商业分析、金融工程、数据科学专业通用能力分析

经过23Fall的申请季越来越多的同学发现交叉学科要求的先修课有很多重合的地方，我们如何了解他们的差异呢？今天选取了以下三个热门专业进行解析：

商业分析（Business Analytics）

金融工程（Financial Engineering）

数据科学（Data Science）

本篇文章将解读这三个专业的录取要求的侧重点和就业实习方向，以便同学们更好做出自己的专业选择。

商业分析

商业分析简称BA，这个项目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，用来实现 Big Data 的商业应用。

总结来说，就是通过数据、统计和量化分析来获取商业经营情况，以及通过建模来解释和预测结果，以此来帮助企业做出可以落地、有实效的抉择。

先修课设置

以哥大商分专业项目为例，三大类先修课具体要求为：

数学：要求修过相关课程

• Linear Algebra

• CalculusI

• Calculus Il

• Probability

• Statistics

计算机：最好修过大学课程，如果没有，也可以通过实践，实习或科研证明。

• Computer programming course in a general programming language such as C, C++, Java, Python, R

• Statistical, econometrics, and mathematical applications and tools (for example, SAS, Stata, SQL， MatLab

商科：极少项目作为硬性要求，如有时间最好还是补充一到两门。

• Introduction to Corporate Finance

• Introduction to Financial Accounting

实习经历

除了先修课的要求，对于申请商学院BA项目来说，具有好的相关的实习经历是非常加分的。

BA申请方向相契合的实习例如: 券商、保险、基金、咨询、快消、互联网、500强等企业数据分析岗是对口的选择。

课程设置

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。

必修课程包含: 统计学、数据分析、数据可视化、商业决策等。可选课程包含:数据库、数据挖掘等。

项目排名（QS Ranking）

在2023年QS排名中，MIT霸占榜首，UCLA位列第二位。

美国其他两所大学，德克萨斯大学商学院和南加州大学马歇尔商学院分别排名第8、第9名。

金融工程

金融工程是结合了金融、数学和计算机的交叉学科，用数学和工程学的方法来建立金融模型（如描述股价运动的随机微分方程），并进而计算金融收益与风险。

它本身研究对象和学习对象都是金融，所以大部分申请者，毕业之后从事金融领域工作。

先修课设置

常见的先修课主要有以下:

数学和统计:

• 微积分

• 线性代数 

计算机:

• C, C++，Matlab, Python, R

• Machine Learning

金融:

• 微观经济学

• 宏观经济学

• 公司财务及财务分析

实习经历

和商业分析专业要求一样，实习对于申请金融工程的同学来说也非常重要。

实习岗位中最常见的有金融公司研究部门下的金融工程组、金融衍生品部等相关部门。

课程设置

金工的课程设置比较特殊，有的学校设在商学院中，有的则是在工程学院，不同的学院所设置的专业课程也有所不同，最终的导向也不一样。

例如哥大的金工硕士设置在工程学院下，其课程设置强调金融学、统计学与工程学的相关性，比如蒙特卡洛方法在统计学与工程学当中被广泛运用。

而UCB的则是设置在商学院下，课程涵盖公司金融、金融机构讨论、金融创新成败案例、应用金融设计等课程均为较实用的课程，而这些实用类课程的设置将会使其培养的学生更易适应将来的工作。

参考排名（Quantnet）

巴鲁克商学院金融工程硕士今年继续蝉联榜首。

普林斯顿金融硕士今年排名上升1名，位列第二，力压排名第三和第四的UCB和CMU。

哥大金数今年强势反超哥大金工，进入Top5，哥大金工从去年第5降至今年第9。

MIT康奈尔今年排名上升至第6和第7，携手超越之前的强劲对手——纽大金数金工。

数据科学

数据科学是一门涉及到统计，数据分析及其相关方法的科学，借用数据去“理解和分析实际现象”。

数据科学项目课程都很实际，侧重培养学生分析数据、解决问题的实际动手能力。

先修课设置

美国大多数院校的数据科学硕士都要求:

• 修过计算机基础

• 数学基础(比如微积分、线性代数)

• 熟悉概率论、或者统计

实习和科研

当然数据科学对于学生的科研和实习也有自己的要求，通常同学们都会选择跟计算机数据挖掘、深度学习、人工智能等相关的专业方向研究项目。

课程设置

必修课程包含：统计理论、线性代数、分析算法、数据库系统等。

可选课程包含：信息科学、人工智能、机器学习等。

项目排名（CS Ranking）

根据2023CS Ranking最新排名，戴小伯勾选出了包含数据科学课程的类目。

具体排名中，美国的卡内基梅隆大学和加州大学洛杉矶分校都名列前茅。

大家肯定发现以上3个专业对于学生先修课要求极为相似，基本涵盖了三方面：金融背景知识、数学基础学习、计算机编程等。

如果你也是相关专业的，此刻正在为自己选择专业犯愁，不妨可以参考这个思路。