如今是大數(shù)據(jù)的時(shí)代，很多行業(yè)現(xiàn)在都離不開大量的數(shù)據(jù)分析，所以相關(guān)的專業(yè)是有很多同學(xué)想要讀的，那么在美國(guó)讀商業(yè)分析專業(yè)怎么樣？到出國(guó)留學(xué)網(wǎng)來了解它的專業(yè)情況與申請(qǐng)條件等等內(nèi)容吧。
一、專業(yè)解析
1.什么是商業(yè)分析
BA是以商業(yè)知識(shí)為基礎(chǔ)，數(shù)理編程為手段，從數(shù)據(jù)分析出發(fā)，以決策優(yōu)化來創(chuàng)造價(jià)值的新興專業(yè)，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的商業(yè)應(yīng)用。商業(yè)分析是運(yùn)用分析工具研究大數(shù)據(jù)信息，搭建數(shù)據(jù)分析與商業(yè)管理的橋梁，指導(dǎo)商業(yè)決策的一門新興學(xué)科。
最早提出“大數(shù)據(jù)”時(shí)代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運(yùn)用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪潮的到來?！狈治龊蜕虡I(yè)分析則是大數(shù)據(jù)時(shí)代最新興的學(xué)科。
2.行業(yè)未來發(fā)展
BA的核心是數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，與現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)及大數(shù)據(jù)（BigData）相聯(lián)，主要是利用高深的技術(shù)、模型和算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)分析。隨著 大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，任何行業(yè)都需要數(shù)據(jù)的支撐，和數(shù)據(jù)有關(guān)的職位成了大熱門，和數(shù)據(jù)有關(guān)的能力變成了求職必備技能。
麥肯錫公司的研究稱，“具有深入分析能力的人才”，美國(guó)可能面臨著14萬到19萬的缺口，“利用大數(shù)據(jù)分析來做出有效決策的經(jīng)理和分析師” 缺口則會(huì)達(dá)到150萬。
只要有數(shù)據(jù)的地方就需要數(shù)據(jù)分析，目前國(guó)內(nèi)IT、互聯(lián)網(wǎng)、游戲、通信、金融、醫(yī)藥、咨詢、零售等行業(yè)需求較多。
二、商業(yè)分析專業(yè)錄取基本要求
1.硬性條件
一般來說，開設(shè)在商學(xué)院下面的BA項(xiàng)目接受GMAT和GRE；開設(shè)在工程學(xué)院下面的更傾向于GRE。在申請(qǐng)時(shí)，具體查看學(xué)校的要求。
美國(guó)排名前50名的的學(xué)校托福要求100+或者雅思7.0以上，GPA 要求3.5+；GRE320+以上或者GMAT700分以上，具體分?jǐn)?shù)可參考各學(xué)校往年錄取的平均分，托?；蛘哐潘际且粋€(gè)硬性的規(guī)定，低于網(wǎng)站上的最低要求，錄取的可能性就不會(huì)太大，但是GRE或者GMAT的分?jǐn)?shù)是較靈活的分?jǐn)?shù)，一般學(xué)校都不會(huì)列出特別的具體的分?jǐn)?shù)，個(gè)別學(xué)校有要求，因此GRE或者GMAT分?jǐn)?shù)低于它的均分錄取分?jǐn)?shù)線，如果其他的實(shí)習(xí)或者科研經(jīng)歷比較豐富的話，也是有可能拿到錄取的。
2.專業(yè)背景
總的來說，來自任何背景的學(xué)生均可以申請(qǐng)此專業(yè)，但數(shù)理能力強(qiáng)的學(xué)生在申請(qǐng)過程中更有優(yōu)勢(shì)。申請(qǐng)分析類碩士的本科生大多來自科學(xué)類、工程類或商科類專業(yè)。
三、優(yōu)勢(shì)院校
1、 南加州大學(xué)
開設(shè)在商學(xué)院下面，學(xué)制是1年半到2年，一共完成33個(gè)學(xué)分的學(xué)業(yè)。
南加州大學(xué)的商業(yè)分析開設(shè)在南加州大學(xué)商學(xué)院下。該項(xiàng)目在近幾年金融工程時(shí)報(bào)評(píng)選的美國(guó)商業(yè)分析項(xiàng)目排名中均排名第一，雖然通過這個(gè)項(xiàng)目可以學(xué)到 R， Python， SAS， JMP以及Machine Learning的知識(shí)，但是課程著重還是偏向于如何用于數(shù)據(jù)來做決策，是一個(gè)更加偏重商業(yè)的商業(yè)分析項(xiàng)目。
