一、两个专业的薪水对比
在美国，cs和ba的就业前景都很光明，只要注重个人能力和素养的提升，不做低端人才，都能找到一份比较不错的工作，起薪也不会低。
1. ba专业
ba专业的薪资较高，一般由底薪、奖金、股票和期权组成。2019年2月，薪酬网站inee数据显示，与ba专业相关的职位收入范围在5.8w~12.7w美元，如麻省理工学院的ba项目的基本薪资可以达到11w美元/年。
2. 计算机专业
对于cs硕士的毕业生，毕业后拿到10-12w的年薪是非常常见的事情，更高的，也有硕士毕业生进入谷歌可以拿到20w美元的年薪。
二、就业前景
在一切都能数据化的时代，商业分析的就业前景不可限量，目前岗位缺口非常大。在美国人看来，中国人通常拥有着非常强大的数理能力，再具备优秀的编程能力，必将是各大企业所渴求的人才。如果在商科方面有着更深入的钻研，未来大可成为管理高层的候选人。
但就就业岗位的数量来说，cs专业仍排名第一，现在能和互联网搭上边的公司都对cs专业人才有需求。2018年，美国劳工部公布的lca数据显示，留学生找到的工作岗位数量排名第一的仍然是it行业，其数量甚至大于之后49个排名的总和，所以，计算机专业仍然是在美国找工作的第一选择，预计在未来相当长的一段时间内依然保持巨大优势。
从毕业生的数量来看，目前美国综合排名top100的综合大学，只要约有30所学校开设了ba专业，而开设cs相关专业的则占有近60所，按照目前国内留学生对cs专业的申请热情来看，预计3-5年内，cs行业竞争的激烈程度不会下降。
1. ba专业就业选择
在美国，ba毕业生的就业选择非常广泛。在科技、金融、物流、咨询等众多领域，几乎所有的大型公司，都在运用数据分析来优化运营决策。
就业领域，如金融、科技、物流、咨询、健康保险、人力资源、供应链管理、国际商务、市场营销等；
就业公司，如ibm、sas、德勤、博思咨询、谷歌、脸书、推特、联邦快递、沃尔玛等；
就业岗位，如商业分析师、市场分析师、项目管理分析师、定价优化分析师、商业案例建模分析师、数据分析师、商业智能分析师、决策科学分析师等。
这里我们重点说一下ba专业以下四个就业方向的局限性，也是就业需要考虑的因素。
（1）市场营销
这是ba专业最有利的方向之一，尽管必然与市场营销专业的学生产生竞争，但在精准广告投放这一行业，ba的优势足以取代传统mkt。
（2）咨询
ba的课程设置非常符合咨询专业的需求，不会过于商业，也不会像计算机专业那么偏理科，
但语言一关确是很多中国学生进入该行业的拦路虎。
（3）金融方向
ba毕业生选择金融行业，也将面临与金融行业的竞争。不过，目前有很多公司都在运用机器学习来做市场，这更有利于ba专业学生。
（4）信息技术方向
与cs、s专业的学生相比，ba专业的竞争能力会弱一些，但确实有不少项目中都有ba去做数据科学家的例子。
2. cs专业就业选择
cs毕业生的就业也非常广泛，涉及各行业，你可以进入金融领域，做算法工程师、分析师，进入it行业，做软件开发工程师、数据库开发工程师等。这里，我们把cs专业毕业生的就业岗位按工作内容主要分为以下3类——
（1） 软件开发/编程
不论是研究算法的，还是研究人工智能的，或者软件工程、图形处理、网络等研究方向，大家都有一个共同的出路——去写编程、去做软件开发。
（2） 软件测试/质量保证
有人写程序，就有人在后面找bug。该方向对技术的要求较低，大概可以分为两种，一种是全手工测试，以点击鼠标为主，不需要编程；另外一种是自动化测试，用软件工具或者自己开发新的编程实现自动化测试。可以说，任何一个cs方向的人，都能胜任这份工作。
（3） 数据库/网络管理
这个方向的对编程的要求也很低，工作内容主要是管理和维护网络和存储备份数据库，不需要整天写代码。从业人员是工作经验越丰富越受欢迎，岗位待遇较高且稳定。
三、申请ba硕士项目要做的准备
ba多开设在商学院下，也有少数的开设在工程学院及信息学院（教学更侧重计算机编程能力）。但不论教学重点是什么，ba作为数学、计算机和商业管理的交叉学科，硕士项目招收的学生大多是计算机和数学背景，很少数学生是商业背景。一般来说，商学院ba的毕业生起薪要高一些。
尽管很多高校的ba项目官宣“对申请者的学术背景无硬性规定”，但我们建议ba研究生的申请者最好具有以下先修课的知识。
商科领域——具有经济学、金融、管理学等知识，在面对产品销售、用户行为等海量数据时，能敏锐洞察到数字背后潜在的商业问题；
数学领域——具有微积分、线性代数、概率、统计学等知识，最好精通回归分析，知道如何建立和评估多变量的统计模型；
计算机科学领域——掌握python、r、matlab、sql等编程和写脚本技能。因为ba知识体下，计算机更侧重实用性和运用能力，所以变成难度也有所下降，c语言和java几乎用不到。
大家可以通过上网课补充数理知识，比如mooc、人大网课、coursera等，其成绩会被大多申请学校认可。另外，跟商科关系越近的专业越需要实习经历。利用暑假时间找公司实习，把所谓的数据分析能力带到实战中，尽量去到大公司2到3次，每次实习1个月以上的时间就足够了。
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