

随着互联网的兴起,越来越多的数据产生,各行各业对数据的重视程度也与日俱增。然而能够有效分析这些数据并将他们应用于商业的人才却极其短缺,在美国职业社交网站领英网(LinkedIn),有3.6万个数据科学家的职位虚位以待。另一家网站的数据显示,去年底有6000家公司正在招聘数据方面的人才。麦肯锡的《大数据》报告显示至2018年美国大数据资深分析专家存在14万至19万缺口,决策经理和分析师缺口将达到150万人。
目前在美国开设BA专业的学校很多比较有名的学校有西北大学、卡耐基梅隆、康奈尔、南加州、北卡教堂山、罗切斯特、迈阿密、德州奥斯汀等。大部分学校的BA专业开设在商学院下面,少数学校开设在其他学院,比如西北大学和康奈尔大学开设在工程学院,卡耐基梅隆开设在信息管理学院,北卡教堂山开设在统计与运筹系。要特别注意这样的项目是否可以接受GMAT成绩,比如康奈尔就不接受GMAT成绩。
完成BA的学习以后,学生可以收获一下能力,增加自己在就业市场的砝码:
专业领域
(1)数学。微积分和线性代数是大多数数据挖掘应用程序需要矩阵计算的基本算法。
(2)统计学。掌握相关性分析、多元回归,揉合各种数据从不同角度进行预测性和指导规范性建模,会使用R、SAS、SPSS、SciPy、Stata等统计工具软件。
(3)编程和写脚本。掌握编程语言可以更具竞争力,如:Python、C/C++、Java、Ruby、Perl、MATLAB、Pig等。
(4)数据库。熟练掌握SQL,关注NewSQL这类高扩展、高性能数据库,如:Cloudera Impala、Clustrix、VoltDB等。
(5)分布式计算系统:熟悉Apache产品族,钻研NoSQL平台,了解Apache Cassandra和MongoDB的优缺点,动手实践Hadoop、HBase、Cassandra、MapReduce、Hive等不断出现的新系统。
(6)数据挖掘。数据挖掘是跨学科的,借鉴人工智能和机器学习、统计数据和数据库系统等。
(7)数据建模。从ERWin、Agile Data Modeling、ORM Diagrams、UML class diagrams、CRC cards、Conceptual/logical/physical schema、DDL、Bachman diagrams、Zachman Framework等数据建模工具开始,掌握建模技术和方法。
(8)数据可视化。选择掌握Flare、HighCharts、AmCharts、D3.js、Processing、Google Visualization API、Raphael.js、Tableau等其中一些可视化工具。
人文实力方面主要有以下要求:
(1)专业领域知识。对某行业及其数据非常了解,诸如医药、政府、零售、制造业等。
(2)创造力。有创造力的数据科学家都是充满好奇心的,需要出众的发现能力。
(3)善于包装会编故事。将复杂的数据包装后像讲故事般娓娓叙述出来。
(4)顺利执行项目、保证实现目标的项目管理能力。
(5)通过简短的交流能达到目的的能力,称为电梯间交流(elevator speech)能力。
最最最重要的是BA目前属于美国STEM专业,留美毕业生可获得长达36个月的OPT,对于国际生留美找工作是莫大的优势!BA专业毕业的学生广泛分布于银行、快消、能源、政府、医疗、保险、制造和药品等行业,越来越多公司,尤其是科技公司,如国外的Google, Facebook, Twitter等,国内的腾讯、百度、阿里巴巴、新浪等,越来越重视数据的收集与分析。在这些科技巨头眼中,世界已经进入大数据(BigData)时代。BA这个专业还很新,但发展会很快,是一个就业面非常广的专业。相信还会有越来越多学校开设这个专业,就业前景也会被看好。
下面是美国开设有商业分析专业大学, 供各位同学参考:【>>>在线测试我的留学申请优劣势】
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