【 专业科研 】商业分析和数据分析,你该怎么选?

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BADS是什么?

毕业即有10w美金年薪的专业

BADS其实是两个专业的集合,分别是:

商业分析 Business Analytics

商业分析和数据分析,你该怎么选?

简称BA,是以商业知识为基础,数学和编程为技术依托,从数据分析的角度出发,来为不同商业决策和发展提供数据分析的基础。而因为其在商业的应用,所以BA专业一般都下设在商学院。

数据科学 Data Science

商业分析和数据分析,你该怎么选?

简称DS,是通过数据挖掘、数据处理和分析,从数据中获得潜在的信息。那主要研究内容分为,Predictive Analytics(预测未来趋势)、Descriptive Analytics(过去和正在进行事件的趋势)、Prescriptice Analytics(找到最佳措施和优化结果)。而因为DS的应用不仅在商业领域,而更广泛,所以一般DS专业下设在工学院或文理学院。

BADS的区别到底在哪里?

说起BADS,其实都属于Tech技术的专业领域,很多同学在选择专业的时候也会迷茫,自己到底分属于哪个类别,我们不妨先看看李欢老师在讲座里介绍的“三大圈”方法,可以一目了然这两者之间的区别,以及如何选择:

 

 

BADS的申请要求有哪些呢?

我们先看看在QS世界大学排名上BA专业的学校项目排名,相信这个是家长和学生朋友们最关注的,以下排名粗略一看不难发现:

– MIT、UCLA、Texas、USC占据了全球最佳商业分析项目的前10

– MIT已连续4年稳居榜首

– UCLA在2019年还未进入榜单,而后后来居上

商业分析和数据分析,你该怎么选?

商业分析和数据分析,你该怎么选?

商业分析和数据分析,你该怎么选?

那么在US NEWS中也有DS专业本科项目的排名,当然也有很大一部分同学会在硕士申请DS方向,而在研究生项目中,哈佛的DS项目则是全美第一,纽大、哥大、斯坦福、宾大、杜克、布朗、康奈尔、南加大、卡内基梅隆、乔治城等大学也都是非常好的选择:

商业分析和数据分析,你该怎么选?

商业分析和数据分析,你该怎么选?

商业分析和数据分析,你该怎么选?

从申请角度而言,申请这两个专业的master基本要求类似,但是具体有几点特别需要注意的:

1. 标化成绩:要看清学校是需要GRE/GMAT,有些学校只认GRE成绩,切勿准备错误

2. 先修课:BA和DS一般先修课要求有商科基础课程,比如宏观经济学;数学统计基础课,比如微积分或高数、线性代数、概率;计算机基础课程,比如C语言这些。

BA=40%数学+30%计算机+30%商科

DS=30%数学+50%计算机+20%专业背景

3. 课外活动及背景:有些学校的项目是要求有工作经验的,或明确说希望有一定的个人成就。所以同学们务必提早准备自己的科研活动,或企业实习。一般有一定工作经验肯定是加分项。

4. 面试: 一般会分机器面试和招生官/教授面试,更多的考验学生的英语口语表达和专业知识能力。

BADS的核心技术要求与就业前景

BA就业一般起点是商业分析师,主要是沟通产品和商业业务的桥梁,主要是处理和商业业务直接相关的数据,比如公司不同产品线收入、销售数据和客户数据等。工作的提交一般都是定期的产出分析报告来分析季度数据,从而支撑市场部和公司层面的决策。

主要就业领域偏商业,主要是在投行、四大、咨询和科技公司,当然一些电商和传媒公司也会需要这类人才。从事的职位多是数据分析师、统计分析师、咨询师等。

必备的技能有:SPSS、Python和R语言等基本的编程和数据处理能力。

DS的大部分岗位都是在IT部门下面的,因为岗位的要求更加Technical,主要是建立模型,特别是我们都常听说的Machine Learning就是会经常用到的,即用已有的数据来预测未来的数据趋势,能自动的为业务部门提供决策所需的数据。

主要的领域会更广泛,包括IT行业、生物、生物医学、互联网、通讯、金融、零售和游戏行业等。

必备的技能有:C/C++、SQL、Darabase、Programming等技能。同时要有基本的建模能力。

虽然这两个专业都是大热的专业,但其实都对学生的计算机编程能力、数学统计和分析能力、基本的表达能力都有一定的要求,而且独立开设专业的学校也不多,特别的是好的学校竞争也比较大,所以同学们在选择专业的时候务必要看清项目设置,也可以选择一些有就业设置的项目。

如果你现在本科阶段想申请,务必提早选修需要的数学、计算机和商科的专业课程,同时在大二大三大四的寒暑假争取积累自己的实习经历,以便向学校证明自己的能力!

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– 卡内基梅隆大学信息技术与管理学院教授亲自指导授课

– 项目与市政府和Uber公司合作,具有实际应用意义

– 利用商业建模、数据挖掘、图像分类等概念,探讨个人决策与商业决策数据的应用

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商业分析和数据分析,你该怎么选?

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