BA学什么：
BA专业学习的内容包括两个部分，数据分析与商业应用，利用大数据统计分析，解决商业问题。而数据分析又可以细分为机器学习、统计分析、可视化、数据库、云计算、编程工具(R，Python)。商业应用则通常包括风险管理、供应链管理、金融分析、市场分析、量化交易等等。除此之外，一个好的BA项目通常会包含一个真实商业场景下的数据项目以训练学生对数据分析技能的实际应用并加强学生在就业市场上的竞争力。
BA是数学、计算机和商业管理的交叉学科。Master学制1-1.5年。
1）数学：微积分、概率、统计 大概60%
2）计算机：编程、数据库、机器学习 大概30%
3）商业管理：会计、金融 大概10%
BA最常见的就业岗位是数据分析师(Data Analyst)和数据工程师(Data Engineer)，多去投行、券商、咨询公司做数据处理分析的工作，对量化、Quant的要求比金融工程要低一些。
BA专业对本科背景不太限制，计算机、数学、统计、金融、经济等专业在BA的录取人当中都占有相当大的比例，但比较喜欢录取数学（Quantitative）背景强的学生。如果你学过
微积分I和II、线性代数、概率论与统计（如果学过微积分III，微分方程等数学课程更好），都可以申请BA项目。编程在BA的申请中是一个强烈推荐的技能，但并不是必修课。（如果会R语言或者Python的话会对申请有帮助，但不是必须。）总结：
申请要求：理工科背景最好，商科也可以，大多数学校考GRE，个别学校不接受GMAT。
需要的先修课：微积分I和II、线性代数、概率论与统计
推荐的先修课：微积分III，微分方程，R，Python
实习：1-2个就可以。数据分析，量化这方面的，券商投行基金这些。建议还是偏数学，而不是偏CS的
特别看重GPA、托福和GRE成绩，申请比较激烈。
项目简介：
Northwestern Analytics/GaTech Analytics/UT Austin- MSBA,MIT-BusinessAnalytics，Duke-QuantitativeManagement
西北，佐治亚理工，德州Austin，MIT和杜克：
托福110，GRE330，GPA3.8+
UMN- MSBA，GWU- MSBA，USC- MSBA,Wake ForestUniversity-BusinessAnalytics
明尼苏达 乔治华盛顿 南加大 维克森林大学：
托福105，GRE325，GPA3.6+
RPI- MSBA，SMU- MSBA，Fordham- MSBA,UC Davis/UC Irvine-BusinessAnalytics，CasewesternUniversity-Business Analytics
伦斯勒、南卫理公会、福特汉姆、UC戴维斯/欧文、凯斯西储大学：
托福100，GRE320，GPA3.4+
UConn- MSBA，SIT- MSBI&A
康涅狄格、史蒂文斯理工：托福90+，GRE310+，GPA3.2+
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