分析类硕士学位列举
1.Master of Science in Analytics(MSA)分析硕士：是一个交叉学科，是综合应用数学、统计、计算机和各种商业定律的新兴专业。部分学校又叫预言分析和数据分析。北卡州立大学2007年最早开设此项目。典型学校有西北大学等。
Master of Science in Business Analytics（MSBA）商业分析硕士：兴起于2013年，商学院最新型的项目，有的学校是商学院和其他系科联合形式的授课。此学位和分析硕士比较像，课程设置技术类课程少，学费贵。典型学校有罗切斯大学、密歇根州立大学等。
Master of Science in Data Science（MSDS）数据科学硕士：兴起于2013年，课程设置非常接近分析硕士，美国高校开设在单独的研究所或是工程学院，有些项目叫数据科学与工程或是信息与数据科学。典型学校有哥伦比亚大学、纽约大学等。
BA项目授课内容
接下来说说BA的三个领域，分别要学什么。
Business不需多说，和大家熟知的普通商科课程是一致的，就是economics, finance, marketing这些，但是统计、计算机方面和传统教学差别很大。
先说说BA要学的统计学的知识。传统的统计，主要是对实验结果做显著性检验，而现代企业中的数据分析，主要是建立和评估多变量的统计模型，最典型的例子就是回归分析模型，回归分析模型在传统的统计中，只是一部分，而在BA涉及到的的统计学中几乎是全部。除了回归分析，其他BA中要学的统计知识差不多也就是相关系数，时间序列之类的，所占比重不大。传统统计中的显著性检验、抽样方法，BA基本不用学。
接下来说BA要学的计算机知识。计算机博大精深，不过BA只需要学其中比较简单的三部分。第一是数据库和SQL ， 因为企业的数据都是储存在系统里的，你要分析数据，首先就是把数据按照你要的方式提取出来，这就是用SQL写代码提取数据 ， 学校一般不会花很多时间去教你，但是这个是学BA的基础的基础。
第二就是学习在统计软件中进行编程 。以前提到分析数据，国内最熟悉就是SPSS, 像Excel一样拖拖拽拽就行了。但其实美国根本没人用这玩意。现在分析数据的流行工具，必须通过写代码的方式进行操作，最典型的工具就是R和Python。这里的编程，其实就是统计编程，和真正编网站的C语言、JAVA是很不一样的，也容易得多，但是仍是类似的编程思维。
第三要学的计算机知识就是现在最流行的机器学习， 机器学习基本上是代替和补充前面所说的回归分析等统计模型放大， 做的事情几乎是一模一样的，就是建模，只是方法是用计算机的，很多原则其实和统计的回归分析是一样的，也都是用R和Python的代码来实现，实现起来，不会比回归分析难太多，大家大可放心。
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