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指南者留学
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商业分析硕士
Master of Business Analytics
简介
课程
解析
案例
项目简介
专业方向
商业分析
项目类别
STEM
确认
入学时间
秋季
项目时长
12个月
项目学费
82368美元
项目规模
60人
平均成绩
3.9
确认
平均G
Q168
确认
国际学生
70%
男女比例
63:37
就业比例
100%
平均起薪
110000美元
留美比例
100%
培养目标
<p>麻省理工学院商业分析硕士项目通过严谨的课程学习与实践训练，培养学生掌握基础知识和高级分析技术，用以推动现代组织中的创新与决策。项目强调把商业分析、机器学习与大数据等方法用于解决复杂业务问题，并通过独特的结业项目让学生与行业领袖协作处理真实数据挑战，提升其数据科学与商业分析能力。</p><p>项目还通过分析实验室、分析工具训练以及与公司项目匹配的实践环节，帮助学生将数据分析方法应用到真实企业场景，形成面向实际业务问题的分析、建模与成果交付能力。</p>
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申请要求
optional
在计算机编程、线性代数、
数学和统计学 / 机器学习这
些领域，如果学习过相关课
程，会增加申请优势
语言要求
托福
总分要求
无要求
小分要求
无要求
雅思
总分要求
无要求
小分要求
无要求
GMAT
总分要求
无要求
小分要求
无要求
GRE
总分要求
无要求
小分要求
无要求
申请时间
{{ `${per_time.year}年${per_time.enroll_time}季入学${per_time.children.length == 1 && per_time.children[0].head == 1 ? '（提前批）' : per_time.children.length == 1 && per_time.children[0].head == 2 ? '（夏令营）' : ''}` }}
{{ per_tab.label }}
{{ per_time_dot.label }}
{{ per_time_dot.time }}
on hold
国际生
夏令营
{{ apply_time_arr[apply_time_arr.length - 1].camp_desc }}
提前批次
{{ apply_time_arr[apply_time_arr.length - 1].ahead_desc }}
进行中
{{ per_time.children[per_time.active_tab_idx].endInfo }}
on hold
申请量过大，相应的申请有延迟或者无法拿到offer的风险。
国际生
本条是指国际生截止日期
课程设置
机器学习
Machine Learning
强化实践深度学习
Intensive Hands-on Deep Learning
优化方法
Optimization Methods
高级分析前沿
Advanced Analytics Edge
分析实验室
Analytics Lab
从分析到行动
From Analytics to Action
分析工具
Analytics Tool
分析工具工作坊
Analytics Tools Workshop
分析顶点项目
Analytics Capstone
通过数据进行沟通与说服
Communication and Persuasion Through Data
人工智能战略、治理与伦理
AI Strategy, Governance, and Ethics
现代数理统计
Modern Mathematical Statistics
机器学习
Machine Learning
统计学习理论与应用
Statistical Learning Theory and Applications
动态规划与强化学习
Dynamic Programming and Reinforcement Learning
深度学习
Deep Learning
计算机视觉前沿
Advances in Computer Vision
自然语言处理的定量方法
Quantitative Methods for Natural Language Processing
统计咨询
Statistical Consulting
统计理论与数据挖掘
Statistical Theory and Data Mining
实分析
Real Analysis
概率论
Theory of Probability
随机矩阵的特征值
Eigenvalues of Random Matrices
应用统计学
Statistics for Applications
随机过程导论
Introduction to Stochastic Processes
统计学专题
Topics in Statistics
随机微积分
Stochastic Calculus
制造系统分析
Manufacturing Systems Analysis
运营管理导论
Introduction to Operations Management
运营管理
Operations Management
供应链规划
Supply Chain Planning
库存理论与供应链
Inventory Theory and Supply Chains
收益管理与定价
Revenue Management And Pricing
美国医疗服务导论
Introduction to Healthcare Delivery in The United States
数学规划导论
Introduction to Mathematical Programming
非线性优化
Nonlinear Optimization
