近几年，大数据为各个领域带来了全新的变革，大数据的重要性越来越被企业和国家所看到，大数据工作者的需求再次被无限放大，他们的薪资和社会地位也在不断上涨。马云在演讲中就提到，未来的时代将不是it时代，而是t（ata technology）的时代，这也充分显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。那么如何才能成为高薪资高地位的大数据人才？大数据相关职位有哪些？学什么专业才能从事大数据？今天就来具体聊聊。
一
什么是大数据？相关职位有哪些？
01
什么是大数据
大数据（big ata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据有以下三个特点：大批量﹙volume﹚、高速度﹙velocity﹚和多样化﹙variety﹚ 。
大批量 – 大数据体积庞大。企业里到处充斥着数据，信息动不动就达到了tb级，甚至是pb级
高速度 – 大数据通常对时间敏感。为了最大限度地发挥其业务价值，大数据必须及时使用起来
多样化 – 大数据超越了结构化数据，它包括所有种类的非结构化数据，如文本、音频、视频、点击流、日志文件等等都可以是大数据的组成部分
大数据相关工作主要是指基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现，以辅助企业做出商业决策。
02
国内外领先的大数据公司有哪些？
国内：阿里巴巴、华为、百度、腾讯、浪潮、探码科技、中兴通讯、神州融、中科曙光、华胜天成、用友等。
国际：ibm、惠普、splunk、戴尔、opower、teraata、甲骨文、微软、亚马逊、谷歌、new relic、alation等。
03
大数据相关岗位及职责
1.大数据开发工程师
开发，建设，测试和维护架构；负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等
2.数据分析师
收集，处理和执行统计数据分析；运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力
3.数据挖掘工程师
数据建模、机器学习和算法实现；商业智能，用户体验分析，预测流失用户等；需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求
4.数据架构师
需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署；高级算法设计与优化；数据相关系统设计与优化，需要平台级开发和架构设计能力
5.数据库开发
设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等
6.数据库管理
数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等
7.数据科学家
数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法；利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换
8.数据产品经理
把数据和业务结合起来做成数据产品；平台线提供基础平台和通用的数据工具，业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用
04
大数据岗位的职业发展
由于目前大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有的时候成功就是这样，方向和平台选择对了，只要付出足够的汗水，选择大于努力。
图片
二
大数据分析师介绍
01
大数据分析师及其主要职责介绍
大数据分析师是指基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现，以辅助企业做出商业决策。一般来讲数据分析师的任务是对数据进行清洗、分析以及可视化。在不同的行业，大数据分析师的头衔也可能不一样，比如：业务分析师、商业智能分析师、运营分析师、数据库分析师等等。
大数据分析师可以使企业清晰的了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。所以，大数据分析师已经不是简单的it工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。
02
大数据分析师就业前景及薪资
1.就业前景
从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。
根据美国劳工部预测，到2019年，数据分析师的需求量将增长40%。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。
据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在bat等大型互联网公司的招聘职位里，80%以上都在招大数据人才。进入大数据行业，也成了越来越多人实现职场高薪梦的路径之一。
