留学美国：剖析自带光环的商业分析究竟是个什么神仙专业 留学热门专业：获得数据科学学位前你应该知道的几件事

留学美国：剖析自带光环的商业分析究竟是个什么神仙专业？

专业设置

从专业的名称来看，大部分学校都是叫Business Analytics, 根据开设课程和所在院校的不同，也有的学校开设的项目叫做Analytics, Data Analytics, Applied Analytics, Customer Analytics, 或Predictive Analytics等等。专业的时间长度大多数是1-1.5年，绝大部分BA项目是属于STEM项目，毕业后最长可获得36个月的OPT时间。

申请要求

专业背景

理想状态需要会编程、数据处理软件：SAS, Python以及一些语言比如R语言。学校希望你能具备这这方面的能力，但是相对于CS, data science的要求是低的，不必须要会熟练掌握programming。同时，很多的BA项目对申请者都表达出很强的包容性。即便没有编程、数据处理软件的相关知识，但是可以让学校看到你的学习能力也是可以的。有些学校项目对背景要求比较严格（如UT Austin），推荐网站Coursera，可以修BA的相关课程来提升自己的背景。不同学校对于申请者背景要求不同，通常来讲可以申请BA的专业包括：

· 计算机科学Computer science/Technology

· 工程Engineering

· 建筑Architecture

· 商业管理Business Management

· 金融Finance先锋网

· 数学Math

· 统计Statistics

· 经济Economics

· 社会科学Social Science

先修课要求

不少项目对于申请人有先修课的限制，常见的先修要求有微积分、线性代数、统计、甚至编程。当然，没有达到先修课的要求也未必完全申不了，一方面可以积极和学校协商大四补课、或者上网课代替，另一方面也可以用成绩单以外的其他经历来证明自己这些方面的能力。

不同项目对于数理背景的要求程度不同，不强制要求不代表要求低，有先修要求也不代表要求高，需要根据不同项目具体分析。一般而言，满足数学三件套——微积分、线代、概统即可，有编程技能则是锦上添花。

标化成绩

高难度项目

GRE 325+, TOEFL 105/IELTS 7.5, GPA 3.6+/4.0

数据高度相关实习/科研/竞赛（非Excel）

综排前30、UT-Austin、Georgia Tech

中等难度项目

GRE 320, TOEFL 100/IELTS 7, GPA 3.3+/4.0

数据实习（含Excel）/两段商业实习/理工课题

综排31-70、MSU

科研实习建议

建议找到技术性强的数据分析岗位，同时能与市场相结合

互联网公司、电商公司、金融公司、银行、证券公司等数据分析岗位

其他

建议参加数学建模比赛、商赛等等，进一步提升自身背景。

发展就业

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（撰稿： 编辑：Vivi老师）

留学热门专业：获得数据科学学位前你应该知道的几件事 (一)

于是乎，数据科学家成了技术领域内职位数量增速最快和薪酬最高的岗位之一。Indeed.com公司的首席经济学家Tara Sinclair博士表示，早在2015年，数据科学家的岗位就充分显示出了其高增速的特性，当年1季度，劳动力市场贴出的数据科学家招聘启事就同比增长了57%。

然而，尽管有如此强烈的需求，大多数人并不完全清楚想得到如此令人垂涎的岗位需要怎样的教育背景。你应该主修数据科学课程？还是修读一个数据科学的学位？多参加一些训练营？还是修读一些类似Coursera的网络公开课程就直接尝试入“坑”？

专业人士指出，获得一个数据科学的学位没有坏处，但不是所有的项目都有相同的设置，通往数据科学家的道路上，还有其他同样有效的路径。所以，如果你正在考虑读一个数据科学的学位，专家们有一些想对你说的话。

第一，你并不一定真的需要一个数据科学学位。

Edwin Chen曾在Twitter从事广告质量工作，在Google从事定量分析工作，并在 Dropbox从事数据科学工作。他的博客是数据爱好者的必读之作。

他更多地支持自学而不是科班教育，他从多个角度解释了个人该如何通过自学进入数据科学领域：

“就像很多人可以通过自学成为软件工程师和数学家，也有很多人可以通过自学成为数据科学家。毕竟，尽管越来越多的大学开设了数据科学项目，数据科学其实并不是一个你在象牙塔里学到的东西。我认识的很多最出色的数据科学家并非来自数据科学专业，而是来自机器学习、统计学和计算机等专业。”

Chen还用了自己学习数据科学的例子来证明他的观点：

“我在学校里修读了数学、计算机和语言学，并在自然语言处理方面做了很多研究，实际上这些经历组成了我的教育背景。但就我日常工作中的大部分事物而言，比如机器学习、广告、推荐、数据处理、统计分析等等—我是在工作时才掌握了这些技能。”

