项目，分别是数据科学硕士 Master of Computational Data Science 以及管理信息系统硕士 Master of Information Systems Management ，学制为 16 个月。
4.哥伦比亚大学（ Columbia University ）M.S. In Data Science
哥大的 DS 项目开设时间较短，但其实力同其他项目相比毫不逊色，该项目课程结合了统计学和计算机科学项目，着重培养学生对于统计和编程技巧的实际操作与应用。
倾向于录取有理工科背景的同学，尤其是数学、统计学以及计算机科学专业的同学，学制为两年。
三维成绩： GPA 在 3.5 以上，托福 100+ ，GRE 在 320 以上。
5.纽约大学（ NYU ）M.S. In Data Science
NYU 的 DS 项目被归属于 Graduate School of Arts and Sciences 学院，项目长度一般为两年，四个 Semesters ，给同学们留出了充足的时间寻找实习，积累工作经验。该项目比较注重申请者的数学成绩，如果申请者的 GRE 成绩数学分数很高（比如满分170 ）和数学相关的课程 GPA 很高，那么申请者的录取几率将会大大提高。如果申请者的成绩没有特别突出，也可以用相关的实习或工作经历来弥补。
以上就是关于一些 BA 与 DS 热门项目的介绍，不难看出， BA 与 DS 项目对于申请者的要求还是很高的，想要申请 BA 与 DS 项目的同学需要提早制定申请计划，做足充分的申请准备。
