乔治华盛顿大学商业分析硕士 GWU BA项目介绍

发布时间:2021-02-07    文章来源: 至领留学    点击:1743次

乔治华盛顿大学商业分析硕士项目开办于2013年,每年招收大概40人左右的学生,其中大约有50%是国际学生。课程设置十分完备,同时该项目也是STEM项目,可以有更长的留美实习和工作的时间。

  项目简介

  GWU的BA项目是一个老牌项目,开设在商学院下面,是商学院和决策科学系合办的项目,主要是培养学生通过数据分析帮助企业或者组织做出更好的决策。

  这个项目开办于2013年,每年招收大概40人左右的学生,其中大约有50%是国际学生。课程设置十分完备,同时该项目也是STEM项目,可以有更长的留美实习和工作的时间。

  这个项目从最初开办时就和IBM,德勤,SAS,埃森哲等等这样的分析决策型公司达成了合作,共同发展BA项目,在项目中也会有一个实习项目,学生和同伴们合作,将学到的专业知识应用于这些合作伙伴组织赞助的真实的商业挑战中,这样在课程外的实践和求职上也提供给了学生更多的机会。

  课程设置

  GWU的BA项目课程设置方面更加倾向于如何从商业的视角来分析数据,而不是偏各种数据处理和分析的技术。

  该项目为期16个月,一共要修33个学分,包括3个学期的课程及1个暑期实习。课程中包括了一个capstone project,即企业提供内部的数据以及需求,学生根据这些需求和数据完成独立的项目分析。乔治华盛顿大学的商业分析项目的课程非常实用,德勤和IBM都是这个项目的课程顾问,这个项目也因此可以根据企业界的需求,不断的调整自己的课程计划,使其毕业生更加符合用人单位的需求。

  主要包含四个方面的内容:

  • Methods : Descriptive, Predictive, and Prescriptive Analytics.

  • Applications : Elective courses in Analytics applied to a specific functional area or industry.

  • Skills : Workshops in communication and consulting.

  • Technology : Hands-on exposure to industry standard Analytics tools/software including emphasis on the SAS tools suite, R Programming, Python, SQL, no-SQL, Tableau and other current and trending technologies.


  GWU的BA必修课按照Analytics的三个分支-descriptive, predictive 和prescriptive进行每分支7.5学分的课程。涵盖了数据的基本知识:data mining, data warehousing, machine learning等等,也对programming language-R and PYTHON,统计学软件SAS,SPSS均有涉猎。选修课可以从marketing, supply chain, social network,healthcare, sports等自己感兴趣的领域中选择7.5学分进行进一步的学习。

  录取数据

  平均GPA:3.6

  平均GMAT:680

  平均GRE:320

  语言要求:托福100+/雅思 7.0+

  国际生比例:50%

  GWU的BA项目不强制要求工作经验,但是要求申请者有很强的商业分析能力和较高的学术表现,所以GPA要求会高一些,同时先修课要求统计、微积分、线性代数和一些编程基础,如果本科没有学过这些课程,项目是认可在Coursera等平台上的Online Course的,所以GWU的BA项目也是很多想要转专业的同学可以重点考虑的。除了必修的这些课程,如果有和Analytics相关的实习或者项目经验也是可以增加录取的机会的,所以GWU的BA比起名校背景和专业背景,在录取时更加看重申请者是否具有很强的分析能力和比较好的统计和编程基础。

  就业情况

  虽然乔治华盛顿大学的综合排名不是特别突出,不过由于该校位于华盛顿的市中心,其得天独厚的地理位置让这个项目的学生找实习和全职工作都非常方便,毕业的学生中去PWC,联邦,德勤,以及政府部门的都不占少数。

  据最新的就业报告显示,BA项目的就业率是91%,去到的公司有:Groupon,德勤,毕马威,SAS,IBM,Walmart等等,主要就业的岗位是:Business Analytics & Optimization Consultant,Business Intelligence Analyst,Data Scientist,Decision Science Analyst,Quantitative Analyst,Analyst & Planner等,基本只要是和Data打交道的都可以。

  编辑:翁晓兰

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