美国商业分析如何申请

大家好，我是金吉列美国部的老师。

Business Analysis属于传统商科，一般设在MBA下面，主要是分析整个公司的运营流程、开展的业务等方面，偏向于案例分析，以简单的数据分析为辅助。

Business Analytics则是一门新兴学科，核心是数据挖掘和数据分析，与现在的互联网及大数据(Big Data)相联，主要是利用高深的技术、模型和算法进行数据挖掘和商业分析，服务的公司都是像IBM、Google、百度、腾讯、阿里这样的互联网公司。
课程设置：
 
Master of Business Analytics绝大多数都是以就业为导向的，贴合就业实际bigata---analytical work的角度来培养学生。课程也以实用唯多，基本是以MIS(小的但是实用的编程(vba+sql)，一些atabase的知识等)+STAT(教你用统计软件/帮统计软件编程来自动分析等)+一些management 的知识。因此，大部分学校的课程上都会有DataAnalysis Programming、DataAnalytics、Optimization、Probabilityan Statistics、Calculus、WebAnalytics etc. 相对的，在招生喜好方面，学校也表示鼓励数学、计算机、工程等背
Business Analytics主要相关课程：
 
每个学校的课程设置上有些许不同，但核心内容差别不大，下面列出University of Texas-Austin的MSBusiness Analytics核心课程设置供大家参考：

MIS381N: Data Analytics Programming
MIS 381N: Optimization an Decision Analysis
BA 385T: Financial Management
MIS 381N.1: Introuction to Data Management
STA 380: Introuction to Business Data Analytics
MIS 382N.9: Avance Data Analytics I: Preictive Moeling
STA 380.18: Avance Data Analytics II: Unsupervise Learning an Time Series
MIS 382N.11: Business Intelligence Capstone
专业研究方向介绍：
 
1.Master of Science in Analytics(MSA)分析硕士：是一个交叉学科，是综合应用数学、统计、计算机和各种商业定律的新兴专业。部分学校又叫预言分析和数据分析。北卡州立大学2007年最早开设此项目。典型学校有西北大学等。

2. Master of Science in Business Analytics(MSBA)商业分析硕士：兴起于2013年，商学院最新型的项目，有的学校是商学院和其他系科联合形式的授课。此学位和分析硕士比较像，课程设置技术类课程少，学费贵。典型学校有罗切斯大学、密歇根州立大学等。

3. Master of Science in Data Science(MSDS)数据科学硕士：兴起于2013年，课程设置非常接近分析硕士，美国高校开设在单独的研究所或是工程学院，有些项目叫数据科学与工程或是信息与数据科学。典型学校有哥伦比亚大学、纽约大学等。

申请条件：
 
1、硬件分数：
 
美国商业分析类硕士一般在美国基本属于STEM专业，开设在商学院下面的BA项目接受GMAT和GRE;开设在工程学院下面的更倾向于GRE，建议在申请时，具体查看学校的要求。好的学校托福要求100+， GPA 要求3.5+;具体分数可参考各学校往年录取的平均分。
2、申请背景：
 
就读BA专业硕士的学生将学习应用统计学、应用数学、计算机、优化选择、客户行为学、风险管理、运筹学和决策理论等课程。因此，这个专业对申请者的数学和计算机背景要求较高，大部分学校要求数学、统计、计算机、预测类等前提课程，建议申请者及时学习这些课程。

大部分学校没有给出明确的本科申请背景，也有部分学校强调，喜欢招生来自数学、计算机、统计、工程、经济学和金融等领域定量分析能力强的学生，如旧金山大学。总体来看，来自任何背景的学生均可以申请此专业，但数理能力强的学生在申请过程中更有优势。申请分析类硕士的本科生大多来自科学类;工程类或商科类专业。

3、工作(实习)经验：
 
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;伦斯勒理工学院、德保罗大学、明尼苏达大学双城分校和路易斯安娜州立大学建议申请者有一定工作经验，有利于申请。MSA/MSBA/MSDS硕士项目只有一所纽约大学要求有至少5年的工作经验。

未来就业薪资,就业方向：
 
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 STEM esignate program”。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。

就目前来看，商业分析专业竞争的激烈程度不是特别高，比金融，金融工程的录取要相对容易一些。
就业薪资：
 
一个拥有博士学位的数据科学家的起薪通常是六位数，工作两年后，就可以轻松赚到20万至30万美元的年薪。在美国职业社交网站领英网(LinkeIn)，有3.6万个数据科学家的职位虚位以待。

院校推荐及录取要求：
 
1.德克萨斯大学奥斯汀分校
 
商业分析项目开在商学院信息、风险和运营管理系下面。该项目时长为1年，并且属于STEM项目，因此学生毕业之后可获得最长29个月的实习时间。该项目与很多大企业有合作，比如沃尔玛和德勤，很多学生毕业之后都有机会直接进入这些合作的企业。

入学要求：
从往年的数据，我们可以看出该项目对分数要求还是比较高的，建议学生GMAT考到710+，托福106左右，GPA至少最好能到3.6。最好积累半年左右实习经验，另外一定要在成绩已经都考出来的前提下去申请，该项目不接受不完整申请，也基本不接受upate成绩。

2.南加州大学
 
南加州大学的BA项目也开在商学院下，不过与UTA不同的是该项目秋季入学，学习时长为1年半。

入学要求：
南加州大学因为地处洛杉矶，地理位置非常优越，再加上综排专排都非常不错，吸引了大批中国学生申请，竞争很激烈。想入读该校的BA项目，建议早点准备，不仅要在10月1号前把GMAT成绩和托福成绩考到700、100+的水平，也要保证选校专业课不能落下，GPA至少达到3.5以上。另外最好利用大一大二大三寒暑假假以及大四参加专业相关实习，积累一定的工作经验，虽然学校明确说了不强制要求有工作经验，但如果没有的话，就是申请者的一个短处。

3.卡耐基梅隆大学
 
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。

入学要求：
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。

4.罗切斯特大学
 
罗切斯特大学MSBA项目开设在西蒙商学院下，主要培养学生坚实的分析技术以便利用这些技术挖掘社交媒体中的大数据，以帮助做出正确商业决策的专业。商业分析项目为期11个月(不含实习)或17个月(含实习)，要求申请者本科毕业，拥有经济学或数学背景。商业分析项目向学生提供Merit-base奖学金，自动随Offer发放，无需单独申请。

入学要求：
罗切斯特大学商业分析项目秋季学期有五轮申请，截止日期分别为10月15日、11月15日、1月5日、3月15日和5月1日。如考虑奖学金授予，建议尽早申请。另外，该项目是a rolling basis滚动录取。录取成绩要求，参考往年录取者，托福平均成绩为106分，接受雅思;GMAT均分范围(80%)为600-680，GRE均分300–324;GPA均分3.06-3.68。

5.哥伦比亚大学
 
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。

入学要求：
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+。