01、BA的概念
BA本身就是一個(ge) 比較大的概念,在沒有誕生BA專(zhuan) 業(ye) 之前就業(ye) 市場就早已存在“商業(ye) 分析”這樣的職業(ye) 。傳(chuan) 統商業(ye) 分析雖然也要運營到對數據的分析,但核心是以定性分析為(wei) 主,輔以商業(ye) 分析工具/模型來提供商業(ye) 谘詢與(yu) 決(jue) 策的依據。
而近10年來出現的商業(ye) 分析類職業(ye) (後稱量化商業(ye) 分析)其實是數據分析下的細分(商業(ye) 應用分析),它以定量分析為(wei) 核心,工作內(nei) 容中占大頭的是數學建模、統計分析、數據挖掘、編程和量化分析工具的應用,商業(ye) 的定性分析隻占小部分,不難看出,這其實完全是兩(liang) 類不同的職業(ye) 。
02、BA的核心課程
一般來說,商業(ye) 分析專(zhuan) 業(ye) 有三種項目:
Master of Science in Analytics(MSA)分析碩士,是綜合應用數學、統計、計算機和各種商業(ye) 定律的新興(xing) 專(zhuan) 業(ye) 。部分學校又叫預言分析和數據分析。
Master of Business in Analytics(MSBA)商業(ye) 分析碩士,興(xing) 起於(yu) 2013年,基本都開設在商學院,有的學校是商學院和其他係科聯合形式的授課。
Master of in Data Science(MSDS)數據科學碩士,有些項目也叫數據科學與(yu) 工程或是信息與(yu) 數據科學。
核心課程也因不同學校和項目而有所差異,但一般都會(hui) 包括以下幾類:
01數據分析類
這類課程教授數據分析的基本概念、原理和工具,如Python、R、SQL等。
02統計分析類
這類課程教授統計學的基本理論和方法,如描述性統計、推斷性統計、回歸分析、假設檢驗等。
03決(jue) 策模型
這類課程教授如何利用數學模型和優(you) 化技術來支持商業(ye) 決(jue) 策,如線性規劃、整數規劃、隨機規劃等。
04數據挖掘
這類課程教授如何利用機器學習(xi) 和人工智能等技術來從(cong) 大量數據中提取有價(jia) 值的信息,如分類、聚類、關(guan) 聯規則、神經網絡等。
05微觀經濟學
教授如何利用微觀經濟學的理論和方法來分析消費者和生產(chan) 者的行為(wei) 、市場結構和競爭(zheng) 策略、價(jia) 格和需求的形成等。
06宏觀經濟學
這部分教授如何利用宏觀經濟學的理論和方法來分析國民收入和產(chan) 出、貨幣和財政政策、通貨膨脹和失業(ye) 、經濟增長和周期等。
07計量經濟學型
教授如何利用計量經濟學的理論和方法來建立和估計經濟模型,如單變量和多變量回歸、時間序列分析、麵板數據分析、因果推斷等。
08經濟應用
這部分教授如何利用經濟分析的知識和技能來解決(jue) 實際的商業(ye) 問題,如需求預測、定價(jia) 策略、市場細分、競爭(zheng) 分析、成本效益分析等。
03、BA的申請要求
美國BA碩士多數設置在商學院下麵,且基本都是STEM專(zhuan) 業(ye) ,也有部分開設在工程學院、信息學院等。商學院下的BA項目普遍都青睞有商科背景的學生,但MIT錄取的學生要工商兼具;而設置在工程學院以及信息學院的項目,需要比較強的定量背景和編程背景。
盡管大部分學校沒有明確規定專(zhuan) 業(ye) 背景,但會(hui) 希望申請人具備數學、統計、計算機和預測類等先修課程,有數學、計算機編程、數據處理背景會(hui) 很加分。
另外,想申請名校項目還需要有一份頗具競爭(zheng) 力的成績,比如托福110+,GRE325+(有的項目不接受GMAT),Quant至少 168+。2-3段紮實的實習(xi) 經曆會(hui) 對申請也能起到很大幫助,尤其是開設在商學院下的MSBA項目。
04、BA的申請DDL
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