由于商業(yè)分析申請(qǐng)人數(shù)的不斷增多，南加州大學(xué)商業(yè)分析項(xiàng)目每年的招生人數(shù)也在不斷增多，從15年招收40多人，到16年的70多人，到17年的90多人。不過雖然招生的人數(shù)增多，不過錄取要求卻是在不斷的增大，錄取率也在不斷下降，17年的錄取率已經(jīng)跌破8%。每年的錄取學(xué)生中，大約有一半是中國(guó)人。得益于該項(xiàng)目良好的項(xiàng)目名聲以及在洛杉磯這種得天獨(dú)厚的地理位置優(yōu)勢(shì)，該項(xiàng)目的畢業(yè)生就業(yè)一直不錯(cuò)，就業(yè)率一直是100%。學(xué)生去的就業(yè)公司有高盛，亞馬遜，IMB，思科，LinkedIn等。
2、倫斯勒理工學(xué)院
倫斯勒理工學(xué)院的商業(yè)分析項(xiàng)目開設(shè)在Lally商學(xué)院下，這個(gè)項(xiàng)目的綜排和專排都比較理想，2019USNEWS上倫斯勒理工學(xué)院排名第49。在金融工程時(shí)報(bào)的商業(yè)分析排名中，該項(xiàng)目排名第三?？紤]到該項(xiàng)目開設(shè)在傳統(tǒng)的工科強(qiáng)校倫斯勒理工學(xué)院，以及該項(xiàng)目和IBM的長(zhǎng)期合作關(guān)系，該項(xiàng)目的課程設(shè)計(jì)偏數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)以及數(shù)據(jù)分析，適合有比較強(qiáng)計(jì)算機(jī)以及統(tǒng)計(jì)背景的學(xué)生申請(qǐng)。
倫斯勒理工學(xué)院的商業(yè)分析項(xiàng)目與其說是和IBM有長(zhǎng)期合作，不如說是和IBM聯(lián)合開設(shè)。IBM提供該項(xiàng)目上課的部分教材，并且許多案例分析也是IBM公司內(nèi)部的真實(shí)案例，除此以外，IBM的部分高管也是該項(xiàng)目的客座老師。有著IBM這樣公司的全方面的參與，該項(xiàng)目整個(gè)課程設(shè)置都非常實(shí)用。
該項(xiàng)目每年招收的人數(shù)不多，一年大約有40-50人，其中有10名左右的中國(guó)學(xué)生。項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng)是1年30個(gè)學(xué)分，不過有些學(xué)生為了在求職前有個(gè)暑期實(shí)習(xí)，也會(huì)把課程延長(zhǎng)到1年半。畢業(yè)的學(xué)生中，去IBM，思科，埃森哲咨詢的公司比較多。
2、倫斯勒理工學(xué)院
倫斯勒理工學(xué)院的商業(yè)分析項(xiàng)目開設(shè)在Lally商學(xué)院下，這個(gè)項(xiàng)目的綜排和專排都比較理想，2019USNEWS上倫斯勒理工學(xué)院排名第49。在金融工程時(shí)報(bào)的商業(yè)分析排名中，該項(xiàng)目排名第三。考慮到該項(xiàng)目開設(shè)在傳統(tǒng)的工科強(qiáng)校倫斯勒理工學(xué)院，以及該項(xiàng)目和IBM的長(zhǎng)期合作關(guān)系，該項(xiàng)目的課程設(shè)計(jì)偏數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)以及數(shù)據(jù)分析，適合有比較強(qiáng)計(jì)算機(jī)以及統(tǒng)計(jì)背景的學(xué)生申請(qǐng)。
倫斯勒理工學(xué)院的商業(yè)分析項(xiàng)目與其說是和IBM有長(zhǎng)期合作，不如說是和IBM聯(lián)合開設(shè)。IBM提供該項(xiàng)目上課的部分教材，并且許多案例分析也是IBM公司內(nèi)部的真實(shí)案例，除此以外，IBM的部分高管也是該項(xiàng)目的客座老師。有著IBM這樣公司的全方面的參與，該項(xiàng)目整個(gè)課程設(shè)置都非常實(shí)用。
該項(xiàng)目每年招收的人數(shù)不多，一年大約有40-50人，其中有10名左右的中國(guó)學(xué)生。項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng)是1年30個(gè)學(xué)分，不過有些學(xué)生為了在求職前有個(gè)暑期實(shí)習(xí)，也會(huì)把課程延長(zhǎng)到1年半。畢業(yè)的學(xué)生中，去IBM，思科，埃森哲咨詢的公司比較多。