2.大数据分析师薪资
在美国，大数据分析师每年薪酬高达17.5万美元。
而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。
国内某大型招聘平台给出的大数据分析师平均薪酬为：9724k（取自1139份样本），北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前九的城市。
03
成为大数据分析师的条件
硬性条件：
数据分析师角色/任务：收集，处理和执行统计数据分析
必备语言：java、r、python、html、javscript、c/c++、sql等
技能和特长：电子表格工具﹙例如excel﹚，数据库系统﹙sql和基于nosql﹚，通信可视化，数学，统计，计算机，机器学习等
软性条件：
懂业务：从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析就没有太大的使用价值
懂管理：一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行；另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议
懂分析：指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等
懂工具：指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作
懂设计：懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则
三
学什么专业可以做大数据分析
上面我们介绍了数据分析师所需要的硬实力和软实力。那么我们就从硬实力和软实力这两个方向分别来分析什么专业可以从事大数据分析师。
硬实力：数据分析师需要学生有一定的数学、计算机背景，从这个出发点来说，数学、统计、计算机科学等专业可以从事数据分析工作。
不过，这三个专业的同学可以虽然可以处理大量数据，并且拥有很强的数据分析能力，但是这类同学对于business 和 marketing缺乏了解，数据分析的结果对于企业并无太大收益。
软实力：软实力要求学生懂业务、懂管理，从这个出发点来说，市场营销、电子商务、经济学等专业毕业后也可以从事数据分析相关工作。
不过，这几个专业在业务方面可能专业度非常高，但是缺点也是非常明显的：缺乏很强的数学和计算机背景，在实际操作中缺乏相关的专业技能。
而要说哪些专业更适合做大数据相关的工作，答案肯定是数据科学（s/ata science）和商业分析（ba/business analytics）是这两个专业。因为这两个专业本来就是专门为大数据时代而生的，而且不管是从硬实力还是软实力两个方面都非常符合大数据工作对于人才的要求。而随着大数据的快速发展，2013 年前后商业分析和数据科学陆续在各大院校开设。接下来我们就重点介绍一下，商业分析和数据科学这两个专业。
01
什么是数据科学，什么是商业分析
什么是数据科学？
商业分析，英文为ata science，简称s，从广义上来说，数据科学顾名思义，和数据有关的科学研究都是数据科学。
维基百科对 s 的解释是这样的：
“ in general terms , ata science is the extraction of knowlege from ata , which is a continuation of the fiel ata mining an preictive analytics , also known as knowlege iscovery an ata mining .”具体来说，数据科学是指通过挖掘数据、处理数据、分析数据，从而获取数据中潜在的信息和技术。
什么是商业分析？
商业分析，英文为business analytics，简称ba，是以商业知识为基础，数理编程为手段，从数据分析出发，以决策优化来创造价值的新兴专业，实现 big ata 的商业应用。
麻省理工 sloan 商学院对于 ba 项目的定位是这样的：
“prepares stuents for careers that apply an manage moern ata science to solve critical business challenges .”总结来说，就是通过对现代量化数据的管理和分析，从而对企业决策做出贡献。
02
数据科学和商业分析的渊源
s 是以计算机科学为基础，进而演变而来，其学科基础与 ba 不同，包括了工程学、计算机工程和计算机科学， s 涉及到的专业知识还包含了 machine learning / clou computing / optimization 等。
ba 是从 ms in statistics 下的 applie statistics 分支发展而来，其学科基础是统计学，同时也包含有 ata mining 和 regression moel 的运用。
03
数据科学和商业分析的区别
