Ba se puede dividir a grandes rasgos en dos tipos, uno es sujeto parcial y el otro es sujeto parcial. Esto se puede ver en el plan de estudios del proyecto.
En general, algunos proyectos más científicos incluirán aprendizaje automático y minería de datos, así como algunos cursos de bases de datos, como Emory, UCLA, UCD y otras escuelas. Estos proyectos con base científica son adecuados para personas con buenas habilidades matemáticas.
También hay programas de BA que ofrecen muchas escuelas de negocios, como Rochester, Wake Forest, etc. Estos proyectos con algunos puntos comerciales son adecuados para estudiantes con una base matemática débil.
Además, una de las características de los métodos de formación de los colegios y universidades de Pakistán es que la mayoría de ellos cooperan con empresas locales para proporcionarle proyectos y ayudar a las empresas locales con datos y análisis. La empresa cuenta con más de N mano de obra libre y los estudiantes tienen oportunidades de realizar prácticas y practicar. Es un método de formación en el que todos ganan.
La Universidad de Columbia tiene dos programas de análisis de negocios. Una es que es difícil registrarse en el programa MSBA. El otro es el programa MSAA de la Escuela de Educación Continua de SPS, que tiene una dificultad de admisión menor que el MSBA. Aunque está afiliada a la Escuela de Educación Continua de SPS, el plan de estudios también es muy atractivo. Aquellos con una maestría o tres años de experiencia laboral están exentos de tomar el GRE. Por supuesto, los GRE con buenos puntajes también se pueden presentar como material de solicitud.
Los cursos obligatorios tienen dos áreas centrales:
1. El área central de comunicación de gestión de liderazgo
2.
Debido a que la Licenciatura es una combinación de negocios, estadística e informática, es mejor que los estudiantes de negocios tengan alguna base en gestión financiera y estadística, y hayan tomado cursos en teoría de probabilidad y estadística. Idealmente, necesita conocimientos de programación y software de procesamiento de datos: SAS, Python y algunos lenguajes como R, las escuelas esperan que pueda tener esta capacidad, pero en comparación con CS, los requisitos de ciencia de datos son menores, y usted los tiene; No necesariamente es necesario saber codificación y matemáticas.
Al mismo tiempo, muchos programas de licenciatura son muy tolerantes con los solicitantes. Incluso si no tienes conocimientos de programación o software de procesamiento de datos, está bien dejar que las escuelas vean tu capacidad de aprendizaje. Algunas escuelas tienen requisitos de antecedentes de proyectos más estrictos (como UT Austin). El sitio web recomendado es Coursera, donde puede tomar cursos relacionados con la licenciatura para mejorar su experiencia.
Las diferentes escuelas tienen diferentes requisitos de antecedentes para los solicitantes.
Si sus antecedentes son parciales: si carece extremadamente de cursos previos (como literatura pura, experiencia en negocios) y no puede complementar los cursos escolares, no se recomienda solicitar la licenciatura;
Si simplemente te faltan cursos de programación (cursos existentes de álgebra lineal, cálculo y estadística), puedes fortalecer tu experiencia buscando pasantías relacionadas con datos;
Si tienes más de dos cursos de requisitos previos, Se recomienda considerar otros proyectos STEM de ciencias sociales/negocios. Si insiste en solicitar una licenciatura, puede fortalecer su experiencia a través de pasantías y cursos en línea de Coursera.
La pasantía también deberá realizar trabajos relacionados con el análisis de datos.
Tales como laboratorio de ciencias sociales (análisis de datos de investigación científica)
Especialidades empresariales: departamento de control de riesgos bancarios, consultoría de TI, empresa de investigación de mercado, empresa de Internet;
Especialidades en ciencias e ingeniería: empresas de Internet, laboratorios de ciencia e ingeniería (análisis de datos de investigación científica), consultoría de TI;
Especialidades en ciencias de la computación: empresas de Internet, consultoría de TI, competencias relacionadas con datos.