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埃默里大学 Emory University商业分析硕士 MS in Business Analytics
埃默里大学 Emory University
商业分析硕士 MS in Business Analytics
简 介
BA项目结合了商业，数据和技术，将学习数据可视化，机器学习，大数据管理，社交网络分析，业务分析等。
项目定位
我们项目的目标是培养能将Data Science和business application联系起来的搭桥人。因此除了最基础的coding和analytical skills, 项目主要在培养problem solving和将分析结果用business language解释给没有技术背景的人的能力。
三个领域
- 管理
- 信息系统
- 计算机科学和应用统计
项目亮点
我们将与市场相关的技能，体验式学习和专业发展相结合
项目时长
10个月
10个月
地理位置
乔治亚州亚特兰大
亚特兰大是《财富》 500强公司总部所在的美国第三大城市，也是美国一些发展最快的私营公司的所在地。
校园文化
- 核心价值观
勇气
诚信
问责制
严谨
多样性
团队
社区
严谨
多样性
团队
社区
- 指导原则
好奇心
坚毅
谦虚
坚毅
谦虚
往届学生评价
如果你非Tech公司的data science岗不去，Emory大概不是一个很合适的项目。但是，如果你希望找一个business和Tech相结合的项目，Emory不失为一个不错的选择。
Curiosity，Grit，Humility。永远保持好奇心，这样才有动力去发现新鲜事物寻求改变，即使遇到挫折也不放弃。而保持谦虚可能是比较容易被忽视，但又是很重要的一个方面。
对于很多传统公司来说，公司对Business Analytics职位的需求在于, 公司正在从过时的数据系统转换为更加现代的模式, 希望利用更先进的analytics tools来优化企业运作。
录取统计
- Program size: 44
- Average GPA: 3.55
- Average GMAT: 724
- Students with Work Experience: 18
- Average years work experience (of those with experience): 3
- 托福：100+
- 雅思：7.0+
（数据每年会有变动，仅供参考）
申请背景
•商业，工程，计算机科学，数学/统计学或经济学的本科学位
•具有扎实的商业管理能力
•包括定量和/或技术培训的背景
•至少接受过微积分I，微积分II和统计
•对与数据/分析相关领域的工作表现出浓厚的兴趣
•具有扎实的商业管理能力
•包括定量和/或技术培训的背景
•至少接受过微积分I，微积分II和统计
•对与数据/分析相关领域的工作表现出浓厚的兴趣
申请条件
- GRE/GMAT
GRE机构代码：3984
- 语言成绩-可以豁免
在英语系国家获得本科学位可以豁免
- 简历
- 成绩单
- 两篇书面Essay和一部视频Essay
Essay1
告诉我们为什么要申请MSBA计划以及为什么要在Goizueta商学院申请。帮助我们了解为何您的背景和/或技能可以帮助您为这个学位做好准备。另外，请提供任何MSBA后目标，以及您打算在当今数据驱动的工作场所扮演什么样的角色。 包括您感兴趣的任何特定领域。
告诉我们为什么要申请MSBA计划以及为什么要在Goizueta商学院申请。帮助我们了解为何您的背景和/或技能可以帮助您为这个学位做好准备。另外，请提供任何MSBA后目标，以及您打算在当今数据驱动的工作场所扮演什么样的角色。 包括您感兴趣的任何特定领域。
Essay2
描述一个您使用定量/技术技能解决问题的项目。请描述问题/情况，您采取的行动以及行动的结果。
视频Essay
在应用程序中，将向您提供一个要回答的问题。您将有30秒钟的时间收集您的想法并准备答案。然后，您最多有60秒的时间来回答问题。您可以尝试3次录制视频文章，但是每次机会都会提出不同的问题。
- 2封推荐信
先决条件
学过微积分I，微积分II和统计的课程
商业统计
本课程探讨统计方法如何导致理解和描述数据。我们使用R/RStudio来回顾基本的数据探索和统计方法。主题包括通过假设检验和建模的简单描述性统计。
管理大数据
在本课程中，学生将获得实用数据库，数据仓库和数据管理技能的能力，重点是查询，数据建模，ETL和数据管理。他们还将熟悉大数据生态系统的主要元素。
社交网络分析
了解现代网络分析方法以及如何将其应用于网络数据。研究最新的理论，方法和实质性应用。本课程涵盖了网络理论在职业，竞争，创新，不平等/分层，IT中介网络，网络形成和网络动态研究中的应用。
机器学习I
这是对机器学习的基本概念的介绍，包括有监督的和无监督的。介绍了神经网络的基本思想。还讨论了使用随机梯度下降从数据流(在线学习)中进行机器学习。
数据可视化
平面设计的艺术与数据分析的科学相遇的地方。学习如何通过可视化执行探索性分析，如何创建用于业务报告和演示的专业可视化，以及如何设计交互式可视化和仪表板。
机器学习II：机器学习的高级主题
深入研究一些对组织越来越重要的当前和新兴数据分析领域。领域包括预测建模过程的高级元素，集成方法，可感知成本的数据分析，挖掘文本和数据，推荐系统以及其他高级主题。
决策分析和优化
本课程向学生介绍优化和仿真，用于更好地决策的强大技术（尤其是线性，整数和非线性编程），蒙特卡洛和离散事件仿真，并讨论它们在业务和数据分析中的应用。
营销分析
本课程使用分析方法解决营销问题（包括定价，客户关系管理和销售预测）。我们强调开发可在实践中使用的工具，以支持决策并依靠常客和贝叶斯方法。
体育分析