1.学科内容设置及申请背景
ata science = 30% statistics + 50% computer science + 20% application
s 专业对申请人背景要求较高，适合于理工科背景的同学申请，有一定编程基础的同学也可以申请，量化背景较强的商科专业，比如金工，同样也适合于申请 s 专业
ms business analytics = 40% statistics + 30% computer science + 30% business
ba 对于申请人的背景要求没有过多限制，文科、商科、理工科背景的同学都可以申请
2.课程设置
s 专业的课程设置注重于数学、统计学以及计算机科学的融合，更侧重于培养学生利用计算机进行数据的解读分析。
基础课程包含：统计理论、线性代数、分析算法、数据库系统等。拓展课程包含：信息科学、人工智能、机器学习等
ba 的课程设置包含了统计学、计算机以及商业三门学科的融合，意在数理编程和管理科学中平衡。
基础课程包含：统计学、数据分析、数据可视化、商业决策等。拓展课程包含：数据库、数据挖掘等
3.就业方向
s 的就业方向包括 ata scientist 、 ata engineer 、 ata analyst 等，就业面非常广，主要的工作内容包含数据模型的建立、数据架构、数据监管与存储等，目的是为了将数据整理好，使其存储成本最小化，查询的效率更高。
从就业数据来看，ata science 在美国更容易找到工作，并且 s 项目一般设在工程学院下，属于 stem 项目，在 opt 期限长度和工作签证方面都受到政府的青睐，加上偏技术的工作对语言交流的要求也不是很高。
ba 的就业方向主要在投行、四大、咨询、科技公司等，在不同行业中专门从事行业数据搜集、整理、分析，并通过数据对相应行业进行调研，就业前景非常广阔。
在大数据时代，很多行业都需要擅长挖掘和分析数据的人才，例如it 、互联网、咨询、通信、金融、医药、零售等，因此很ba专业的毕业生很抢手，薪资待遇也很不错。business analytics 的优势是在回国后的就业面更广，可以去技术岗，也可以做咨询或市场，去 vc / pe 的也不少，能力更加多样化，回国发展的同学占大多数。
其实s和ba两个专业本身都是技术性、实用性较强的专业，选择什么方向就业和个人能力关系很大，只要有真才实学，就业还是很容易的，毕竟市场需求还是很大的。
四
可从事大数据分析的热门项目
01
宾夕法尼亚大学数据科学项目介绍
1.学校简介
宾夕法尼亚大学，简称宾大，位于宾夕法尼亚州的费城，是一所全球顶尖的私立研究型大学，著名的八所常春藤盟校之一。在2019年us news大学综合排名中宾大位列全美第8名，同时宾大被普林斯顿评论评为十大梦想学校之一。根据研究经费及师生质量等学术指标，评定中心把宾大评为研究实力一级研究型大学（并列一级另有哥大、哈佛、麻省理工和斯坦福四所高校）
2.项目介绍
宾大的数据科学科学项目mse in ata science设置在school of engineering& applie science，epartment of computer an information science ﹙cis﹚ 下。项目属于stem。
该项目允许申请人使用同一申请账号申请多于一个硕士项目，但需单独提交并单独交申请费，同时选择“希望被其他项目考虑”。宾大修课自由度很大，学生可根据自己的兴趣在cis系修读双学位或转学。
3.课程设置
项目修课时长通常为1.5/2年，学生需要完成10门课，包括3个部分：
基础课程 founations ﹙two course units﹚
必修核心课 core requirements ﹙three course units﹚
专业选修课 technical an epth area electives ﹙five course units﹚学生需要完成thesis/practicum其中一项目方可毕业
宾大的s课程覆盖面非常广，包括生物医学信息、通信和公共政策、机器人、机器学习和人工智能以及数据隐私等多方面，同时penn ata science group还会举办各种讲座、workshop和ata project供学生参加实践。
4.录取要求
该项目对于托福/雅思没有小分要求。但是有标明建议分数：托福不低于100分，雅思不低于7.5分
该项目要求提交gre成绩，没有明确的最低录取分数要求
该项目没有面试要求
5.申请材料
02
布朗大学数据科学项目介绍
1.项目介绍
布朗大学的数据科学硕士项目将计算机，数学和统计领域知识有效结合，为学生将来在新兴领域的就业夯实坚定的基础，2018年第一届招生。该项目依托于四个非常强大的学术部门﹙应用数学、生物统计学、计算机科学和数学﹚，学生可以享用4个部门的资源。目标是为学生建立一个强大的数理分析能力，包括机器学习、数据挖掘、安全与隐私、可视化和数据管理等，为将来的就业做好准备。
该项目为stem项目，有机会获得最长36个月的实习时间。
2.申请条件
专业无限制，但是建议有数理背景，越强越好。可以通过活动、科研、实习等体现
