美国留学商业分析专业申请全解析

发布时间:2016-08-01    点击:2154次

商业分析是运用分析工具研究大数据信息,搭建数据分析与商业管理的桥梁,指导商业决策的一门新兴学科。每个学校的商业分析类学位培养目标不尽相同。

  商业分析是运用分析工具研究大数据信息,搭建数据分析与商业管理的桥梁,指导商业决策的一门新兴学科。每个学校的商业分析类学位培养目标不尽相同:
  西北大学认为分析是一个使用数据关系和计算机模型用来驱动的商业价值的,改善决策和理解人类的关系过程。

  纽约大学认为商业分析是一门通过统计和运营分析研究数据,形成预测模型,促进客户、商业伙伴之间的沟通以及技术优化应用的学科。
  乔治华盛顿大学的数据科学是一个新兴领域,旨在从巨大的数组的信息提取有效的信息,项目主要利用技术和理论统计、计算机科学和数学,在自然科学和社会科学领域对大数据进行有效分析和使用。
  凯斯西楚大学的数据分析和数据科学更多关注数据采集、存储和分析,更多是学习计算工具和统计技术。

  商业分析名校列举

  开设商业分析类专业的名校有:哥伦比亚大学、西北大学、康奈尔大学、南加州大学、北卡罗来纳大学教堂山分校、纽约大学等。商业分析硕士项目常开设在商学院。分析和数据科学硕士开设的学院比较多,工学院和文理学院和专业的研究所均有开设,比如西北大学和康奈尔大学开设在工程学院,卡内基梅陇大学开设在信息管理学院,北卡罗来纳大学教堂山分校开设在统计与运筹系。

  分析类硕士学位列举

  1.Master of Science in Analytics(MSA)分析硕士:是一个交叉学科,是综合应用数学、统计、计算机和各种商业定律的新兴专业。部分学校又叫预言分析和数据分析。北卡州立大学2007年最早开设此项目。典型学校有西北大学等。

  2. Master of Science in Business Analytics(MSBA)商业分析硕士:兴起于2013年,商学院最新型的项目,有的学校是商学院和其他系科联合形式的授课。此学位和分析硕士比较像,课程设置技术类课程少,学费贵。典型学校有罗切斯大学、密歇根州立大学等。

  3. Master of Science in Data Science(MSDS)数据科学硕士:兴起于2013年,课程设置非常接近分析硕士,美国高校开设在单独的研究所或是工程学院,有些项目叫数据科学与工程或是信息与数据科学。典型学校有哥伦比亚大学、纽约大学等。

  学制与学费:

  1. 一般学制

  学制与项目的学分有联系,一般来说项目学分在30-45学分之间。无论是工程学院、文理学院还是商学院下的项目学习时间在9个月-15个月之间,通常是2-3个学期。也有个别学校如:德保罗大学和丹佛大学学制较长,达到18个月。

  2. 一般学费

  美国的大学大部分都是按照学分收费:例如罗切斯特大学的学费$1,745/学分,迈阿密大学学费$1,850/学分;此类项目的大部分学费在3.5-5万美元:例如南加州大学学费$47000,弗吉尼亚大学学费$35793;3万以下的学费则是相当便宜:例如康涅狄格大学学费$27225;商学院项目学费略微高于其他学院。

  分析类硕士申请攻略

  1.硬件分数

  分析类硕士在美国基本属于STEM(科学 技术 工程 数学)专业,建议用GRE申请。

  

  2.前提课程(申请背景)

  大部分学校没有给出明确的本科申请背景。也有部分学校强调,喜欢招生来自数学、计算机、统计、工程、经济学和金融等领域定量分析能力强的学生,如旧金山大学。总体来看,来自任何背景的学生均可以申请此专业,但数理能力强的学生在申请过程中更有优势。申请分析类硕士的本科生大多来自科学类;工程类或商科类专业。

  大部分学校要求数学、统计、计算机、预测类等前提课程,建议申请者及时学习这些课程。

  3.工作(实习)经验

  大部分分析类硕士项目不需要工作经验,一般能有数据分析,行业分析、金融分析方面的等实习经验将非常有助于申请。商学院的MSBA对申请者工作经验要求更高一些。比如,亚利桑那州立大学录取的学生有平均1.8年的工作经验;伦斯勒理工学院、德保罗大学、明尼苏达大学双城分校和路易斯安娜州立大学建议申请者有一定工作经验,有利于申请。MSA/MSBA/MSDS硕士项目只有一所纽约大学要求有至少5年的工作经验。

  就业分析

  对比信息系统硕士、运筹研究与信息工程硕士和金融硕士,分析硕士在就业率和薪资待遇上都更胜一筹。分析类硕士主要就业领域包括:市场购物分析、消费者行为、社会网络和情绪分析、推荐系统、欺诈和犯罪检测、卫生保健供给医疗欺诈、健康科学(如基因组学)、供应链、金融、网络安全、图书馆和网络安全等。商业分析毕业生适合商务管理,项目管理分析,商业分析师,系统分析员等职位。


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  编辑:sunshine

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