美國留學(xué)商業(yè)分析專業(yè)，商業(yè)分析(BA)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。從美國商業(yè)分析的學(xué)位設(shè)置來看，有這幾個(gè)區(qū)別：
1、分析學(xué)碩士：這是一個(gè)交叉學(xué)科，是綜合應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)和各種商業(yè)定律的新興專業(yè)。
典型學(xué)校有哥倫比亞大學(xué)、西北大學(xué)等;
2、商業(yè)分析碩士：興起于2013年，商學(xué)院最新型的項(xiàng)目，也有少部分學(xué)校是開設(shè)在工程學(xué)院或者繼續(xù)教育學(xué)院下面，基本都是由商學(xué)院和工程學(xué)院下的計(jì)算機(jī)系以及數(shù)學(xué)系聯(lián)合授課的。此學(xué)位和分析碩士比較像，課程設(shè)置上技術(shù)類課程不多，還是以商科課程為主，學(xué)費(fèi)較貴。
典型學(xué)校有維克森林大學(xué)、杜克大學(xué)、羅切斯大學(xué)、密歇根州立大學(xué)等;
3、數(shù)據(jù)科學(xué)碩士：也是興起于2013年，課程設(shè)置非常接近分析碩士，美國高校開設(shè)在單獨(dú)的研究所或是工程學(xué)院，有些項(xiàng)目叫數(shù)據(jù)科學(xué)與工程或是信息與數(shù)據(jù)科學(xué)。典型學(xué)校有哥倫比亞大學(xué)、紐約大學(xué)等。這個(gè)的話其實(shí)更適合于理工科背景的學(xué)生申請，對計(jì)算機(jī)和數(shù)學(xué)的要求比較高，所以商科背景出身的學(xué)生申請的時(shí)候要慎重。
二、課程設(shè)置
1、基本課程：統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率論、微積分、數(shù)據(jù)分析與編程、商業(yè)決策等;
2、拓展課程：數(shù)據(jù)庫管理、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘與優(yōu)化、網(wǎng)頁分析等;基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)軟件(SPSS、SAS等)、Python等;
3、標(biāo)配課程：各種數(shù)據(jù)庫軟件，如MySQL, Oracle等。
三、職業(yè)方向：
1、商業(yè)分析員
商業(yè)分析員稱為business analyst，是企業(yè)中對于商業(yè)問題進(jìn)行分析的人員。對于大量數(shù)據(jù)的分析將會是你分析商業(yè)問題的重要手段和工作。所做的分析，大部分將會是描述性分析，即通過選取不同的角度，對過去數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化的呈現(xiàn)，以發(fā)現(xiàn)商業(yè)中的問題和機(jī)會，做出商業(yè)建議。
business analyst一般不會親自對數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，也不會使用R/Python。主要使用的工具將是SQL、Excel和PPT。business analyst除了技術(shù)上的推進(jìn)、分析數(shù)據(jù)之外，將會有大量的項(xiàng)目管理、跨部門溝通的工作，對于語言、溝通能力、商業(yè)嗅覺的要求最高，技術(shù)上的要求則最弱。
2、數(shù)據(jù)科學(xué)家
數(shù)據(jù)科學(xué)家稱為Data scientist，主要工作就是建立預(yù)測模型。除了建模之外，提取、清理數(shù)據(jù)的時(shí)間將會占用data scientist百分之八十的時(shí)間。Data scientist所建立的預(yù)測模型，往往會被自動化code進(jìn)系統(tǒng)，所以很多企業(yè)也會要求data scientist具備一定的編程能力，比如Python，方便和工程團(tuán)隊(duì)合作。Business analytics畢業(yè)生的建模能力和統(tǒng)計(jì)知識，其實(shí)是足夠做Data scientist了，但編程能力，特別是python的編程能力，將會成為business analytics畢業(yè)生夠不夠格做data scientist的分界線。
3、數(shù)據(jù)分析師
數(shù)據(jù)分析師就是Data analyst，一般 Data analyst就是對于企業(yè)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)的含義進(jìn)行管理、確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。當(dāng)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層、business analyst和data scientist需要數(shù)據(jù)的時(shí)候給予幫助，并且對持續(xù)不斷的同類數(shù)據(jù)需求進(jìn)行自動化，建立BI的基礎(chǔ)設(shè)施。Data analyst常使用的工具就是SQL和Tableau。
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