gpa越高越好，但是学校不会单一评判学术成绩，也看其他的条件。建议3.5+
建议考gre，总分建议320以上，数学部分满分为佳，最好能有sub数学的分数
要求提交托福成绩，最低105，雅思最低7.5
可以提交writing simple来增加录取概率
如果有工作经历，也会增加录取概率
学生在校期间获得的奖项，荣誉和奖品，参加的相关科研经历等都有助于录取。
3.先修课要求
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
编程入门
如果学生不符合线性代数、概率统计和计算机科学的最低要求，也是有可能录取的。被录取的学生可以在开学前的夏季在受认可的机构修读完毕即可
4.课程设置
该项目时长3学期，一般包括两个学期的课程和一个为期5-10周的顶点项目
对特定领域的数据分析：
该项目需要9个学分：每学期4个，夏季1个﹙顶点研讨﹚：
数学和统计基础3学分
数据和计算科学3学分
社会信贷的影响和机会1学分
自由选修1学分
研讨课程1学分
学期1﹙4学分课程﹚：
概率论、统计和机器学习
数据和计算科学入门
学期2（4学分课程）：
概率、统计学和机器学习（与上内容不同）
数据与计算科学（与上内容不同）
数据和社会
选修（1学分）-——自由选修，可从4个部门选
5.学费情况
2018-2019年学费：63440美元，不提供奖学金。
6.申请材料
网申表格
在校成绩单扫描件
托福考试
三封推荐信，可以来自本校学生。
gre成绩
ps
简历
科研、获奖等情况（可选）
03
弗吉尼亚大学数据科学项目介绍
1.项目介绍
弗吉尼亚大学数据科学硕士每年会招收45-50名学生，属于stem项目。该项目是严格的为期11个月的专业硕士课程，通过跨学科的方法，结合一流的工作机会，将技术和软技能应用在与工业界，学术界和政府合作的顶点项目上，培养学生领导数据科学的尖端领域。在顶点项目期间，教师、工业和政府代表指导学生团队处理实际问题。
2.申请要求及材料
学历要求：具有认可机构三年或四年制学士学位的申请人有资格申请，不限专业背景。数据科学的学生来自不同的专业背景，包括经济学、统计学、工程学、计算机科学、数学、酒店管理、历史，等等
先修课程要求：单变量微积分、线性代数和矩阵代数、统计学入门、编程入门
语言成绩要求：托福总分不低于90分，口语和写作不低于22分，阅读和听力不低于23分/雅思成绩不低于7.0
gre成绩要求：没有最低分数要求，录取的学生通常数学部分达到80%和语文部分达到60%。
个人陈述：应该解释数据科学硕士项目如何适合你的短期和长期的教育和职业目标。
成绩单
两封推荐信
申请费：$85.00
3.学费
具体见官网
04
纽约大学数据科学项目介绍
1.学校介绍
纽约大学由18个学院和研究所组成，已经成为全美国境内规模最大的私立非营利高等教育机构之一，同时也是美国唯一一座位于纽约心脏地带的私立名校。
2.申请要求
专业背景
该项目学生背景多元化，包括统计学、计算机科学、数学、工程学、经济学、商贸、生物学、物理学和心理学等;由于要求学生有一定的数理和计算机基础，所以比较青睐在machine learning、computational statistics、ata mining、large-scale scientific computing、operations research等领域有学术积累的申请者。2017年入学学生的平均gpa是3.69
先修课要求
微积分i：极限，导数，级数，积分等。
线性代数
计算机科学概论﹙或等效的“cs-101”编程课程﹚：至于具体的语言我们没有要求，但我们都希望至少具备严肃的python和r学术和/或专业经验。
微积分ii、概率论、统计学或高级物理、工程或计量经济学课程中的一门课程。
3.申请材料
gre成绩：没有最低分要求，目前gre数学平均分是167.58，gre语文平均分是157.36，gre写作平均分是3.65。
托福或雅思考试成绩：托福最低分要求是100分。
官方的大学成绩单
三封推荐信
学术目的声明
05
罗切斯特大学数据科学项目介绍
1.项目介绍
数据科学硕士由罗切斯特大学goergen数据科学研究所提供，是stem项目。项目时长一年或者一年半，毕业将获得该大学文理学院授予的学位。
该项目可以通过两个学期（秋季/春季）或三学期（秋季/春季/秋季）的全日制完成，两学期的时长适合进入计算机科学和数学背景很强的学生，并可以承担相对繁重的课程压力（每学期四门课程），以便迅速毕业。
在三学期时长中，学生每学期上三门课，学生可以在暑期进行实习。学校会安排很多企业宣讲会，并提供实习申请的建议，但学校不保证实习的安排。学校同时提供暑期桥梁课程，供没有较强计算机科学背景的学生选修。
2.专业分支
数据科学硕士项目开设有三个专业方向：
计算与统计理论
健康科学与生物医学科学
商学与社会科学
3.申请条件
要求申请者本科毕业，拥有stem专业或编程经验背景更受欢迎。
gpa3.3+
托福105+/雅思7+
gre不是必需的，但分数在80%以上是更有优势的
4.课程设置
