行政管理和人力资源也可以申BA？VH带你了解你不知道的BA申请……

在近几年的申请季中，BA项目申请呈现爆发式增长，尽管项目本身对申请者有一定数理背景的要求，但在各路理工大牛和在职人士的“围剿”中，仍有一些本科就读行政管理或人力资源等非数理专业的同学，成功拿下BA最顶尖项目的录取，完成了自己的华丽转身。

今天，VH与你分享学长学姐成功的奥秘，带你了解你不知道的BA申请，希望能为将要申请BA的同学们带去一些启发。

作为非BA相关专业的学生，在本专业申请和BA申请中，应该如何抉择？

首先，无论是申请自己的本专业还是BA，申请者都一定要确保自己对专业本身有兴趣，而非“人云亦云”随大流性质的申请。VH有很多学长学姐，都是在实习中通过自己一线的工作经历，体验到不同专业在工作中的应用前景和人才需求，并继而选择其中一个最适合自己的专业作为未来的发展目标。

接触不同行业的过程也是一个逐步试错、明确个人未来规划的过程。在构想未来的职业规划的过程中，通过了解不同行业（如咨询、互联网、金融会计）等工作具体业务内容，可以综合考量岗位的工作时间、工作的兴趣程度、成就感、学习能力等对个人实力进行一个综合的评估，进行明确的选择

如果你会为SQL、Python等编程软件所产生的的强大预测效果而感到兴奋，或者期待用数据来驱动管理并运用于商业分析实践中，希望在理论与实践上进一步在商业分析领域上进行探索。那么，BA对你来说会是一个不错的选择。

如果已经确认申请BA方向，该如何选择合适自己的项目呢？

名校中的Analytics或BA之类的项目都还很新，信息很少，造成大家选项目时，很容易出现跟风的现象。那怎么才能知道一个项目到底适不适合自己？是不是它火就行呢？VH在这里列了一些问题，让大家思考一下。

这个学校是不是能满足你最开始想要的，你想学的知识、你想做的职业是不是能通过它给的课实现？

你是希望项目有比较多的印度人，大部分都是中国人，还是说你想在一个纯白人的环境里面？

项目今年选课有什么变化。学校到底录取的是什么样的人？

关于第一个问题，首先建议大家看根据综排，同时搜索学校的课程设置。如果课程同时设置了数学、计算机科学、商业知识这三方面的课程，那么这个项目的认可度是比较高的。

当然，并不说只看课程名称，你要看这个课程里面真正学的东西是什么，包括学的深度有多少。虽然所有BA项目都是商科、理科和计算机的交叉，但不同学校对三种学科的重视程度不一。

比如MIT MBAn极其强调申请人的数学、统计和计算机背景，淡化对商科知识的要求：Intereste dcandidates should have strong mathematical, computer science, or statistical backgrounds.因此，项目的课程也以教授R, Optimization, Probability, Data Mining为主，并无必修的商科课程，因此缺乏商业领域的专业教育。

相反，Rochester的BA项目，有54%的录取者来自商科背景，而且课程以Marketing为导向，除了学习统计和R，还有例如Capital Budgeting and Corporate Objectives,Marketing Management, 和Economics的必修课。可见Rochester服务的是以Marketing Analytics为职业目标的申请者。

除此之外也需要参考项目对应的就业方向，仔细研究项目的Career report。如果找不到的话，也可以在Linked-in 上搜一下哪些人录取了这个项目和他们的就业方向，找到与自己的背景和目标匹配的项目，你将如虎添翼。

关于第二个问题，每个学校有不同Diversity background和Network。BA毕竟是一个以就业为导向的专业，这个专业的人之后会跟你朝夕相处一年多，而且成为你以后赖以生存的Network关键。所以在申请前考虑好你希望就读的环境，也是你选择项目的重要依据。

最后这个问题，是最贴近申请本身的。每个学校近期的录取标准都会有变化，但是他们学校网站更新的大部分都只有GRE成绩。“今年选课有什么变化”，“学校到底喜欢录取什么样的人”。这些只有通过Interview他们现有的在读的学生和近期毕业的人才会知道。建议同学们广泛挖掘身边的资源，不怕麻烦学长学姐，多通过Linkedin、微信等提问来了解项目最新动态。

“

同学们可以参考以下网址

http://data-informed.com/bigdata_university_map

自己尝试做Info research，在了解项目的同时，也能在一定程度上提升你的分析能力。网页内容是NU-MS in Analytics的Twitter推荐的Map of university programs in big data analytics. 涵盖了全美跟数据相关的，包括DS和BA相关项目的信息汇总。该链接需要翻墙查看，建议用VPN登陆。

”

从VHer的往年BA申请数据来说，USC BA, MIT BA项目的认可度比较高。除此之外，NU-MS Analytics的Career report做的非常好，和公司的交流合作比较丰富和深入，可以重点考虑。UT-Austin BA则因商学院和计算机学院闻名，计算机和数学专业出色，所以 BA 也会比较可靠。

对于转专业申请的同学，如何进行背景提升？

VH有如下建议：

第一，做跟强数据分析相关的实习。

申请这个专业的很多人都是拥有全职工作经验的，如果你在实习方面缺乏，申请上会存在严重劣势。所以非BA相关专业的同学应该通过找Big name或者强数据分析相关的实习来提升自己。入门Level可以是使用Excel进行初等数据处理与描述性统计。而进阶Level使用Python,SAS, SQL, Hadoop等大数据分析软件为公司数据存储、分析与可视化提供战略或是业务支持的工作。

如果现有实习比较偏商，和数据接触的不多的话，同学们可以在文书中强调你的BA能力这一块，强调你用了什么方法和工具正好是BA需要的，重点展现对于商很有理解，对于如何获取数据很有自己的理解。

如果现有实习不够多，申请者可以靠多做实践性强的Projects来弥补，实习与Projects的Title不重要，但是工作内容非常重要，包括比如你建了什么模型，你帮助公司或老板实现了什么样的结果，产生了什么样的影响。这些以后可以放在Resume上。

第二，确保本科课程满足项目数理要求，为就读BA项目打下坚实的基础。

BA的项目对申请者有一定的数理背景的要求，但这个要求并不是遥不可及的。作为行政管理或人力资源等专业的同学，可能没有机会像CS，数学等专业的同学接受全面的编程、数学的训练。这种情况下，申请者可以多多利用校内及edX/coursera/Udacity等在线课程资源进行相关课程学习，自修一些简单的数据、编程的课程来加强背景。

对于编程，因为学生需要自己完成提取数据、转换数据、建立模型、呈现结果，而这些都是需要编程作为工具来实现的。所以同学们需要上过编程入门课程，达到能够完成一个大作业或将编程知识应用到某个Project中的程度。

为了能够满足申请要求和提升同学们自身的能力从而为研究生学习打下学术基础，VH建议同学们一定要有以下课程，并且努力取得高分：

数学类：线性代数，微积分，多元微积分，概率论与统计学，最优化

计算机类：R语言，Python，matlab，SAS，Stata, C++/Java（Optional but recommend）

BA项目期待的是真正对Big Data有洞见的，相信Big Data能让世界产生变化，并且有充分热情和潜在能力去推动这些变化产生的申请者，而不是仅仅把BA作为进入顶尖商学院的捷径的人。建议跨专业到BA的同学能够尽早着手自己的留学申请准备，根据对自己的背景进行有规划的补充加强。

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