Business Analytics 商业分析
Business Analytics（BA）是近些年随着互联网的发展快速兴起的专业。该专业虽然每年在扩招，但其扩招的速度远远不及申请者的增长速度。
什么优势让BA成为当红炸子鸡？
STEM专业+OPT三年
工作机会多+就业率高
起薪高+福利好
跨专业申请友好
同时，BA的录取门槛也是水涨船高。 首先，BA专业的招生官重视学生 数学方面的学术背景 ，包括线性代数，高数微积分、数理统计和概率论。
如果是设置在工程学院或信息学院下的BA项目，针对 计算机方面 也有较高的学术背景要求，比如编程数据库等。
而且，申请者需要有相关工作经验，尤其是具备计算机程序设计和统计等方面工作经验的申请者是首选。
以USC为例，2020年BA专业录取的学生平均具备3.68的GPA和1年的工作经验。平均GRE录取分数是324分，GMAT则为725分。
想要在BA申请大军中占有一席之地，足够优秀及丰富的背景，可以说必不可少。
Data Science 数据科学
Data Science也是当下的大热专业，想要挤进这一专业的学生数量也是在逐年递增。 然而真正开设这一独立专业的院校选择为数不多 ，让本就激烈的竞争变得“惨烈”。
跟BA一样，学校对于DS学生在本科的专业背景更加看重，会更加重视有计算机以及统计背景。
以UC Berkeley为例，DS专业对申请者有着较高的先修课要求，除了数据科学基础、微积分、线性单数、程序结构、数据结构这些基础要求，还有较高阶的统计和计算机科学等preferre courses。
再以布朗大学为例，该专业要求至少一年的微积分课程、一个学期的线性代数、一个学期的基于概率统计的微积分，以及编程入门。 如果学生没达到线性代数、概率统计和计算机科学的最低要求，也是有可能收到有条件录取 ，需要学生在开学前的夏季在受认可的机构完成这些先修课。
近几年Data Science专业的录取率也不容乐观 ， 申请者需要仔细浏览每个Data Science项目的课程设置。另外，很多学校会开设与Data Science相关的专业，并且课程设置也很实用，这都可以作为备选专业。
Computer Science 计算机科学
计算机科学专业是 就业前景最好 的三大专业之一，薪资水平相较于其他专业要高很多，但同样面临着激烈的竞争与挑战。
虽说3.0的GPA的最低要求不难打到，但 一般情况下至少要达到3.5甚至3.8才能申请到心仪的大学。
CS专业一般会看重申请人的专业背景，很多顶尖院校项目都要求申请人必须有计算机的本科学位，或者是修过计算机相关的核心课程，如C语言、数据库、JAVA、计算机结构等。总的来说， CS并不是一门容易跨专业申请的学科。
除了学术成绩和语言成绩以外，计算机硕士申清还建议有相关的专业研究背景，积极联系教授加入研究项目，或参加相关竞赛积累经验，都是为申请加分的准备。
CS也是一门侧重实践的学科 ， 申请者最好要有高含金量的相关工作经验或实习经验。如果有谷歌、微软、百度等科技巨头公司的工作经验，申请时也会大大增强优势。
Financial Engineering金融工程
金融工程专业考察申请者四个方面的能力： 编程，建模，数学，金融 。
编程指的是对语言的熟悉，而建模指的是对数值方法、萌卡模拟、傅里叶变换等工具的理解和掌握。数学方面则要求申请者对概率论、数理统计、微积分、线性代数等科目的熟悉。金融方面，学生不仅要懂期权等衍生品的交易规则，还要懂一些 市场微观结构 ，更重要的是要懂市场背后博弈的逻辑。
像NYU金工要求申请者满足以下先修课的要求：线性代数、概率论、多变量微积分（高级）、应用统计、电脑编程。
除了这些对这些学术方面的考量，金工专业还会考察学生 独立思考、独立解决问题 的软实力。本科期间相关的实习经历，则会成为这些软实力的重要体现。
金工专业每年都会收到大量申请，申请门槛也是逐年上涨。2020年秋季，NYU金工硕士接受录取的学生的Quant GRE平均得分为169/170。 想要在巨大的申请池中脱颖而出，申请者各方面的背景都要足够优秀。
申不上热门专业怎么办
BA、DS、CS、金工这些大热的硕士专业的背后，是激烈的竞争和较高的入学门槛。
然而，“热门专业=好专业”是一个误区。知彼知己，百战不殆， 适合自己才是最重要的 。只有分析、独立思考 ，才能做出聪明的选择。
如果想申请这四大热门专业，不妨也同时考虑更多相关的其他专业。
对于BA的申请者来说，商学院的其他众多专业都有 不错的就业前景， 比如：金融、市场营销、会计、人力资源管理等。
想冲一冲DS、CS或者金工的同学也可 以试试数学、统计、分析、信息管理、科技管理、工业工程等相关专业。
总之， 广撒网，多敛鱼，择优而从之。
大家不要盲目追随热门专业，避免抱有“非这个专业申请不可”的固执心理，导致自己最后的申请得不偿失。
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