美國(guó)BA（Business Analytics）專(zhuān)業(yè)介紹以及大學(xué)推薦！

最近很多美國(guó)大學(xué)都開(kāi)設(shè)了BA——商業(yè)數(shù)據(jù)分析專(zhuān)業(yè)，該專(zhuān)業(yè)主要是將大量復(fù)雜數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)定量方法和應(yīng)用分析轉(zhuǎn)換為合理清晰，便于管理的信息，從而做出合理的商業(yè)決策。

該專(zhuān)業(yè)要求學(xué)生具備豐富的知識(shí)與技能，專(zhuān)業(yè)包含以下課程學(xué)習(xí)：

（1）數(shù)學(xué)。微積分和線性代數(shù)是大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用程序需要矩陣計(jì)算的基本算法。

（2）統(tǒng)計(jì)學(xué)。掌握相關(guān)性分析、多元回歸，揉合各種數(shù)據(jù)從不同角度進(jìn)行預(yù)測(cè)性和指導(dǎo)規(guī)范性建模，會(huì)使用R、SAS、SPSS、SciPy、Stata等統(tǒng)計(jì)工具軟件。

（3）編程和寫(xiě)腳本。掌握編程語(yǔ)言可以更具競(jìng)爭(zhēng)力，如：Python、C/C++、Java、Ruby、Perl、MATLAB、Pig等。

（4）數(shù)據(jù)庫(kù)。熟練掌握SQL，關(guān)注NewSQL這類(lèi)高擴(kuò)展、高性能數(shù)據(jù)庫(kù)，如：Cloudera Impala、Clustrix、VoltDB等。

（5）分布式計(jì)算系統(tǒng)：熟悉Apache產(chǎn)品族，鉆研NoSQL平臺(tái)，了解Apache Cassandra和MongoDB的優(yōu)缺點(diǎn)，動(dòng)手實(shí)踐Hadoop、HBase、Cassandra、MapReduce、Hive等不斷出現(xiàn)的新系統(tǒng)。

（6）數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘是跨學(xué)科的，借鑒人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)等。

（7）數(shù)據(jù)建模。從ERWin、Agile Data Modeling、ORM Diagrams、UML class diagrams、CRC cards、Conceptual/logical/physical schema、DDL、Bachman diagrams、Zachman Framework等數(shù)據(jù)建模工具開(kāi)始，掌握建模技術(shù)和方法。

（8）數(shù)據(jù)可視化。選擇掌握Flare、HighCharts、AmCharts、D3.js、Processing、Google Visualization API、Raphael.js、Tableau等其中一些可視化工具。

大學(xué)推薦：

1.南加州大學(xué)

南加州大學(xué)的BA項(xiàng)目開(kāi)在商學(xué)院下，該項(xiàng)目秋季入學(xué)，學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)為1年半。

專(zhuān)業(yè)設(shè)置：Business Analytics

2.德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校

商業(yè)分析項(xiàng)目開(kāi)在商學(xué)院信息、風(fēng)險(xiǎn)和運(yùn)營(yíng)管理系下面。該項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng)為1年，并且屬于STEM項(xiàng)目。

專(zhuān)業(yè)設(shè)置：Data Analytics Programming

3.卡耐基梅隆大學(xué)

卡耐基梅隴大學(xué)的BA項(xiàng)目開(kāi)在信息管理學(xué)院下面，該項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng)為16個(gè)月。

專(zhuān)業(yè)設(shè)置：Business Intelligence & Data Analytics

4.圣路易斯華盛頓大學(xué)

專(zhuān)業(yè)設(shè)置：MS in Customer Analytics

5.康奈爾大學(xué)

專(zhuān)業(yè)設(shè)置：data analytics

6.圣母大學(xué)

專(zhuān)業(yè)設(shè)置：MS in Business Analytics

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