BA留学到底学些啥？
BA和DS有啥区别？
怎么选校？
毕业后有哪些工作方向？
之前我们给大家分类介绍了商科留学的三大类方向，并给大家逐一介绍一下每种专业的学习内容、先修课程和就业前景（商科留学，选专业一定要慎重！一文看懂怎么选！）
今天我们来继续详细聊一聊BA（Business Analytics）商业分析这个留学圈的热门专业！
可能不少同学对它充满好奇，也有不少疑问。很多人听说这个专业的时候，第一反应是“学数据的”，可细细了解下来，发现它又和传统的商科挂钩，让人有点摸不着头脑。还有人觉得BA学的东西太杂，不够深入，不知道毕业后到底能做什么。
那么，BA专业到底值不值得读？它适合什么样的同学？又如何利用它的优势在职业发展中脱颖而出呢？今天我来和大家聊聊这个话题，希望能给大家一些参考~
1、BA到底学什么？
很多人一看到BA（Business Analytics）项目的课程设置，里面满满的编程、数据分析、机器学习等技术类课程，可能会觉得这个专业主要就是在学数据分析技术。虽然这些技术是BA项目中的一部分，但其实BA的核心是如何通过数据分析来解决实际的商业问题，并为决策提供有力支持。
简单来说，BA更侧重于数据和商业的结合，也就是用数据帮助企业做出更明智的决策。不同于传统的数据科学，BA不只是为了追求技术的复杂性，更强调的是如何把数据转化为实际的商业价值。
例如，比如，很多英国、美国的名校BA项目，除了计算机和统计类课程，还会开设市场营销、金融运营等商业课程，并通过实际案例分析（applied analytics project）来提升学生的综合解决问题的能力。
可以说，BA是一个非常跨领域的专业，它把商科和数据科学结合起来，为学生提供了一个既能掌握技术，又具备商业思维的独特机会。对于想从事商业决策、战略规划或数据驱动的岗位的同学来说，BA不仅让你学会怎么“看”数据，更重要的是教你如何通过这些数据帮助企业做出有效的决策。这种技能在现代商业环境中非常吃香，尤其是在大数据应用越来越普遍的今天。
2、BA和DS，傻傻分不清？
传统的分析学（MS in Analytics）始于2007年，直到2013年，纽约大学系统性地将BA和DS项目区分开来，现代商业分析学才真正起步。两者有着相似的基础，但侧重点和应用领域不同：
【数据科学（DS）】
30% 统计学/数据科学：数据科学更偏重于通过复杂的统计模型和算法来挖掘和分析数据。
50% 计算机科学：数据科学要求对编程、算法和大规模数据处理技术有深入的掌握，常涉及机器学习、深度学习、人工智能等前沿技术。
20% 应用：数据科学应用更广泛，不局限于商业，还包括医疗、金融、工程、社交网络等领域。
【商业分析（BA）】
30% 统计学/数据科学：商业分析也涉及基本的数据分析工具和方法，但不会像DS那样深入技术层面。
30% 计算机科学：编程能力在BA中同样重要，但更偏重于应用工具和平台来做数据处理和可视化。
40% 商业：BA在商业知识、管理、经济、市场营销等方面的比重较大，重点在于将数据转化为可操作的商业决策支持。由此可以看出，数据科学（DS）侧重于计算机科学和统计学的深入研究，专注于通过复杂算法和技术处理大规模数据，应用广泛，不限于商业；而商业分析（BA）则更强调结合商业知识，注重将数据分析转化为实际的商业决策，应用在企业管理、市场营销等领域。
简而言之，DS专注技术深度，BA聚焦商业应用。
【申请要求】
BA专业通常不要求学生拥有本科计算机编程背景或相关学位，但建议掌握一门编程语言，如Python或R，商科类专业比较好申请。（有相关背景会对录取更有帮助。）任何具备数学基础的专业学生都可以申请BA专业，例如：经济学、金融学、计算机科学、数学、工程类、统计学等。而DS申请上更加强调对统计学、数学和计算机等量化技能的要求。
【就业形势】
在国内和北美，商业分析（BA）和数据科学（DS）的就业形势也确实有所不同：在国内，BA和DS通常被统称为数据分析师，尤其是在互联网行业中最为常见。
如果你对IT行业感兴趣，可以考虑相关岗位。最近，部分公司开始借鉴北美市场，逐渐明确区分商业分析师（BA）和数据分析师（DS）的职责。
因此，申请岗位时需要仔细阅读职位描述，了解具体的职业要求。而在北美，BA和DS之间有较强的协同作用，尽管它们可能在项目中合作，但各自的工作职责和内容是明确分工的。
在国内，BA和DS专业的毕业生通常都会从事数据分析类工作。如果毕业后打算回国发展，建议利用OPT在北美工作1-2年，这将大大提升回国后的就业竞争力。
3、为什么推荐BA留学？
在如今的数据驱动时代，BA不仅教会你如何理解和分析数据，还能将其转化为有效的商业决策，成为企业中不可替代的关键角色。商科的就业领域广，普遍学习的内容有一些”华而不实“，但是BA可以说是最Practical的商科专业了，课程设计中会涉及到大量的case、实战，让你去设计项目，能够让你短时间内快速提升你的business insight能力。
以前，商科的重心大多放在财务、市场营销等领域，但现在，无论你选择什么行业——消费品、咨询、产品管理还是运营管理——数据已经成为不可或缺的一部分，这就是BA的优势所在。它不仅限于简单的数据处理，还能结合商业策略，利用数据创造更大的商业价值。不论是在科技公司如Google、Amazon，还是在传统的咨询公司或金融机构，BA毕业生的就业前景比其他专业都要广阔。