代数技术与半定优化
Algebraic Techniques and Semidefinite Optimization
高级算法
Advanced Algorithms
网络优化
Network Optimization
整数优化
Integer Optimization
鲁棒建模、优化与计算
Robust Modeling, Optimization, and Computation
运筹学专题研讨
Special Seminar in Operations Research
组合分析
Combinatorial Analysis
组合理论
Combinatorial Theory
计量经济学中的统计方法
Statistical Methods in Econometrics
金融经济学导论
Introduction To Financial Economics
高级金融经济学 I
Advanced Financial Economics I
高级金融经济学 III
Advanced Financial Economics III
发展政策基础
Foundations of Development Policy
应用宏观与国际经济学
Applied Macro- and International Economics
金融分析
Analytics of Finance
应用量化金融
Applied Quantitative Finance
需求建模
Demand Modeling
系统工程中的计算机算法
Computer Algorithms in Systems Engineering
航空运输运筹学
Air Transportation Operations Research
物流系统
Logistics Systems
空中交通管制
Air Traffic Control
机场系统规划与设计
Planning And Design of Airport Systems
应用概率与随机模型
Applied Probability and Stochastic Models
高级需求建模
Advanced Demand Modeling
管理服务：概念、设计与交付
Management Services: Concepts, Design, and Delivery
能源系统优化
Energy Systems Optimization
多学科系统设计优化
Multidisciplinary System Design Optimization
机械工程高级专题
Advanced Topics in Mechanical Engineering
概率导论
Introduction to Probability
概率基础
Fundamentals of Probability
离散随机过程
Discrete Stochastic Processes
离散概率与随机过程
Discrete Probability and Stochastic Processes
应用概率与随机过程专题研讨
Special Seminar in Applied Probability and Stochastic Processes
概率与随机变量
Probability and Random Variables
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顾问解析
<p>麻省理工大学商业分析项目隶属于Sloan管理学院，致力于“用数据创造价值”，专为想要从事Data Science工作的学生，亦或是想要寻求职业晋升的工程师和数学家等量身打造。</p><p>
课程设置：课程是技术导向型，数学和计算机科学的权重会很大，要求也很高。秋季学期旨在提升学生的数学方法和大数据分析算法的专业技能，春季学期则注重培养学生具体的商业数据应用能力，让数据在商业环境落地，夏季学期则让学生参与一个为期10周的capstone project，接近真实商业世界。</p><p>
就业方面：录取的高门槛，硬核的课程设置以及强大的career service无疑成为MIT MBAn 100%就业率的保障。</p><p>
录取方面：优秀的数学课程（微积分、概率论、统计学）成绩毫无疑问是必备，此外，建议申请者有optimization方面的知识。CS部分，MIT偏好R语言，建议申请者能熟练掌握应用R语言进行数据分析。同时，建议能有SQL等数据库方面的技能。为了提高竞争力，建议申请者多修一些机器学习、数据挖掘、非线性最优化、随机模型、算法设计、科学计算等相关高阶课程。网课平台推荐 Edx，Edx是由Harvard和MIT联合创办的，在美国东部学校中认可度比较高。参加过 Kaggle 或者阿里天池等数据大赛的申请者也会有加分。相比MFin项目，BA项目对绝大多数陆本同学是高不可攀的项目。陆本每年录取个位数，如有海外交换经历可再加分。作为顶尖项目，对文书Essay要求也很高，招生官希望看到申请者对BA有深入的理解，具备修读这个项目的学术能力，以及拥有清晰的职业规划。</p>
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录取分析
指南者留学收录该专业申请案例6个（数据来源：老阿姨微博和第三方数据库），其中申请成功案例数5个。
约翰霍普金斯大学
GPA：3.85
应用数学和统计
托福：/
GRE：325
PASS
新国立大学
GPA：3.86
数据科学
托福：110
GRE：337
PASS
密歇根大学
GPA：3.89
数学
托福：/
GRE：326
PASS
加州大学洛杉矶分校
GPA：3.98
数学+统计
托福：/
GRE：333
PASS
伦敦大学学院
GPA：89
统计
托福：/
GRE：/
PASS
上海交通大学
GPA：90.6
机械工程
托福：110
GRE：327
FAIL
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