商业分析知识技能作为业务与技术之间的桥梁，作为商业分析师在企业组织商业环境中应对商业数据变化发挥着重要的职能作用。通常商业分析师会通过分析和使用数据来推动商业数字化转型，帮助企业重新定义客户体验并实现盈利成果，有着及其重要的商业价值。
本篇为大家分析下新二NUS和NTU商业分析相关项目情况，以及项目对比，供同学们参考~
学制时长：NUS BA ＞ NTU BA = NUS EBAC（所有项目都包含实习项目机会）
学费：NUS BA ＞ NTU BA ＞ NUS EBAC
课程难度：NTU BA ＞ NUS BA ＞ NUS EBAC
整体申请难度：NUS BA ＞ NTU BA ＞ NUS EBAC
（注：均从整体情况比较而言，针对个人还是需要个案分析哦~）
下面再具体看看三个项目的具体课程设置、录取偏好、就读体验、就业情况↓
NUS MSc in Business Analytics
课程设置：44学分，涵盖8门课程（5门必修+3门选修）+1 Capstone Project。课程较硬核，与实践紧密相连，有实习项目安排。
必修课程：为商业分析建立跨学科基础，涵盖了NUS教育框架中计算机科学、统计学和其他专业学科之间的接口。
•Analytics in Managerial Economics
•Data Management and Warehousing
•Operations Research and Analytics
•Foundations of Business Analytics
•Advanced Analytics and Machine Learning
选修课程：必须从以下最多两个垂直领域选修3门课程；这些选修课程将帮助学生更深入地了解特定行业部门所需的不同分析技术。通过这些选修课程，学生可以创新、设计和改进解决复杂问题的技术和工具。
•Big Data Analytics Techniques
- Big Data Analytics Technology
- Cloud Computing
- Neural Networks and Deep Learning
•Consumer Data Analytics
- Hands-on with Business Analytics (Consumer)
- Introduction to Network Science & Analytics
•Financial & Risk Analytics
- Fintech, Enabling Technologies and Analytics
- Quantitative Risk Management
•Healthcare Analytics
- Economic Methods in Healthcare Technology Assessment
- Healthcare Analytics
- Information Technology in Healthcare
•Statistical Modelling
- Applied Regression Analysis
- Categorical Data Analysis II
- Nonparametric Regression
- Survival Analysis
录取偏好：看重数学统计背景，对理工科背景更为友好，其次商科背景；看重行业经验。
项目曾经对应届生很不友好，倾向有2年+工作经验的，但随着项目扩招应届生录取也更多了（从14年招生30左右，到现在招生300左右），但大部分都有很丰富的实习经历。
看重本科院校背景，陆本主要都是985（中上为主），以及少量财经211，普通211/双非少见；其他主要录取知名海本和新加坡当地人士，有工作经验的很多。
专业背景方面：数学、应用数学、计算机、统计、信管、金融、金工、经济、会计、商分等等。
GPA：绝大部分录取者都有3.5/85+，根据不同院校背景有差异，对于Top院校背景3.5+基本满足，但非top建议最好3.8/88+；
强烈建议带高G申请，如GRE 325+ / GMAT 720+/ GMAT Focus 675+。看重实践，实习普遍都有3段左右，不乏头部券商/私募/互联网/四大/快消等行业实习。
机构录取案例：
【案例1】
某985-国际经济与贸易
GPA：3.7+ TOEFL：100 GRE：320
3段实习、研究经历、课外活动若干
【案例2】
某财经211-会计
GPA：3.9 IELTS：7.0 GMAT：710
3段实习、3段国际实践活动、其他校园活动
【案例3】
某985+澳洲2+2-会展经济与管理+国际酒店旅游管理
GPA：3.9/4.0+5.87/7 GRE：324 IELTS：7.5
英国夏校、实习与学术多段
就读体验：机构学员分享《就读体验｜在NUS就读BA是种怎样的体验？》，网友分享，下图↓
就业情况：NUS商学院的BIZCareers职业中心提供全方位的资源，通过辅导和技能研讨会建立学生的职业生涯和个人技能；还通过各种企业参与活动为学生的行业拓展和专业网络创建提供便利。
BA项目的Professional Consulting Capstone Course包括每周的行业研讨会、项目讨论和一个持续3~6个月的Capstone项目，这些经验为学生提供了无与伦比的前沿分析应用程序，对行业趋势的洞察，以及直接向顶尖从业者学习的机会；项目拥有100多个行业合作伙伴（咨询、电子商务、快消、金融服务与保险、政府、健康保健、信息技术、物流制造、房地产、零售、运输等行业），提供独特的、以行业为导向的学习体验。
