有人了解美国的商业数据分析硕士专业吗？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。2013年起，MSBA项目增长特别多，美国众多高校纷纷开设此类专业，预测今后此项目数量会越来越多
有人了解美国的商业数据分析硕士专业吗？
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。2013年起，MSBA项目增长特别多，美国众多高校纷纷开设此类专业，预测今后此项目数量会越来越多。近年来美国陆续有30多所大学开设了商业分析专业#28Business Analytics#29，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{pinyin：jiào}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也有开设，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běi 卡罗来纳大学教堂山分校开设在统计与运筹系。就目前来看，商业分析专业竞争的激烈程度不是特别高，比金融，金融工程的录取要相对容易【拼音：yì】一些。
申(pinyin：shēn)请特点
1.硬件分数(shù)
美国商业分析类硕士一般在美国基（jī）本属于STEM专业，开设在商学院下面的BA项目接受GMAT和GRE开设在工程学院下面的更倾向于GRE，建议在申请时，具体查看学校的要求。好的学校托福要求100 ， GPA 要求3.5 具体分数可参考各学校《读：xiào》往年录取的平均分。
2.申请背[繁体：揹]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（繁体：學）、计算机、统计、工程、经济学和金融等领域{pinyin：yù}定量分析能力强的学生，如旧金山大学。总体来看，来自任《读：rèn》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。
3.工作#28实习{练：xí}#29经验
MSA/MSBA硕《繁体：碩》士项目只有（练：yǒu）一《练：yī》所纽约大学#28MSBA#29要求有至少5年的工作经验。#28PT项目#29
商学院的MSBA对申请者工作经验要求更高一些。亚利桑那州立大学录取学生有平均1.8亚博体育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《拼音：sī》安娜州立大学建议申请者有一定工作经验，有利于申请。
大部分项目不需要工作经验，一般能有数据分析，行业分析、市场分析、金融分析等领域(yù)的实习经验非fēi 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。
申【pinyin：shēn】请要求
本澳门博彩{běn}科
一世界杯般申请[拼音：qǐng]材料要求：
1、申请{pinyin：qǐng}表
2、学(繁：學)历证明
3、托福或雅思成绩#28top30的院校托福分数建议100分以上（练：shàng）#29
4、SAT成绩或ACT成绩[繁体：績]#28申请前100院校最好有sat或者act成绩#29
5、高中成绩单#28中英文各一份，加盖学（繁：學）校公章#29
6、推荐信#28一般需要3封英文{wén}推荐信#29
7、个人[rén]陈述
上述是申请的（读：de）基本要求，具体分数以及材料要求以学校官网为准。
研(yán)究生
一般申请材[练：cái]料要求：
1. 有相关专业的（读：de）本科学位
2. 本科成绩单《繁：單》
3. 简【繁体：簡】历
4. 托《繁体：託》福或雅思成绩
5. GMAT或GRE成绩[繁：績]
6. 个人[练：rén]陈述
7. 2-3封推tuī 荐信
8.澳门新葡京 部分学校需要面试《繁体：試》
9. 极少学校要求有工作【读：zuò】经验，如纽约大学
上述是申请的基本要求，具体分数以（拼音：yǐ）及材料要求以学校官网为准。
课【kè】程设置
本科核心课[繁：課]程
数据分析编程，数据分析，优化，概率统计，微积{繁：積}分，网络分析等
本科学位类型（拼音：xíng）
BS
本科学[繁：學]制
4年
研究生核[繁体：覈]心课程
应用统计学、应用数学、计算机、优化选择(繁体：擇)、客户行为学、风险管理、运筹学和决策理论，商《拼音：shāng》业{pinyin：yè}统计方法，商业流程模型，商业决策模型，数据管理，运营管理等
研【读：y澳门新葡京án】究生学位类型
MSBA、MSA
研《拼音：yán》究生学制
1-1.5年
就业《繁体：業》指导
商业分析的就业方向主要有在zài 跨《拼音：kuà》国公司，外资商社，中外合资企业等各类涉外商务机构或者外经贸部门中担任商务管理，项目管理分析，商业分析师，系统分析《练：xī》员等职位。
就{pinyin：jiù}业领域
主要就业领域包括：市场购物分析、消费者行为、社会《繁：會》网络和情绪分析、推荐系统、欺[pinyin：qī]诈和犯罪检测、卫生保健供给医（繁体：醫）疗欺诈、健康科学#28如基因组学#29、供应链、金融、网络安全、图书馆和网络安全等。
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