显示模板-商业分析
美国-杜克

杜克大学 Duke University
商业分析硕士

简 介

MQM: BA 课程配备了最新的设施独特的课程,让学生熟悉分析、沟通和团队合作技能,这些是商务人士不可或缺的因素。

最独特的方面是它不仅注重提高分析能力,还注重提高沟通和团队合作能力。大多数基于团队的工作都是在协作而非竞争的环境中进行的。

此外,该计划帮助学生分析大量信息并了解特定现象的原因。培养分析能力,并学习如何利用分析来实现业务目标。

磨练你的专业知识

虽然在数据分析方面的核心基础将适用于任何行业,但学生将专注于金融、营销、风险或战略四个方向之一。将学习为学生的职业重点量身定制的工具、技能和商业环境,同时在不同的分支方向选修课以拓宽学生的技能组合。

项目时长
10个月

地理位置
美国 北卡州 达勒姆
  • 本科学位
科学、技术、工程、数学、商业、经济学或同等专业的学士学位

  • 成绩单

  • GRE/GMAT

  • 简历

  • 个人陈述
可以分享重要的生活经历、您的好恶、爱好、成就、有趣的事实,或任何有助于我们了解是什么让您成为自己的东西

  • 至少一封推荐信

  • Essay
每个问题最多回答 1,000 个字符。
问题 1: 为什么选择自己喜欢的方向(财务、营销、风险或战略)?
问题 2: 完成 MQM:商业分析专业后,你的近期职业目标是什么?

申请者本科背景
市场营销/传播5%;数据科学,信息类10%;计算机科学/电子电器12%;机械/海洋工程12%;经济学/会计34%;统计,数学27%

  • 230个同学来自世界各地,代表了100多个本科学校。中国学生占42%,印度人约20%,剩下40%是世界各地的同学。

  • 中国学生里,一半多是美本(UCLA, UCB,USC,Emory, BC,UNC, Wake Forest, BU, NYU),少部分英本和澳国立。中国同学基本都是陆本985和211,以及宁波诺丁汉。(每年数据都会有变动,仅供参考)
  • MQM就业会一年比一年好,国际生base salary的中位数是9万美金,signin bonus中位数1万美金,additional compensation 中位数1.5万美金。今年career service更加接近Fuqua MBA水准,总体上谨慎预计今年就业情况不会比去年差。就业岗位基本是business相关,Business analyst 和data analyst居多。少部分本科有统计或者CS背景的同学能找到Data scientist岗。

  • 项目作业大多用R,有些作业会用Python。Fuqua内提供了很多基于python的机器学习和深度学习的workshop 还要求每个学生入学前去datacamp上完成相应的python课程和project。同时,杜克大学也提供了Data Science的网课和讲座,对于一心想找data岗的同学有大量的资源可以使用。
关于编程技能方面,教的课程的难度确实不如西北,MIT等analytics项目,但SQL, R和Tableau会教得很深(尤其SQL和tableau,应付找工作和考tableau的证书没有问题)

教师通过讲座、课堂讨论和基于案例的学习使学生的课程栩栩如生。教授将使用实际的业务问题,利用跨学科的观点,并帮助学生了解当前如何使用数据来改变所有业务领域。基于案例的学习方法使用现实世界的商业案例作为讨论和团队项目的基础。这种方法让学生从公司的角度看待业务问题,并利用在课堂上学到的知识来制定定量支持的建议。因为大部分学习都是通过辩论和分析来完成的,所以,学生将学会实事求是、批判性和创造性地思考。

核心课程

  • 基础商务课程

商业基础

本课程向您介绍广泛的原则,以确保您对会计、财务、营销和战略方面的问题有基本的了解。

商务沟通

开始在商业环境中建立有效沟通的基础。将学习和练习重要的沟通技巧,例如清晰的沟通、战略管理沟通、给予和接受反馈、使用影响力和宣传、演讲技巧和职业管理技巧。

批判性思维与合作

本课程提供了在分析和生活中为您提供良好服务的技能基础。您将学习提出好的问题并从多个角度探索数据,以增强您的批判性思维,并探索如何在团队成员的专业知识和专长不同的情况下解决当今的问题时最好地与他人合作。

企业组织

了解如何分析和提高组织的绩效,并在组织的任何层面发挥你的影响力以取得积极成果。本课程有两个目标,为了解组织如何运作提供路线图,并提供您可以在以后的职业生涯中建立的基本概念。

  • 数据分析课程

数据分析编程

学习 R 和 Python 编程的基础知识并提高其编程能力。

应用概率和统计

检查在部分信息和不确定性条件下数据驱动的决策框架。将获得用于理解、分析和解释数据的概率和统计工具。

数据基础设施

确保数据的有效性和可用性对于在组织内利用数据至关重要。在本课程中,您将使用 SQL 探索数据存储、清理和检索的基础知识,以促进组织中的数据使用,检查结构化、关系数据库设计和数据完整性问题。

商业数据科学

深入探索数据科学与业务决策之间的相互作用。将学习有监督和无监督机器学习技术,例如分类、聚类和文本挖掘。

现代分析:数据、预测、行动

了解当前在许多行业中使用的分析方法的基础和应用。以您在商业数据科学中开发的材料为基础,探索 1) 更高级的工具,例如深度学习和 NLP,2) 跨行业的现代用例,以及 3) 部署现代分析产生的社会问题,例如隐私、公平、和负责任的人工智能考虑。

决策分析和建模

了解建模框架以及建模决策的艺术和科学。将了解用于在不确定性下构建决策问题的决策树、用于模拟具有许多不确定性的决策情况的蒙特卡罗模拟,以及用于在具有许多决策变量和约束的问题中找到最佳解决方案的优化。

数据可视化

了解伟大的分析师如何向任何观众解释任何统计模型的重要性。数据可视化是分析师沟通工具箱中实现这一目标的最有力工具之一。在本课程中,将学习如何使用 Tableau 和可视化最佳实践,通过数据故事最有效地发现和传达数据的重要性。

分支方向课程

  • 金融方向
  • 营销方向
  • 风险方向
  • 策略方向

Capstone
一个为期 6 周的密集项目,学生团队与教师顾问和一个组织合作,利用分析技术解决特定问题。Capstone旨在让学生有机会在现实环境中利用整个项目开发的特定领域工具,在这个环境中,他们将面临现代数据环境固有的挑战。

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