该课程是为具有科学、工程、数学或商业背景的学生设计的，共需修读至少30个课程学分，属stem。研究生学位均通过艺术与科学学院授予。四门核心课程共16学分。学生可以从多个必修课程中挑自己喜欢的，最终完成30个学分即可。
学生需要完成4个学分的实习课程，结束后每个学生需要做个人展示，通过后即可拿到硕士学位（该课程是硕士毕业考试性质的）。学生需要至少修读3门选修课达到10个学分以上。
核心课程
统计计算入门﹙每年秋季提供﹚
中级统计和计算方法（春季提供，需先修初级）
数据挖掘﹙秋季和春季提供﹚
数据库系统﹙秋季和春季提供﹚
实习训练
数据科学实习 ﹙暑假期间提供﹚
选修课
可以从计算与统计理论、健康科学与生物医学科学、商学与社会科学方向课程中选择
5.申请材料
网申申请表
非官方英文成绩单
三封推荐信
ps
简历
托福/雅思成绩
gre不是必需的，但分数在80%以上是更有优势的
申请费：$60
06
东北大学数据科学项目介绍
1.项目介绍
东北大学的数据科学ms in ata science 开设于neu波士顿校区ccis院下，为2016年新增项目。该项目主要培养学生建立起处理、建模、分析和推理数据的综合架构。项目要求完成32个学分。gpa需要达到3.0+/4.0。毕业生一般就业岗位为数据科学家和数据工程师，或者继续就读博士学位。
2.先修课要求
所有录取学生，无论背景如何，都需要在开学前1周参加两个入学考试。
分别是：计算机科学和编程基础和统计、概率论和线性代数基础。
如果在考试中成绩低于b，那么学生需要额外修对应的基础课程。
3.课程设置
项目要求5门核心课程，主要为介绍数据科学的基础技术。
算法和数据处理两门核心课程主要研究基本概念和语言，注重数据表示、存储、操作和查询，以及大规模的计算和优化。
机器学习和数据挖掘的两门核心课程介绍了关于数据建模、可视化、揭示关联和预测的概念。capstone课程（相当于毕业项目）主要展示学生数据科学的整体观点。该项目主要面对有数据和计算机基础的学生。
五门核心课程
算法和数据处理两门核心课程
机器学习和数据挖掘两门核心课程
信息可视化一门核心课程
核心课程gpa要达到3.0+/4.0才可以毕业。学生还可以在学校选择3门选修课。
4.学费及奖学金
学费每学分1600美金，共32学分。学费花销约51200美金。所有学生都会自动纳入以下两种奖学金的考虑范围，无需额外申请：
优秀学生奖学金：为符合资格的学生提供25%的学费减免。此奖学金是颁发给那些在学业上表现优异的新生，只要学生保持良好的学术成绩，奖学金将在学生的整个学习期间提供
院长奖学金：全日制学生有资格获得高达学费三分之一的研究生学费奖学金，最高金额不得超过全日制注册的四学期的学费；非全日制学生有资格获得高达学费四分之一的研究生学费奖学金，最高金额不得超过两学期的学杂费
5.申请条件
成绩单，要求gpa3.0+（成绩单录取后寄）
ps，包括相关工作经验的描述。
简历
gre，150v/155q/4.0a（注意写作分要求）
toefl，100+
三封推荐信
6.选择东北大学的理由
东北大学成立于1898年，是美国十大私立大学之一
东北大学在美国综合类大学中连续几年排名前50，us news 2019排名44
东北大学校内有350多个学生社团和俱乐部
东北大学就业服务排名全美第二。90%以上的本科毕业生在九个月内就可以找到非常满意的全职工作或者继续攻读硕士学位。并且89%以上的学生毕业后都能从事与本专业相关的工作
东北大学注重学生的创新意识，发展跨学科领域，倡导体验式学习。自2006年至今，已经新添加了126个新兴的学科领域。2014年一年，共有182项专利来源于学生和老师。截至目前，nu 共有37个跨学科研究中心，29个老师和学生共同创立的衍生企业
07
麻省理工学院商业分析介绍
1.项目简介：
麻省理工学院的商业分析专业开设在斯隆管理学院下，项目时长为1年。该项目适合致力于从事数据科学产业工作的毕业生申请，也适合寻求职业提升或改变的人申请，特别是工程师、数学家、物理学家、计算机程序员和其他高科技职业人士。该项目属于stem项目，有36个月的opt。
2.课程设置：
该项目共需完成48学分的课程，完成一年专业课程学习后，学校还将跟部分大公司合作为学生提供实习。
麻省理工学院的商业分析专业课程中，核心课程侧重定量分析，选修课可以自由选择分析类或商科管理类课程，包括：
7门专业必修课：边缘分析，应用概率和随机模型，定点分析，优化方法，分析实验，机器学习，从分析到行动；
一个关于分析工具的研讨会；
3门选修课，从以下课程中选择：非线性优化，强大的建模、优化和计算，媒体公司，投资管理，财务分析，算法交易和定量投资策略，数字营销和社交媒体分析，企业数字经济的转换，运营管理概论，供应链规划，运营管理理论，物流系统，营销管理，产品管理，营销分析，网络科学和模型，统计学习理论和应用程序，应用机器学习，机器学习，矩阵方法在数据分析、信号处理和机器学习中的应用等等。
从指导课程开始，过渡到核心课程，核心课程以数据分析和r语言软件的运用为基础，侧重分析能力的培养，为学生日后从事商业分析、处理大数据方面的工作打下坚实的基础。
3.申请材料：
resume
essay questions