第二，数据科学是一门交叉学科，涉及到很多专业。

你可能不需要数据科学学位，因为这份工作实际上是不同技能组合的混搭，以前这些技能很少能在一个人身上同时具备。

Rob Hyndman目前是《国际预测杂志》的主编，已经撰写过超出100篇研究文章和5本书。

他提供了一些背景知识，比如数据科学家传是如何接受培训的。

“数据科学家往往来自两个不同的学科，计算机科学和统计学，但最好的数据科学充分融合了这两个学科。传统培训的问题之一是统计学家没有足够了解机器学习产生的一些新想法，或者计算机科学家并没能深入了解经典统计学。”

下面就美国排名较前的Data Science的研究生项目进行介绍，这些项目因为在课程设置、教授水平以及研究发展方面表现卓越，因此在该领域中位列前茅。

1、哥伦比亚大学Columbia University（2020年USNews综排3）

纽约市哥伦比亚大学（Columbia University in the City of New York），是一所坐落于美国纽约市曼哈顿上城晨边高地的世界顶级私立研究型大学，是美洲大学协会的十四个创会成员之一，及著名体育赛事联盟常春藤盟校的成员，并且是美国第一所授予医学博士学位的大学。整个20世纪上半叶，哥伦比亚大学和哈佛大学及芝加哥大学一起被公认为美国高等教育的三强。哥伦比亚大学被视作世界上最具声望的大学之一。

哥伦比亚大学（Columbia University）的MSDS项目与其他数据科学研究生项目相比，周期短，课业重，针对性强。该项目的目标受众是那些希望能够改善就业前景或转向数据科学工作人士或者非数据专业学生。为了适应在职学生，该学位学生可以选择兼职或全日制。

MSDS的课程包括21学分的必修/核心课程以及一个capstone项目。主要课程涵盖了数据科学的一些基本知识（例如机器学习等），而Capstone项目则通常是由教师或当地组织赞助的长达一个学期的数据科学项目。

该项目最大的乐趣来自9学分的选修课。学生可以选择专注于创业的课程或选择任何一个哥伦比亚数据科学研究所的学科领域进行深入研究。这个多元化的研究中心正在开展各种数据科学的研究工作，从健康分析和网络安全到智能城市和新媒体等各个需要大数据判断的领域。同时该研究所还有一些致力于计算和材料发现分析前沿的工作组，对于想要深入学习数据科学的学生来说，是一个极好的选择。

哥伦比亚大学有一个世界顶尖的大数据科学与工程研究室(Institute for Data Sciences and Engineering)，学生在此参与实验与科研项目项目的学生将有机会从事包括毕业项目在内的独创研究，并与行业合作伙伴以及教学人员沟通互动。毕业生可以选择金融等服务领域工作，也可以选择偏向技术的IT企业。

申请材料：

• 网申以及85美元申请费。

• 成绩单。

• 文书。3封推荐信，个人陈述，简历。

• GRE。不接受GMAT。

• 托福或者雅思。

2、宾夕法尼亚大学 University of Pennsylvania（2020年USNews综排6）

宾夕法尼亚大学，简称宾大（UPenn）。位于美国宾夕法尼亚州的费城，是一所著名的私立研究型大学，8所常春藤盟校之一，还是美洲大学协会的14所创始校之一。学校创建于1740年，是美国第四古老的高等教育机构，也是美国第一所从事科学技术和人文教育的现代高等学校。美国《独立宣言》的9位签字者和《美国宪法》的11位签字者和该校有关。本杰明·富兰克林是学校的创建人。

宾夕法尼亚大学在艺术、人文、社会科学、商学、建筑与工程教育上处于领先地位，其中尤为知名的学科是商业学、法学与医学。学校拥有约4,500名教授，近10,000名全日制大学生与10,000多名研究生。2006年学校获得的科研经费达到6千6百多万美元，从事研究的人员包括约4,200名教职工，870名博士后，3,800名研究生与5,400多名技术人员。同时，学校每年的建设投入达到4亿美元以上，在常春藤盟校中名列前茅。截止2019年10月，共有36位校友、教职工及研究人员获得过诺贝尔奖。

宾夕法尼亚大学的MSE in Data Science项目设置在School of Engineering & Applied Science, Department of Computer and Information Science (CIS)下。项目属于STEM，为期一年半至两年，学生需要完成10门课，将有关机器学习、大数据分析与统计学等核心课题的前沿课程与多样化的选修课有机结合，给予学生选择在特定的目标专业领域内应用技能的机会。项目包括基础课程及数据科学应用领域的实习。毕业生就业形势良好，就业率较高，可以进入工程技术、咨询、决策等领域。

申请材料：

• 网申以及80美元申请费。

• 成绩单。

• 文书。2封推荐信，个人陈述，简历。

• GRE。不接受GMAT。

• 托福或者雅思。托福建议100分，雅思建议7.5分（只接受纸质版送分）。

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参考文章：

https://www.stitchdata.com/blog/5-things-you-should-know-before-getting-a-degree-in-data-science/

撰稿：Ivy