BA是目前最火的留学专业之一，其高就业率和高薪资吸引了各个专业的同学。
其实，大家不知道的是，商业分析有很多种类，不同学院下开设商业分析的的课程侧重点及录取要求都有不同，因此，并不是所有的专业都适合申请商业分析!
为了让大家更清晰了解BA，V小妹整理了BA专业详解，以及根据学员在23fall的BA申请情况，总结出了不同院校的梯队的录取画像，一起往下看吧！
-01 BA主要学什么-
business analytics硕士是一门培养学生运用高级数据分析、决策制定和管理技能的专业，旨在帮助学生在当今商业世界中利用大量数据来获取竞争优势和战略洞察。
该专业适合对数据分析和商业问题感兴趣的人士，尤其是那些想要在商业咨询、金融、市场营销、零售、物流和供应链管理等领域发展的人士。
-02 BA研究项目-
business analytics硕士的研究项目通常包括以下几个方面：
Boot Camp：这是一个为期一周的强化训练，旨在帮助学生复习和巩固数学、统计学和编程等基础知识。
Core Courses：这些是必修课程，涵盖了数据分析的核心理论和方法，如统计分析、决策模型、数据挖掘、经济分析、运营分析等。
Elective Courses：这些是选修课程，让学生可以根据自己的兴趣和职业目标选择不同的领域和主题，如商业沟通、领导力、市场营销、供应链管理、人工智能、机器学习等。
Capstone Course：这是一个结业项目，要求学生将所学的知识和技能应用到一个真实的商业问题上，为项目赞助商提供数据驱动的解决方案。
-03 BA学位设置-
学位设置business analytics硕士的学位设置一般为Master of Science（MSc）或Master of Business Administration（MBA），取决于不同学校和项目的侧重点。
MSc更偏重于数据分析的理论和技术方面，而MBA更偏重于数据分析的商业应用和管理方面。
-04 BA项目核心课程-
business analytics硕士的核心课程可能因不同学校和项目而有所差异，但一般都会包括以下几类：
数据分析基础：这类课程教授数据分析的基本概念、原理和工具，如Python、R、SQL等。
统计分析：这类课程教授统计学的基本理论和方法，如描述性统计、推断性统计、回归分析、假设检验等。
决策模型：这类课程教授如何利用数学模型和优化技术来支持商业决策，如线性规划、整数规划、随机规划等。
数据挖掘：这类课程教授如何利用机器学习和人工智能等技术来从大量数据中提取有价值的信息，如分类、聚类、关联规则、神经网络等。
微观经济学：这部分教授如何利用微观经济学的理论和方法来分析消费者和生产者的行为、市场结构和竞争策略、价格和需求的形成等。
宏观经济学：这部分教授如何利用宏观经济学的理论和方法来分析国民收入和产出、货币和财政政策、通货膨胀和失业、经济增长和周期等。
计量经济学：这部分教授如何利用计量经济学的理论和方法来建立和估计经济模型，如单变量和多变量回归、时间序列分析、面板数据分析、因果推断等。
-04 先修课程-
前提课程数学和编程在商业分析的申请中极为重要，有些学校在网申的时候需要单独提交课程的描述匹配是否满足前提课程，足见其对数学和编程背景的重视程度。
1.数学类（含统计）：两学期微积分，线性代数，概率与统计，统计学，需要成绩单上体现
2.计算机类：JAVA、SAS、MATLAT、RPython,可以通过网课+实践经历体现
3.金融、经济学类：此项不做强制要求，宏微观经济学，固定收益证券、金融经济学导论、金融专业基础课如公司金融、国际金融、投资学等
-05 建议实习类型-
建议实习类型：
1.首选顶级咨询公司Summer Intern或者PTA,外资商业银行Corp Finance,FinancialMKT部门
2.其次四大Financial Advisory,Consulting,并购(M&A)尽职调查等，国内商、基金、投资减处ale0司的投行部，资产管理、研究、私募股权投资部等。
做量化实习，考虑S&T和Research部门，量化部门涉及量化投资分析、量化交易、高频交易、衍生品定价设计、风险管理建模等内容。
-06 BA院校推荐&录取者画像-
1. 杜克大学
