在美国综合排名前100 的学校中开设了 BA 的几十所学校，其中按照项目的课程设置，大致可以分为以下三类：
第一类，多开设在商学院或与其他学院联合授课，相比 MSA, MSBA 不那么偏重纯技术。开设院校包括麻省理工学院、纽约大学、德州大学奥斯汀分校、南加州大学、罗切斯特大学、维克森林大学、乔治华盛顿大学等。
麻省理工学院（ M.S. in Business Analytics ）
MIT 斯隆商学院在运筹学中心的支持下于 2016 年新开设的 1 年制项目，共 10 门课，含有一个暑期实践项目，课程安排比较固定，已在官网明确列出。每年大概招生 30 人。
第二类，开设在理学院和工程学院下，如哥伦比亚大学 (M.S. in Applie Analytics) 、芝加哥大学（ M.S. in Analytics ）、西北大学 (M.S. in Analytics) 、约翰霍普金斯大学 (M.S. in Government Analytics) 、乔治城大学 (M.S. in Analytics) 、布兰迪斯大学 (M.S. in Government Analytics) 等。
下面以芝加哥大学为例详细介绍下。
芝加哥大学（ M.S. in Analytics ）
开设在 Graham 学院，课程强调数据收集和准备、统计方法和建模、领导力和沟通，旨在用真实数据为实际问题找到真正的解决方案，偏职业发展型。该项目共 11 门课，可春季或秋季入学，时长 1.5 年，最快 1 年可毕业。
第三类，一般开设在学校所属的独立研究中心或工程学院，如纽约大学、哥伦比亚大学、弗吉尼亚大学、卡耐基梅隆大学（ M.S. in Computational Data Science ）、加州大学圣地亚哥分校（ Master of Avance Stuy in Data Science an Engineering ）等。下面以 CMU 为例详细介绍下。
卡耐基梅隆大学（ M.S. in Computational Data Science ）
设立在计算机科学学院， 2013 年由 MSIT in Very Large Information Systems 重新命名而来，所以非常倚重信息系统知识，目的是为 IT 行业、软件服务和社交媒体公司培养专业人才。基于 CMU 在计算机领域的龙头地位，项目也是非常技术化，课程涵盖数据库、分布式算法和存储、机器学习、语言技术、软件工程、人机交互和设计等各个方面。该项目共 9 门课程，一般 16 个月可毕业。小方向可选：系统（ Systems ）或分析（ Analytics ）。
BA 并没有严格要求你的本科背景和前提课程，当然一些设置在工程学院或者理学院下的项目对于你本身的前提课程和背景要求还是比较严格的，往往需要有好的统计或计算机的基础。但这并不代表设置在商学院下的 BA 项目就比较水，只是就业方向略有不同，商学院下的 BA 更有利于去往商科相关的领域，比如四大，投行，证券等，工学院下更多帮助你去一些互联网科技类公司。