学生受益于各种行业参与机会和Capstone Projects的100%实习机会，与行业领导者建立了宝贵的联系。
BA项目与合作伙伴共同塑造了一个繁荣的生态系统，推动商业分析领域的人才、创新和成功。
学员反馈：已找到工作同学的职业方向大概有几种Consulting、Data Scientist、Data Analyst、Quantitative Analyst、Business Analyst等，此类岗位一般可以出现在任意行业，就业面较广。
NUS Master of Technology in Enterprise Business Analytics
课程设置：2个基础Graduate Certificates+2个Specialist Graduate Certificates，有实习项目安排。
需完成2个基础Graduate Certificates
•Analytics Project Management
将具备以实践为导向的数据分析技能和管理分析项目的知识
- Statistics for Business II
- Data Storytelling
- Data Management for Analytics
- Managing Business Analytics Projects
•Business Analytics Practice
将学习理解、设计和解决涉及结构化和非结构化数据的行业分析问题的基础技能
- Data Analytics Process and Best Practices II
- Statistics Bootcamp II
- Predictive Analytics – Insights of Trends and Irregularities
- Text Analytics
需完成2个Specialist Graduate Certificates（5选2）
•Customer Analytics
将具备管理客户数据和为客户关系管理构建分析解决方案的技能
- Customer Analytics
- Advanced Customer Analytics
- Campaign Analytics
•Big Data Analytics
将学习数据工程的各个方面，同时构建有弹性的分布式数据集。学习应用关键实践，识别根据其业务价值评估的多个数据源，设计正确的存储，并实施适当的访问模型。最后，将基于需求组合，以供应商/技术无关的方式构建一个由可插拔组件架构组成的可扩展数据管道解决方案。
- Big Data Engineering for Analytics
- Recommender Systems
- Processing Big Data for Analytics
•Practical Language Processing
将学习实用语言处理的高级技能。这包括基本的文本处理、文本分析、深度学习技术及其在情感挖掘和聊天机器人开发中的应用。
- Text Analytics
- New Media and Sentiment Mining
- Text Processing using Machine Learning
- Conversational UIs
•Specialised Predictive Modelling & Forecasting
将具备适用于卫生、政府和许多其他领域的高级预测、规范和预测技术的技能。主题包括先进的预测和预报技术、生存分析、实验设计技术、计量经济学预测、数学优化方法等。
- Complex Predictive Modelling & Forecasting
- Product & Pricing Analytics
- Analytics for Commercial Excellence
•Intelligent Financial Risk Management
将专注于从财务数据中提取决策知识，这涉及分析财务数据源并从中获得见解。还探索了使用替代数据源来增强客户信息，以补充金融服务（银行、保险、非银行金融相关服务等）的决策。
- Advanced Machine Learning for Financial Services
- Explainable & Responsible AI for Finance
- Credit Risk Modelling and Analytics
- Alternative Data for Fintech Innovation
每门课结束后都会做一个独立的Project！（可提升项目经历，可写进CV用于求职）
录取偏好：中国学生录取较多，偏好985/211/中外合办/海本背景，但也有少部分强双非录取（如华农、上海对外经贸等等，基本是高绩点/优秀背景/长工作经验者）。录取学生背景多元，该项目实际录取不像申请要求写的那样非STEM背景不可，商科背景（金融、财会、经管、金工等）、理工科、甚至文社科都有录取的。
如果院校背景优，专业STEM，成绩3.5/85左右都可积极尝试；双非背景建议成绩90左右，并且需要有丰富的软背景经历。GRE建议320+。
就读体验：网友分享↓
