被挤爆的行业商业分析vs数据科学我该怎

随着大数据的兴起，无论是金融，经济，教育还是互联网，甚至连外卖行业都急需具有数据分析能力的人才，强大的数据处理和分析能力已经成为企业的核心竞争力。

为了满足市场对数据分析人才的需求，商业分析（BA-BusinessAnalytics）和数据科学（DS-DataScience）成为赴美留学申请的热门专业。

本文将围绕项目的区别和申请准备，包含跨专业申请，对美国研究生的BA项目和DS项目进行分析和讲解，话不多说，我们这就开始吧↓↓↓

?BA和DS的定义：

商业分析（以下简称BA）简单地概况来说，属于交叉学科，是统计学知识在企业实践中的具体应用，两者的基础知识是相通的，都需要对于数据的熟悉、敏感度，以及处理数据、建模分析的能力。

数据科学（以下简称DS）是一门涉及到统计,数据分析及其相关方法的科学，借用数据去“理解和分析实际现象”。数据科学使用到数学、统计、信息科学和计算机科学等各个学科的技术和理论，特别是以下分支：机器学习,分类,聚类分析，数据挖掘，数据库和可视化。

?BA和DS项目开设和课程侧重点：

BA专业多设置在商学院下，课程包含数学与统计学，计算机和管理科学；其中统计学知识超过1/3，计算机和商科知识各占近1/3。

DS专业更多设置在工程学院和文理学院下，课程设置更侧重于利用计算机进行数据分析，其中计算机知识占到约1/2，然后再是数学和统计应用方面的知识。

除了硬性的三维分数以外，以下主要从申请人的专业背景，先修课以及软实力（如：实习或科研）来进行分析。

?BA申请准备

①专业背景：

BA是一门交叉学科，并没有限制专业背景，但最好要有一定的商业知识储备，并掌握编程和数据处理软件，例如SAS,Python以及一些语言比如R语言。因此，具有数学和统计，计算机科学，工程类，以及商科类背景的同学相对有优势。

②如转专业申请BA，先修课建议：

1）数学：线代，微积分，概率论和统计

2）计算机：基础编程语言，如C,C++,Java,orPython，R；以及统计软件和数学工具如：SAS,Stata,SQL，MatLab,R,S-Plus,Mathematica

3）商科：财会，金融，市场营销等

当然，没有达到先修课的要求也未必完全申不了，一方面可以学校内辅修，补课、或者上网课；另外，也可以用成绩单以外的其他经历来证明自己的能力。

③软性提升：

相关的实习/科研经历是非常加分的，建议的实习例如：券商、保险、基金、咨询、快消、互联网、强等企业数据分析岗，或者实验室数据分析的项目。

?DS申请准备

①专业背景：

因DS大多数开设在工程，文理学院，如数学或者统计等专业内，因此DS倾向录取数学、统计等背景的学生，同时希望申请人有软件编程基础、会写程序分析数据。如果没有非常强的数理基础，建议申请BA等要求没有这么强的专业。

②如转专业申请，先修课建议：

以下概括美国大多数院校的DS硕士要求：

1）计算机基础

2）数学基础（比如微积分、线性代数）

3）概率论或者统计

4）如果没有这些先修课程甚至会开始预科夏季课程给学生，不计入学分当中，比如布朗大学。

如果有转专业计划的同学尽可能的修习以上课程，提升自己的竞争力，通过二学位、辅修学位、暑期课程、网课等方式多修课程，或者多参与相关的实践实习科研也对申请数据科学有很大帮助。

③软性提升：

1）科研类型：计算机数据挖掘、深度学习、人工智能机器学习、数据分析等专业方向为主

2）实习岗位：互联网公司、电商公司、金融公司、银行、证券公司等

许多学校都可以自称世界一流大学

然而似乎只有哈佛

敢理直气壮说自己是世界第一

哈佛的法学院和商学院都名声在外

最近两年，哈佛新成立了数据科学项目

理工科学子们也都有机会圆梦哈佛了！

虽然仅成立短短一年

但当哈佛的brandname

撞上最火的datascience

光听名字就已经让无数人神往了

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