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wholerenguru3 (厚仁学术哥)
最近有很多的家长和同学来咨询商业分析和数据分析的研究生申请,专业背景有来自商科,数学,经济学,计算机,甚至不乏文科专业的同学。在最近几年严峻的留美就业环境下,毕业即就业、年薪六位数等的传闻确实大大的吸引着一众的留学生们。那么,商业分析(Business Analytics) 、数据科学(Data Science)这两个专业是如何发展起来的呢?为什么会成为如此火爆的专业呢? 什么样背景的学生适合去申请呢?非对口专业的同学,如何打造背景增加录取机率呢?在这篇文章里,我会为大家一一道来。
首先,我们先来了解一下商业分析、数据科学成为热门专业的发展史。
(数据图表来源:https://analytics.ncsu.edu/?page_id=4184 )
图表中记录了数据科学(Data Science)、商业分析(Business Analytics)、数据分析(Data Analytics )硕士项目在美国的发展,从2010年的初步涌现,到2016年起的井喷式发展,截止到2020年,这几个数据类项目随着计算机运算能力, 机器深度学习的发展和不同行业对数据处理需求的增加,而呈现井喷式的增长。从2007年的北卡罗来纳州立大学开设的MS in Analytics 专业开始;2010年,康奈尔大学在运筹研究和数据工程学院下开设的M.Eng. (concentration in Data Analytics);到2019年,在这一年内新建立的数据分析类的硕士项目多达三十多个。
(数据图表来源:https://analytics.ncsu.edu/?page_id=4184 )
蓝色的点代表开设有Analytics 分析硕士项目的大学,橙色的点代表开设有Business Analytics 商业分析硕士项目的大序,而灰色的点则代表开设有Data Science数据科学硕士项目的大学。可以从数据图中看到,项目大部分集中在东海岸的高校,其次是中部大型城市所在的院校(如德州奥斯丁,芝加哥五大湖地区) 以及西部沿海地区。项目的分布其实也恰恰说明了与该硕士项目就业导向特性为核心的特性,在东西海岸、中部大城市中需要到数据分析的岗位会较多,因此就业机会也会更高。
那么,可能同学们看到此处,已经按耐不住激动的内心了:项目看似开设了很多,我是否能够占据一席之地呢?
商业分析专业 Business Analytics
我们经常听到的介绍是申请商业分析专业,会非常看重申请者在商科、数理统计、计算机编程三个板块的背景和履历,但是具体的要求是什么,怎样才有被录取的机会呢?首先我们从学校真实的录取数据来分析一下,商业分析的硕士项目,对申请者的专业背景的一个期待。以MIT,UCSD,Duke University 这三个热门的学校为例:
MIT BA录取学生的本科专业类型
Duke University BA录取学生的本科专业类型
UCSD BA录取学生的本科专业类型
我们可以从录取数据看到,大部分录取学生的专业和商科类相关,其次是数学统计专业和经济专业,那么为什么这些专业的学生录取会更占优势呢?我们回到项目的录取要求上可以看到,我们以BA项目长期排名全美Top3的University of Texas, Austin的申请先行要求来看:
大家可能会有些疑惑,这里强调的大部分是一些偏数理统计的要求,对于数学课程的程度要求,和编程背景的要求都有很清晰的强调。其实很多商科被录取的学生,他们在课程的修读上,会同时拥有编程、数理基础的较强功底,具体的还是要回归分析本科时候修读的课程和工作中的工作职责来分析自己是否一个强有力的BA专业申请者。具体的分析和解决办法,我会在另一篇文章中具体说明。
数据科学Data Science
数据科学的硕士项目,对申请者的专业背景的一个期待。以Duke University 和 Vanderbilt University 这两个名校为例:
Duke DS录取学生的本科专业类型
Vanderbilt U DS录取学生的本科专业类型
对比前面BA的录取专业类型,我们可以发现一个微妙的变化,工程类、数学类这些偏science的专业成为了录取的主力军。具体的如何成为一名合格的DS申请者,我会单独写一篇文章给大家具体介绍。
在之前的文章我们介绍过,商业分析是商业、统计数理和计算机三个专业领域的一个结合学科,从数据分析的角度,运用编程技术来进行分析并指引商业上的决策。对比与数据科学专业来说,会要求申请者在商科的领域有一定的背景与经历,这个可以通过获得的专业学位、修读过的课程、工作经历来进行体现。对于数据科学专业,是通过数据挖掘、分析、处理,获得潜在信息,并运用到不同专业领域的一个基础运用性的学科,常见的会运用在商业、医疗、教育等等众多的领域。
具体的自己是否适合申请商业分析或者数据科学项目,以及是选择商业分析还是数据科学,其实都需要通过专业的分析来选择专业以及项目,帮助提升自己的申请成功率,而不要盲目的跟风认为是热门专业就要一头热的申请。分析的过程可以简单归纳为以下几点,具体的操作和案例分析可以期待我下一篇的介绍。有需要的同学,也可以添加我们的咨询微信:wholerenguru3进行评估预约。
1.本科专业
2.本科修读过的课程类型、数量
3.实习经历
4.工作履历
5.参与过的科研项目
6.硬件分数(GPA, GRE,etc.)
References
1. https://mitsloan.mit.edu/master-of-business-analytics#career-path
2. https://datascience.duke.edu/admissions-requirements
3. https://www.mccombs.utexas.edu/Master-of-Science-in-Business-Analytics
4. https://rady.ucsd.edu/programs/masters-programs/ms-in-business-analytics/
5. https://www.fuqua.duke.edu/programs/mqm-business-analytics
6. https://www.vanderbilt.edu/datascience/
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