本课程侧重于适用于体育决策的工具和技术。该类的分析基础是经典的统计和优化技术。我们使用线性回归，逻辑回归，马尔可夫链和优化等工具解决运动问题。
人力资源分析
本课程向学生介绍用于员工招聘，选择，晋升和离职的统计和计算方法。本课程的很大一部分致力于实验方法，这些方法旨在在组织实施人力资源政策之前测试其有效性。
Capstone
- Capstone概述
MSBA顶峰课程利用了在整个课程过程中学到的技能和技巧，并将其应用于实际的业务环境中。学生可以正式定义问题，清理数据，与其他数据源聚合，识别并使用适当的分析技术来解决问题。
- Capstone是做什么的
使用真实数据为真实客户解决真实问题。在我们的Business Analytics Capstone课程中，将您的数据科学技能进行测试。
客户范围从《财富》 500强公司到小型初创公司，涉及多个行业。
您将客户的专有公司数据与其他公共数据（包括社交媒体流）结合起来，并使用MSBA程序中开发的技能和技术来设计客户可以实施的解决方案。
客户范围从《财富》 500强公司到小型初创公司，涉及多个行业。
您将客户的专有公司数据与其他公共数据（包括社交媒体流）结合起来，并使用MSBA程序中开发的技能和技术来设计客户可以实施的解决方案。
- Capstone的运作方式
将在一个由学生顾问组成的小型团队中工作，与客户面对面，但得到计划执行总监和教职员工的支持。
您将学习战略咨询方法论，以解决问题和综合建议，以及如何管理客户和会议。
在本学期末，您将能够交付数据科学项目的三个核心交付物：Technical (code, cleansed data), Dashboard Visualization (Tableau, ggplot), Executive Deck (business result).
您将学习战略咨询方法论，以解决问题和综合建议，以及如何管理客户和会议。
在本学期末，您将能够交付数据科学项目的三个核心交付物：Technical (code, cleansed data), Dashboard Visualization (Tableau, ggplot), Executive Deck (business result).
课程安排
- SUMMER SEMESTER
新手营
增强您的技术和专业技能。参加一系列新手训练营（数学，技术，业务和业务问题解决），以提高您的技能。
团队建设技巧
在亚特兰大的街道上浏览各种挑战和活动时，请考验您的团队建设技能。
增强您的技术和专业技能。参加一系列新手训练营（数学，技术，业务和业务问题解决），以提高您的技能。
团队建设技巧
在亚特兰大的街道上浏览各种挑战和活动时，请考验您的团队建设技能。
- FALL SEMESTER
核心课程
通过旨在帮助您在任何行业中脱颖而出的课程，获得基础技能和动手业务分析经验：
- 业务统计
- 业务分析
- 社交网络分析
- 机器学习
- 数据可视化
- 设计分析和优化
发展领袖能力
了解如何成为更好的领导者和更有效的团队成员。参加与建立有效团队有关的研讨会和活动，并接受Goizueta MBA领导学者的团队和个人指导。
Finding Your Fit
Build your network as you engage with the Atlanta Data Science Ecosystem.
- SPRING SEMESTER
核心课程
管理大数据，机器学习
Capstone Project
选修课程
职业跋涉
往届学生就业情况
- American Airlines, Delta, Deloitte, Coca Cola, Caesars Entertainment，顺丰等公司。
- 但我们听说的情况是，毕业之后一个月内，除了3，4个还在经历面试，其他人都找到了工作，有relocate的，不过大部分在亚特兰大。
- 如果你非Tech公司不进的话，Emory可能目前并不是一个最佳选择，虽然亚特兰大有不少大公司（比如全美第三多的Fortune 500 companies），Tech公司的比例肯定还是比不上硅谷。
- 不是Tech公司不一定意味着学校所学的machine learning啊之类的东西就用不上，不少传统公司其实也有很强的analytics team。
- 我们去georgia pacific的campus visit就发现，analytics在revenue, marketing, operations, HR方方面面都有应用，而且这些应用都能看到实在的利益，比如减少了多少原材料的损耗，或者降低了多少的成本。
Career Services
- Emory在这方面真的更胜一筹。 Bootcamp的一个月时间内, 就业指导Ginger就已经给每位学生至少该过两次resume了, 我本科时候的resume质量不错, 所以内容改的不多。但还是能看见Ginger做出的很多排版和标点符号等细节上的改动, 看得出Ginger在每个人的简历上都花费了很多心思。
- 另一方面让我特别钦佩的是在这短短的一个月的期间, Ginger就完整地跟我们讲解了一遍该如何在美国networking并介绍了美国的商务礼仪。
- 组织过一次networking event让我们训练课堂内学到的技巧, 而且还让嘉宾提供了我们networking表现的反馈。
- 开学一个月以来, Ginger已经邀请到了我们项目的创始合伙公司FedEx (捐了$ 1mil) 来和我们networking。接下来请来了世界500强、驻扎Atlanta本地的金融机构SunTrust的VP来做presentation。后来又带我们去SunTrust的总部和另一间世界500强Georgia Pacific参观, 在此就职的上一届学长学姐也欢迎了我们。
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