【美研申请】商业分析是什么?看这篇就够了!
赴美留学选专业,商业分析可以说是非常热门。前段时间美国移民局ICE发布了2019年度“最受留学生欢迎的高等教育专业”,果不其然,BA位居前列。
不过,在进行专业选择的时候,很多同学往往会在商业分析和数据科学专业中陷入纠结。那么都是处理数据,二者又有什么差别呢?
BA&DS
从全称中可以看出,Business Analytics和Data Science虽然高度相似,但学习重点和发展方向存在差异。
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。
除此之外,二者的应用的技能和职业岗位也不一样。
项目介绍
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。
开设院系
从院系设置来看,主要有以下几种情况:
绝大多数设置在商学院下,如 MIT, UT Austin, Rochester, GWU 等;
有些设置在工程学院下,如Northwestern,Columbia,Cornell;
也有设置在信息学院下的,如CMU,Rutgers;
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。
就业薪资
随着技术进步,通过交易、业务往来、社会交往和传感器产生了大量的数据 (通常被称为“大数据”)。以这种速度, 我们很快将缺乏足够的分析师来帮助公司分析这些数据。麦肯锡大数据报告指出,到 2018 年,仅美国国内将面临 14-19 万专业数据分析师的空缺,同时还将缺乏 150 万了解如何利用大数据分析技术进行 明确决策的管理人员。沃尔玛、惠普、德勤咨询以及雪佛龙,都是数据分析的深度用户,愿意招聘更多相关人才来面对需求。
1. 常见职业方向
BA的就业方向主要是当数据分析师和咨询师。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(券商、投行、基金、资产管理)、医药、咨询、零售等。像麦肯锡,贝恩,波士顿咨询MBB三家去年都收购了专门的BA部门做数据分析。因此BA专业毕业生都比较抢手,就业率基本大于90%,而且薪资水平也较高,平均年薪在7万-8万美金左右。BA相当于其他专业的不同的点:是个工具,不是一个行业。
就业方向主要分4块:
1) 金融领域:商业分析,量化战略咨询,风险分析等
2) Consulting(咨询):非常典型的就业方向解决不同行业的问题,着重problem solving的能力,翻译成数据能够解决的问题,反馈给客户
3) 市场营销和市场分析:比如淘宝用户数据分析
4) 互联网公司:网站维护,用户浏览等hidden insight数据
2. 留美还是回国
回国:Experienced hire多,但慢慢开始出现更多的entry level职位,行业处于发展的前中期阶段
留美:Entry-level职位多,职责划分明显,升级规划成熟
薪资方面:这两年一般是$55,000-$75,000,平均$65,973,高的甚至达到了$83,000。
选校策略
项目侧重点不仅仅在于开设的院校的区别,更重要的是课程设置的难度、对招收学生的背景(课程+实践)偏好、以及就业导向为学生推荐项目时不应仅仅关注学生分数区间对照学校排名来做选择,更重要的是结合学生实际兴趣、就业规划、及实践含金量进行综合评估
偏文商典型项目
Rochester:强调communication skills,录取学生多为文商背景,就业偏向mkt、金融
SMU:课程多为结合各个行业的分析技巧,就业偏咨询,面试behavioral
UConn:商业分析&项目管理,不是纯粹的数据分析项目
偏理工典型项目
MIT:录取学生偏好有数学/统计/CS主修或双学位,数统及编程课内容多
UT-Austin:文书考核过往analytics project,核心课程均为技术课、就业技术岗多,国际生慎选该校
UCLA:文书考核过往analytics project,强调暑期实践
Georgia Tech:三院合办项目,传统理工强校,tech课程占比大
其他:Northwestern, Columbia, Cornell, Georgetown, CMU, RPI, W&M, UMN
选校难度
与其他传统项目不同,BA和data science这类新兴学科目前还没有接受度较广,较为有说服力的专业排名。有的名校开设BA项目很晚,虽然学校名气大,但项目扎实度还无法考量。而有的学校虽然综排不前,但BA专业开设已有一定时间,在当地(东海岸或西海岸)声誉很好,且项目经过几年的调整课程设置也趋向合理。除了排名以外,各个学校BA项目对申请者数理编程背景的要求高度也会有所不同,需要参考过往录取学生的背景,结合学校官网给出的要求,比对自身背景选择偏文商的或者偏理工的项目。
高难度项目
GRE 325+, TOEFL 105/IELTS 7.5, GPA 3.6+/4.0
数据高度相关实习/科研/竞赛(非Excel)
综排前30学校、UT-Austin、Georgia Tech
中等难度项目
GRE 320, TOEFL 100/IELTS 7, GPA 3.3+/4.0
数据实习(含Excel)/两段商业实习/理工课题
综排31-70学校、MSU
低难度项目
综排70+学校、UConn