更值得一提的是，BA并不局限于技术工作。比如，我们有的学员通过BA学到的数据分析技能，成功进入了时尚行业，帮助品牌深度了解消费者行为，推动市场策略。
如果你对未来的商科方向还没有定论，可以考虑可以BA哦~
4、什么样的人适合BA专业？
【适合申请BA项目的人】
1.本科背景为纯商科或文科：如果你的数理基础相对薄弱，但意识到数据分析在现代商业中的重要性，想要通过学习更多的分析工具来增强自己在数据处理、商业决策等方面的能力，那么BA项目非常适合你。这类项目会帮助你打下数据分析的基础，并将这些技能应用于商业场景中，提升你的职场竞争力。
2.理工科背景，渴望更广的就业选择：如果你拥有理工科背景，已经具备一定的分析和逻辑思维能力，但希望在就业上有更多选择，并且对如何通过数据驱动商业决策产生了兴趣，BA项目能够为你提供一种与理工科不同的视角，帮助你将技术能力与商业洞察力结合，拓展职业发展的可能性。
3.需要STEM项目并打算在美国工作：如果你的目标是留在美国工作，并希望通过申请一个STEM项目来获得3年OPT（Optional Practical Training），BA是一个非常好的选择。商业分析领域的需求日益增长，尤其在大数据和人工智能的推动下，许多企业都需要具备数据分析技能的专业人才。
但是，选择专业和方向并不是简单的选A还是选B的二选一，而是对个人能力、视野、信息掌握程度和个人偏好的全面考量。即便是公认“热门”的专业，也有人走不下去；而那些看似不被人看好的专业，反而有些人能从中找到无限可能。
因此，大家在做决定之前，不妨多花点时间进行自我认知，了解自己的优势和潜力。每个人的天赋不同，适合自己的才是最好的选择。在追求个人成长的同时，也要留意社会的发展趋势，通过不断学习，更加明确自己的能力和未来的职业方向~
大家假如不知道自己是否适合BA，或者适合走什么方向，可以来咨询我们哦~
5、BA选校建议
【偏Tech方向】
如果你对编程、算法、机器学习等技术类课程感兴趣，未来希望从事数据科学家、数据分析师等岗位，那么可以选择偏技术类的BA项目。这类项目通常课程设置更加技术化，注重硬技能的培养。
偏Tech的学校有：
英国：IC、UCL；
香港：港中文、港大（港大的BA设置了AI和management两个分支）；
美国：美国的大多数BA都偏Tech，划分到STEM专业。MIT、伯克利、UCLA、哥大、卡耐基梅隆、密歇根大学、德州奥斯丁、埃默里大学（埃默里大学的BA包含了AI和其他三个偏商业的分支）。
【偏商业方向】
如果你更关注如何将数据分析应用到商业决策中，未来希望从事战略分析、市场营销或产品管理等商业岗位，那么可以选择偏商业的BA项目。这类项目会更加注重商业实践与数据的结合，例如市场分析、金融风险管理等。
偏商业的学校有：香港：港科大、港大（港大的BA设置了AI和management两个分支）；美国：南加大、埃默里大学（埃默里大学的BA包含了AI和其他三个偏商业的分支）。
6、BA职业规划
【商科方向】
典型的岗位包括战略分析师和策略产品经理：
战略分析师：这个岗位在很多大厂都非常受欢迎，核心工作是通过分析公司内部的数据、结合市场调研结果，给企业的业务制定战略方向。战略分析师不仅需要具备良好的数据分析能力，还要深刻理解业务逻辑，并有较强的商业敏感度。初期可以从分析业务数据入手，逐步参与到公司战略制定中，积累经验后，有机会晋升为业务部门的高层决策者。
策略产品经理：特别是AI产品经理在当下需求量很高。BA毕业生既有统计和分析的硬技能，又具备商业思维和客户需求的理解，非常适合从事产品管理工作。未来可以进一步发展为产品总监，负责整体产品战略的制定。
【数据方向】
对于喜欢研究数据的同学，BA为进入数据分析领域提供了非常好的基础。代表性的岗位包括数据分析师和数据科学家：
数据分析师（DA）：数据分析师负责通过数据驱动业务决策，是BA毕业生最常选择的岗位之一。DA的工作涉及数据提取、清洗、分析以及可视化，常用工具有SQL和Python等。通过积累项目经验和提升硬技能（如建模和高级统计分析），数据分析师可以逐步发展为数据科学家，进一步从事更为复杂的算法设计、模型预测等高阶工作。
数据科学家：如果想在数据领域有更深的发展，可以转型为数据科学家，使用复杂的数据模型和算法来解决业务问题。数据科学家往往需要具备更强的统计建模和编程能力，BA的学习为这一方向提供了良好的技术基础。
【转码方向】
对于一些对技术更感兴趣的BA同学，转向软件开发或数据挖掘等技术性岗位也是一种选择。这种方向需要学习更多的计算机科学知识。
如果想从事数据挖掘、机器学习等开发岗位，BA的基础虽然有帮助，但还需要额外学习编程和计算机科学相关知识，例如自然语言处理（NLP）、面向对象编程和高级算法等。很多BA毕业生会通过参加编程课程或相关实习项目，逐渐转型为开发者或算法工程师。转码后的职业发展空间较大，可以进入互联网、金融科技等行业，担任技术开发类岗位哦~
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