BA和DS专业区别是？
BA毕业之后，适合从事什么职业呢？有哪些学校申请DS项目难度低呢？
如果你对BA和DS专业的申请还有疑问，不论是选择专业、学校，还是未来的职业方向，这篇文章或许能为你提供帮助！
本文要点
BA&DS 专业介绍
BA&DS 目前就业情况
分析学申请条件
分析学院校项目介绍
传统的分析学（MS in Analytics）始于2007年，直到2013年，纽约大学系统性地将BA和DS项目区分开来，现代商业分析学才真正起步。
如今，BA和DS专业正处于快速发展的趋势中， 这些专业在今后的职业生涯中将变得越来越重要。
# 数据科学（DS）和商业分析（BA）
数据科学（DS）：
30% 统计学/数据科学
50% 计算机科学
20% 应用
商业分析（BA）：
30% 统计学/数据科学
30% 计算机科学
40% 商业
区别：
DS侧重于计算机科学和数据科学技术的深入研究;
BA则更侧重于商业知识和决策分析。
在国内和北美，商业分析 （BA）和数据分析（DS）的就业情况确实存在一些差异，这主要反映了各地市场和企业对这些角色的不同需求和定义。
国内会把BA和DS统称为数据分析师，最常见的行业是互联网行业，如果对it行业有兴趣都可以去尝试。最近一些公司开始倾向于模仿北美市场，明确区分商业分析师（BA）和数据分析师（DS）的职位，因此在申请岗位时务必要仔细分析职位描述和职业需求。
在北美，商业分析（BA）和数据分析（DS）之间存在明显的协同作用。 尽管它们可能会互相合作，但它们的职责和工作内容是清晰而明确的。
国内的情况更倾向于不论是商业分析还是数据科学的学生，他们都可能从事数据分析工作。
如果毕业后有计划回国发展， 可利用OPT的机会 在北美工作1-2年，这样可以极大地提升你回国的就业竞争力。
从上表可以看出，疫情的初期开始，DS岗位需求还是很大的。
# 数据科学（DS）
数据科学专业的就业前景非常广阔。就业者可以在大型互联网企业、金融机构、医疗机构、教育机构等各领域找到丰富的就业机会。具体职位包括数据分析师、数据科学家、机器学习工程师、AI工程师等。
# 商业分析（BA）
在大数据时代，许多行业都需要精通数据分析的专业人士，包括IT、互联网、游戏、通信、金融（券商、投行、基金、资产管理）、医药、咨询和零售等领域。
从表格中可以看到，北美最受国际人士欢迎和放发工签的前50个岗位总人数超过14.68万。其中，软件工程师类岗位占15个，人数达7.85万；分析类岗位占11个，人数达2.66万。 分析类(BA和DS)岗位合计人数为10.51万，约占前50岗位总人数的18%。
# 商业分析（BA）
BA专业通常不要求学生拥有本科计算机编程背景或相关学位， 但建议掌握一门编程语言，如Python或R ，商科类专业比较好申请。（有相关背景会对录取更有帮助。）
任何具备数学基础的专业学生都可以申请BA专业，例如：经济学、金融学、计算机科学、数学、工程类、统计学等。
# 数据科学（DS）
和BA申请区别上，DS申请上更加强调对统计学、数学和计算机等量化技能的要求。
分析学申请能力模型
通过完善数学、统计、计算机和实习经验的综合背景，构建强大的分析学申请能力模型。
数学：
课程：微积分、线性代数
竞赛：数学建模竞赛（国赛、美赛）
统计：
课程：统计学、概率论
工具与数据库：SQL、Pandas、RStudio
计算机：
掌握一种以上的编程语言：Python、R、Java、C++
实习：
实习应根据自身情况弥补不足。如果各方面能力都已具备，建议选择咨询公司、投行或券商的行业研究岗位。