杜克对申请者的GPA 要求相对比较宽松，3.5 分段的同学靠着丰富的实践背景和出彩的推荐信也可以拿到录取；录取者托福集中在 108+。
这个项目在录取标准上不是严格意义上的“分控”或者“名校控”，而更加倾向录取实习多，而且不 nerdy 的学生。
虽然如此，Duke 对于大陆本科同学的三围成绩还是很看重的，托福基本在 110+，此外 GMAT 在 750+ 的同学也非常常见。
再来人杜克BA录取捷报：
2. 南加州大学
根据去年的录取数据，南加大录取学生平均GPA在3.7；平均工作时长为18个月；GRE均分323，GMAT均分为712分，录取条件相当严苛。
去年录取到BA的学生中，本科专业大多为：计算机科学&工程类、工商管理、经济学、会计/金融、数学&统计类和分析&数据科学等商科、计算机、统计相关的专业。
值得注意的是，官网指出了申请者在申请前需要完成的一些先修课程，包括：统计学、概率分布（正态、指数等）、推理统计、置信区间和抽样和线性回归课程。
再来人南加大BA录取捷报：
3. 哥伦比亚大学
哥大BA项目全称是工程学院和商学院联合办学的项目，课程设置也是两个学院兼顾，在工程学院IEOR系至少修6门课，在商学院修4到6门课。
这个项目的申请条件相对比较严格，往年录取的学生中，GRE 325 ，托福108算是标配。想要申请哥大BA项目的话，竞争比较激烈，一定要尽早提交Application。
另外，哥大在Professional Studies学院还有一个项目是Master of Science in Applied Analytics，学习内容和BA很类似，申请起来相对容易一点，但是这个专业不属于STEM，就业优势比BA弱了一点。
再来人哥大工程BA录取捷报：
4. 麻省理工学院
MIT作为全球的顶级院校，一直吸引着全球学子的目光，它的BA项目设立于Sloan学院下，学制一年，包括了6门核心课程(统计、优化、机器学习等专业技能课)，3门选修课。
课程除了数据分析技能外，还涵盖了物流、供应链、市场营销、产品等商科内容。
从录取要求来看，MIT对学生本科专业背景限制不多，计算机、经济、金融、工程、数学、物理、统计等都有，但录取学生的 GPA平均达到了3.9，托福不低于105分也基本是一个底线，此外，实习和推荐信都是比较强有力的加分项。
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5. 圣路易斯华盛顿大学
圣路易斯华盛顿大学的BA项目设立在奥林商学院下，自设立以来就在不断发展，如今，BA项目下已经设了5个track，分别是客户分析，会计分析，供应链分析，金融科技分析和医疗保健分析，选择空间很大。
学生根据自己的兴趣在喜欢的track里修满21个学分，这也为日后在不同领域就业做了准备。
课程设置上偏向技术型，学校看重申请者的量化，数理和计算机能力，明确要求申请者必须本科修读过微积分I，微积分II和统计学课程。
再来人WUSTL BA录取捷报：
-04 BA常见工作方向-
1. 互联网方向
像是谷歌，IBM，BAT，都可以说是数据的天下了，在这类公司，对数据处理的要求很高，需求也很大。
如果你在编程能力方面非常强，可以选择去做软件工程师；如果商业能力比较强，可以选择去业务岗，比如运营、data scientist等。
2. 市场方向的分析师岗位
其实商业分析最开始出现就是在市场营销上，比如说市场营销的市场分析、用户分析、用户行为分析等等。
市场营销这个领域对于数据类人才的要求也越来越高，主要体现在越来越多的数据需要进行专业的分析，而BA专业正好解决了这个需求。
3. 金融方向
金融行业的数据应用也是比较多的，主要分为投资和信用风险类，可以选择的岗位有Quantitative Researcher，Quantitative Trader或者Data Scientist。
学金融的学生如果读硕士选择BA，应该对专业有所加持。试想一个学金融的又修了BA，既懂金融，又懂商业分析，其优势不言而喻。
总的来说，BA对于申请者的专业背景要求虽不做要求，但越好的学校越重视申请者的量化、数据、统计等方面的能力，且需要的分数也都不低~
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