letters of recommenation
acaemic recors
vieo question
optional question
test scores
application fee
4.往年录取数据：
平均gpa3.9
男生62%，女生38%
美国学生25%，国际学生75%
平均工作经验0-2年，包含实习
5.申请建议：
不管你是什么专业背景，请务必保证高gpa，最低3.8以上
商科或文史类本科的小伙伴，必须补充计算机编程课程
建议争取刷分到托福110左右，gmat750左右或gre330左右
你还必须有强大的实习背景，商业分析、行业分析、数据分析、金融分析等类实习都可以
08
加州大学圣地亚哥分校商业分析介绍
1.项目介绍：
加州大学圣地亚哥分校，是设立在美国加州圣地亚哥市拉霍亚的一所世界顶尖的研究型大学，隶属于著名的加州大学系统。
加州大学圣地亚哥分校商业分析硕士为期1年，共需修读50个学分，属于stem延长签适用项目，要求申请者本科毕业，拥有数学、经济学、统计学、物理、工程或计算机科学或其它计量专业背景，数学基础良好，且学习过统计学、概率论等课程并掌握一些统计软件或程序语言的运用，如sas、r语言、stata、matlab等。未有本科学历，但计量基础良好且有5年以上相关工作经验的学生亦可申请。该项目向所有学生——包括国际学生——提供fellowship奖学金，无需单独申请，自动随offer发放。
2.申请要求：
托福：95/雅思：7.0
gmat：平均715
gpa：平均3.5
学费：$56,000/年
3.课程设置：
必修课
professional seminar 专业研讨会
business analytics in marketing, finance, an operations 市场营销，财务和运营的分析
collecting an analyzing large ata 大数据的收集与分析
business analytics 商业分析
business analytics capstone project 商业分析顶点项目
选修课
list a ﹙要求20学分﹚:
customer analytics 消费者分析
supply chain analytics 供应链分析
business intelligence systems 商业智能系统
experiments in firms 企业试验
managerial jugment an ecision making 管理判断与决策
business analytics project management 商业分析项目管理
list b ﹙要求12学分﹚:
creativity an innovation 创意与创新
technology an innovation strategy 技术与战略创新
research for marketing ecisions 营销策略研究
consumer behavior 消费者行为
pricing 定价
social meia marketing 社会化媒体营销
behavioral finance 行为金融学
business forecasting 商业预测
4.申请所需材料：
有gre成绩或者gmat成绩
托福或者雅思成绩（其中托福最低95，雅思7.0）
最少两封推荐信
文书
简历
成绩单
09
纽约大学商业分析介绍
1.学校介绍：
纽约大学（new york university）简称“nyu”，是一所位于纽约的世界著名私立综合性研究型大学，成立于1831年。纽约大学由18个学院和研究所组成，已经成为全美国境内规模最大的私立非营利高等教育机构之一，同时也是美国唯一一座位于纽约心脏地带的私立名校。
2.项目信息：
msba项目是一个为期一年的非全日制项目，分为纽约大学stern，纽约大学abu habi分校和纽约大学上海的五个现场教学模块。
msba课程培训您的技能，洞察力和能力，将数据转化为富有预见性的信息，从而获得更好的结果。
3.课程设置：
商务分析学硕士项目的设计考虑到了工作繁忙的专业人士。这是一个为期一年的非全日制项目，分为五个现场教学模块。这个项目利用了纽约大学的全球网络。这五个课程模块分别在纽约大学纽约分校、纽约大学阿布扎比分校和纽约大学上海分校这三个全球学位授予校园中进行，让你在学习过程中获得无与伦比的体验式学习和人脉机会，充分发掘每个地点的价值。
学员在课程间隙时，在各自国家全职工作和生活; 这种非全日制将工作缺席时间减少到大约五周。在课程模块之间，学生通过在线平台每周平均完成25小时的学习。
4.费用：
学费、课程材料、一些餐费和活动费加起来是$76,750，不包含住宿和旅行费用。录取后的留位费是$7,150。
5.申请建议：
建议国际生在2月1日之前申请，以预留签证时间；
建议申请人早申请，申请结果rolling发放。
以上就是大数据相关介绍、学什么专业可以进入从事大数据以及相关专业热门项目解析，希望大家留学申请有所帮助。
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