2021年美国大学商业分析BA专业排名 这3大院校高薪好就业!

USC

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作为商业分析项目的新规新贵，USC的BA项目已经跻身全美最好的BA项目之一，不仅仅因为学校的综合排名，还有地理位置，课程设置甚至是就业资源在全美的BA项目中都属于顶尖，也正因如此，南加大近两年吸引了每年近6000名申请者，但是录取人数仅在90人左右，竞争程度可谓是惨烈。

课程设置

USC的BA项目有三学期，共有33学分的课程，由19.5学分的必修课学分以及13.5分的选修课学分构成。整个培养着重于学生的编程能力，数据统计优化能力以及商业策略能力三大板块。授课教师里面既有成功的商人，也有学院派的教授，整体课程的起点不高，不管是R、Python还是SQL都会从头开始教。所有的课程都注重商业的实际运用，甚至很多课程的Project都是采真实的商业数据。除了R，Python和SQL之外，学生还能学到Natural Language Processing，Neural Network和Data Mining等高阶课程。

申请难度

录取者的平均GPA达到3.67，平均有1.5年的工作经验，虽然官网写了更青睐有一年工作经验的申请者，但是没有工作经验的申请者，只要有丰富的实习背景也不会有太大的不利影响。

UCLA

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UCLA的BA项目是2017年成立于UCLA的商学院Anderson School of Management

课程设置

整个项目的时长为一年半左右，同时包含一个暑期实习以及最后的毕业的Capstone。UCLA的BA课程基本完全是Target BA，因此课程主要集中在R, SQL, Tableau, Machine Learning以及Python。同时，授课的老师和教授大多都是大牛校的PHD出身，因此整体的授课质量非常好。美中不足的是整体课程并不是很Tech，所以对于那些想学到更多Data Modelling, Machine Learning等Skills的同学，或者是毕业求职目标在Data Scientist岗位的同学来说，就需要花更多的时间自己学习相关的知识。

申请难度

录取学生GMAT平均分是724，GRE数学的平均分是168，虽然学校官网提到录取学生平均工作年限是两年，但是从录取来看全职工作经验并不是录取的必要条件。

Emory

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课程设置

相比于大多数的BA项目来说，Emory的BA课程设置会更偏向于Tech，课程长度10个月。大多数课程都是Project-based的。整个Curriculum的重点在Machine Learning以及应用上，第一学期的Intro to BA和Machine Learning 1主要是在学和用Machine Learning，用到了RapidMiner，R和Python。第二学期继续学Machine Learning 2，会学到Neural Nerworks和Deep Learning。Managing Big Data这门课会快速Review SQL，然后进入AWS，Hadoop，Pig和Hive这些的讲解。之后的Capstone是项目的重点，目的是运用学生所学的知识来给公司做Project，项目里面有专门的人员会和Capstone的公司联系Project，因此所有的Project都是根据实际环境和情况进行的，具备很强的实战性。

申请难度

录取学生的平均GPA是3.55，平均GMAT700-750，国际学生占比为75%，中国学生的数量大概占一半左右。虽然官网呈现的数据表明录取者平均有三年工作经验，但是从录取学生的年龄区间来看，没有全职的工作经历依然可以申请这个项目。