在BA项目申请的过程中，除了要关注一个学校/项目的排名、地理位置、以及就业外，还要学会分析此项目的课程设置是能否使自己掌握全面的数据分析技能和某个领域的相关知识。然而由于很多BA项目在近几年才陆续兴起，课程设置参差不齐。同学们在择校时，很容易摸不着头脑。不过不要着急，小编今天就教你如何分析课程表。
课程标准
在具体分析某个项目的课程前，让我们首先看一下合理的选择标准有哪些：
课程覆盖技能
首先要看课程是设置涵盖的技能是否符合自己的需要。如果同学们对数据分析师需要的技能有一定了解的话，会发现：1.在数据抓取和清理方面，Python是当下很流行的编程软件；2.在数据存储和调用方面，各种数据库软件如MySQL, Oracle, NoSQL备受青睐;3.关于统计建模和machine learning，R和SAS多为主导； 4.数据可视化则是R和Tableau多被使用；4.分布式计算方面，Spark和Hadoop为主流。比较tech的项目，一般上述的几种技能和软件都会设计，但对个人编程的基础相应就要高一些（基础越强越好）。而偏商的项目可能在machine learning,分布式计算，甚至数据库方面涉及的深度就要浅一些。
业界联系&就业
项目是否与业界联系紧密，对同学有一定的就业指导。比如有点学校会包括capstone project, practicum, 或者internship。本质上这三种形式都意味着学生要在项目中的某段时间内（一般为一道两个学期）使用公司提供的数据进行分析，并最终为公司提供一定的政策建议。再比如学校是否会帮助学生network，并提供强大的就业支持，这对于国际学生是益处多多的。
Special Track
课程表是否有某一领域的相关课程或者track，比如marketing, finance, supply chain，human resource等等。这些课程对于同学了解某一行业的运行并在此行业发展有很大的帮助。
具体分析
好了说了这么多，下面直接为大家分析4所代表性学校的课程表。
1
 UMN (明尼苏达大学 – 双城分校)
 留学汇刚刚为大家介绍过UMN ，所以趁着大家还有印象，先分析他家的商业分析项目。请看课表：
       UMN的BA在同类项目中很具有代表性。课程表分为三大主题：1.夏季学期的商业与管理基础。包括财务报表分析，市场管理方面的学习, 统计学和编程的基础奠定，以及通过case study来使同学对BA在实际中的应用情况有所了解。夏季学期可以让同学快速掌握以后接下来学习所用的基础。2. 秋季学期的技术课程。也是UMN BA项目的核心之一，数据库、机器学习、分布式计算、项目和团队样样都讲的比较全面。相信会为同学们在春季的招聘中增加不少自信。3. 春季的企业合作项目和特别课程。同学们可以将先前学到的各种技能应用到项目中，在锻炼解决实际问题的能力中轻松为简历增加了不少内容。
       小编对UMN BA项目的课程感受为：技术和软技能都有很好的兼顾，企业合作项目对就业帮助很大，但课程难度和强度是不小的挑战。
2
  SMU (南卫理公会大学)
    SMU课程表给人最直观的感受就是全面。在刚入学的8月，项目会有为期约一个月的boot camp，学习或复习基础的统计知识，还有R和SAS。从9月起，整个项目分为秋季和春季两个学期，每个学习个两个module(长度为8周，各包括4-5门课程)。同学们可以使用R, SAS, Excel和SQL等来来学习数据预测、数据挖掘、数据可视化、以及一些商科课程。除此之位，大家还可以选择两个专业方向：Business Process Analytics和Customer Analytics。前者偏技术，对必修课程中的技术部分继续深入学习。后者适合对marketing感兴趣的同学。Program Director亲自讲授课程包络In Memory Analytics和Managing Your Career。后者会请各公司进行宣讲（甚至招聘），帮助同学networking，并建立职业规划。另外2016年入学的同学，优秀者也可能在2017年的春季学期参与到capstone project中，获得实践经验。
    小编对SMU BA项目的课程感受为：课程设置非常全面，企业合作项目值得期待，Director会亲自参与到学习和就业的各方面，但编程方面的软件使用可以更加全面，例如从SAS拓展到Python和Java等。
3
 UR (罗切斯特大学)
    UR的课程设置分为4个quarter(每个quarter的长度与SMU的module类似)，12门课程涵盖了marketing analytics的各个方面。整个项目通过R, SAS和SQL的学习和使用，是同学们成为市场分析方面的佼佼者。UR的BA整体偏商，主要以统计和市场方面的知识为支撑，并通过Practicum in Consulting为客户进行数据分析并提供建议，在数据挖掘和机器学习方面有所涉及，但不会讲的太深。对于修过较少数理课程的同学来说非常合适。
    小编对UR BA项目的课程感受为：课程设置为marketing analytics培养人才，课程难度适合不追求tech路线的同学。
4
 Fordham (福特汉姆大学)
    Fordham的BA项目包括7门核心课程和3门选修，数据库方面的课程包括Database Management和Data Warehousing；数据挖掘和文本分析通过SPSS学习掌握；Web Analytics会应用到Python和Google Analytics等开源软件；商业知识方面的课程则是：Business Analytics for Managers和Business Performance。喜欢tech的同学，可以在选修里选择Machine Learning和Big Data Analytics等课程。
    小编对Fordham BA项目的课程感受为：数据库方面值得称赞，text和web analytics单独两门课可能是不错的体验，但用SPSS学习数据挖掘显得有些力不从心，且缺乏practicum和某个领域的专业课。课程设置有些单薄，需要同学在课下多补充统计、编程和自己感兴趣领域的知识。
总结
希望大家在几个具有代表性BA项目的分析后，也日后的选校过程中也能更全面的将课程设置这个因素考虑进去。毕竟除去排名和地里位置外，课程关系着我们能否在短短的一到两年中学到干货，以自信的应对就业。运用文章开头的三个标准去选择自己心仪的项目，更理性的看待一个项目是否和自己的职业规划相符，小编祝愿大家能在毕业时收获满满，找到理想的工作!
作者：Niko 编辑：暴暴
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