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商业数据分析 Business Analytics

Business Analytics是通过各种数据处理平台,对组织内部的数据进行逻辑严谨的条理性探索及统计分析的科学,被广大的数据驱动型公司普遍应用。数据驱动型公司将数据视为公司资产,并将其发展为自己的竞争优势。 成功的BA取决于数据质量,精通技术和业务的优秀分析师,以及组织对数据驱动决策的承诺。业界通常将Business Analytics主要分为两个部分: Business Intelligence(商业智能)及Advanced Analytics(高级分析)。

Business Intelligence: 是通过公司内部既有数据的检测分析,以了解公司的业务部门,团队或员工在特定时间内的表现,为公司的成功运营,提供智慧型的解决方案。Advanced Analytics:是通过将统计算法应用于历史数据,来进行预测分析。预测产品,服务或网站设计变更等的未来可变性的趋势。被目前主流社交类网站广泛运用。

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金融硕士 MS in Finance

金融是一个关注资产和负债在不同领域不同时间跨度上的分配(投资),通常具有风险和不确定性。金融也可以定位为资金管理的学科。市场参与者总是根据资产的风险水平,基本价值和预期回报率对资产进行定价。一般来说,金融可以分为三个子类别:公共金融,公司金融和个人金融(以上内容摘自维基百科)。

金融硕士(MSF)主要的专业方向包括金融分析、投资管理以及公司财务等。金融硕士对于申请者的工作经验并没有多大的要求,是许多留学生计划申请并为之看好的热门专业。研究发现,顶尖大学单独开设金融硕士项目的并不多,大多数包括在MBA项目中。波士顿纽菲尔德教育整理了排名前100的大学开设MSF的项目,供大家参考。

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商业数据分析硕士申请策略

美国大学在筛选BA项目申请者时,比较关注申请者数学、编程和沟通三个方面软实力:
1)Mathematic skills
大部分学校在录取中,明确注明申请者需要修过线性代数,多变量微积分等数学课程,成绩需在B以上,且必须是在学校官方成绩单中显示的学分修课记录,不承认Coursera等在线学习平台的学习记录。
2)Programming skills
学校普遍在录取中,关注申请者有相关的编程背景或者学习经历。如康奈尔大学要求学生要有例如C++,Java,或者Python等的编程语言学习背景,对建模语言(R/SAS)有基础的申请者,更容易受招生官青睐。
3)Communication skills
因为Business Analytics在业界属于公司内部的方案提供者和问题解决者。在实际工作中,从业者需要大量的presentation去陈述自己数据驱动解决方案的科学性。比起Data Science专业,BA专业更强调学生要有较佳的语言沟通能力。

解答:Business Analytics更关注解决公司运营过程中的特定的问题,而Data Science更关注解决公司运营过程中开放性问题及前瞻性战略问题的解决。通常数据科学家会通过大量的自定义编码,去完成自己的数据分析及项目预测。Business Analytics作为一个交叉性的学科,通常会设在大学的商学院中;Data Science更关注学生计算机编程能力的培养,通常会开设在工程学院中。

解答:BA专业目前的主要就业方向:投行、咨询、四大、科技公司等,基本所有公司都会需要Business Analytics。但不同公司也有不同的叫法:咨询师、数据分析师、统计分析师等。这个专业的就业方向主要是当数据分析师和程序设计师。

解答:非常好找。BA专业属于STEM项目,拥有3年OPT。相对其他商科类的专业,BA专业的毕业生更容易找到工作,名校的BA专业国际毕业生,就业率基本都在95%以上。根据Salary.com的统计,BA专业毕业生,在美国的平均薪资在$104,811 to $132,735 之间。

解答:在中国,BAT等互联网巨头都开设这一类的部门,越来越多的传统行业也在增设这一职能部门。在当下的数据时代,数据资源及数据技术已经成为公司最重要的战略资源和竞争力。 相信未来黄金十年,该专业毕业生在业界及学术界肯定会越来越受重视,越来越大放异彩。

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