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wholerenguru3 (厚仁学术哥）
最近很多大二大三的同学开始来咨询，为研究生申请做准备了。商业分析Business Analytics项目作为最近几年的热门专业，众多不同专业背景的学生都来咨询申请的事宜，包括数学、统计、商科、数据分析、工程类等的专业，同时不乏有double major, triple major多专业背景的学生。
在之前的文章中，我们介绍了商业分析的项目非常看重申请者在商科、数理统计、计算机编程上的背景。那么，针对自身的专业背景，应该如何去做准备，才能提升自己的申请竞争力呢？
以加州大学洛杉矶分校的MSBA项目为例，我们来看看，院校对申请者的期待都有哪些方面：
我们可以看到，作为对Quant量化背景要求比较高的MSBA项目来说，项目会希望申请者在开始项目前，就对以下的这些方面有着比较深入的学习了解。
1. Linear Algebra 线性代数
很多学生在美高或者大一大二阶段就会修读过这类型初阶的数学课程。
2. Multivariable Calculus 多元微积分
很多学生会在大一大二阶段学习了Calculus I&II，学校到如Calculus III高阶的Calculus课程才会涉及到多元微积分的内容。
3. Statistics and Probability 统计和概率
大部分的学生都会修读过Statistics的课程了，需要注意很多商科类学生修读的统计课程是比较入门级别的，例如Business Statistics，如果考虑未来申请MSBA，建议修读纯Statistics课程。Probability概率课一般也是在完成了初阶的统计课程才会涉猎到。
4. SQL 访问和处理数据库的标准的计算机语言
一般大学有开设单独的SQL课程，例如Introduction to SQL，也有的学生会在专业课上学习到SQL的使用。
5. R 一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。
很多同学学习到R是在专业课上，作为一种数据分析的软件，进行学习和使用。
6. Python 广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言
大学的入门计算机课程会涉及到Python的学习，例如Introduction to Python。
对于UCLA的项目来说，Python会是贯穿项目各种课程的一个常用编程软件，因此对学生的Python基础要求也会期待比较高。那么，同学们除了修读具体的课程以外，可以在哪儿提升相关的背景呢？ UCLA为同学提供了以下一些学习网站的建议：
1. DataCamp
3. TutorialsPoint
4. After Hours Programming
5. Execute Python Online
另外，很多院校的MSBA项目，例如卡耐基梅隆大学（CMU）的MISM项目，对申请者的JAVA背景要求就非常严格。如果在申请时候没有相关的背景，录取以后也需要完成CMU要求的JAVA先修课程并达到分数要求才能获得正式的录取入学。
例如，这是CMU对于JAVA先修课程的建议：
针对不同的专业申请者，需要根据本身专业的课程设置，大一大二时候已经修读过的General Education课程背景，来进行后续的课程规划安排。在有限的课程时间里，哪些课程是需要补充的，哪些是可以通过实习、做项目来体现的，都需要经过分析，来让自己在申请时候，背景足够的扎实。
想进一步了解针对不同专业背景，如何进行规划，欢迎大家咨询。
References:
1.https://www.anderson.ucla.edu/degrees/master-of-science-in-business-analytics/admissions/prerequisites
2.https://www.heinz.cmu.edu/admissions/information-systems-management/
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