就业情况：几乎所有正在迅速进行数字化转型的行业都有机会，而数据分析是其中的核心。在分析领域，有两条主要的发展路径——技术或管理。技术意味着继续深化在某个领域（金融、政府、制造、电信、交通、技术公司等）的技术领域，成为这些领域的专家数据科学家。另一个是管理，可以专注于为客户（内部或外部）设计解决方案，以实现他们在利润最大化、自动化或数字化领域的组织目标。EBAC的毕业生，将为企业业务分析中的专家、专家和领导角色做好准备，通过战略使用数据、可视化方法、建模技术和一线工具创造业务价值。
就业领域：业务分析经理、数据科学家和架构师、分析师、优化策略顾问、商业智能和绩效管理顾问、企业智能经理、市场情报分析师、CRM数据分析师、风险分析师、市场分析师、大数据分析师等。任职公司包括：埃森哲、Creative Technology、DBS Bank、德意志银行、惠普、新加坡资讯通信发展管理局、新加坡税务局、Jurong Port、微软、华侨银行、渣打银行、Murex、NCS、NEC Asia Pacific、NTUC、Revolution Analytics、Singapore Telecommunications、ST Electronics、Tata Consultancy Services等等。
NTU-Master of Science in Business Analytics
课程设置：需完成10门必修课程+1 Data Analytics Practicum实习项目+4门选修（至多）。除Data Analytics Practicum实习项目外，还可以选择课程结束后7-12月实习。课程比较tech，与行业需求紧密结合。
Core Modules必修课程
•AI and Big Data in Business
•Advanced Database Management
•Advanced Programming
•Analytics and Machine Learning in Business
•Analytics Strategy
•Applications of Statistics
•Data Management and Visualisation
•Design Thinking & Technology Management
•Programming Essentials
•Strategies for Digital Transformation in Business
Practical Immersion实习项目
•Data Analytics Practicum
Concentrations方向课程选修
•Finance
- AI with Advanced Predictive Techniques in Finance
- Data Analytics for Credit and Related Risk
- Information Systems & ERP (SAP)
- Time Series for Business Analytics
•Marketing
- Analytics Storification with Neuroscience
- Beyond Algorithms: The Future of AI and GenAI Innovations
- Causal Inference
- Digital Marketing in the Age of AI
•Technology & Operations
- Advanced Prescriptive Analytics with Generative AI
- Introduction to Cyber Security
- Leading Business Analytics Projects
- Machine Learning Methodology
- Operation Analytics
- Robotic Process Automation (RPA) for Analytics
录取偏好：不限专业背景，但最好有一定编程基础。偏好录取985及海本背景，211主要集中两财一贸，也有少量其他211如上外、西财等，普通211/双非少见。对于C9院校最好3.2/82+，对于其他985/两财一贸背景最好3.5/85+，对于其他211最好3.7/87+。G是硬性条件，建议GAMT 700+ / GMAT Focus 655+/ GRE 320+。看重编程技能（面试中会体现，会问到编程经历/编程语言软件等）。
机构录取案例：
【案例1】
某985-国际经济与贸易
GPA：3.7+ TOEFL：100 GRE：320
3段实习、研究经历、课外活动若干
【案例2】
某财经211-会计
GPA：3.9 IELTS：7.0 GMAT：710
3段实习、3段国际实践活动、其他校园活动
【案例3】
某财经211-金融学
GPA：3.6/5.0 GRE：325 IELTS：7.0
1段交换、2段比赛、3段实习
就读体验：网友分享↓
就业情况：项目本身提供Data Analytics Practicum实习项目外，还可以选择课程结束后7-12月实习；绝大部分同学都能找到不错的实习，实习行业很多元，有金融、互联网、医疗、半导体等等。
就业领域：毕业生就业领域广泛，涉及金融、互联网、管理、会计、营销、传播和新闻等等，主要从事商业分析、数据分析、分析师等相关岗位。学校提供的career service服务主要分成两个方面，一是求职相关的Workshop，二是校企合作的内推机会。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
