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一、美国大学商业分析与数据科学专业的差异
商业分析（BA）是一个跨学科的领域，结合了统计学、计算机科学和商业知识的核心内容。具体而言，BA的课程设置大致为：40%的统计学、30%的计算机科学以及30%的商业管理。这种均衡的知识结构使得BA专业既适合拥有文科和商科背景的学生，也欢迎理科和工科背景的申请者。通过综合运用数据科学工具和商业洞察能力，BA专业的学生旨在解决复杂的商业问题，为企业的战略决策提供强有力的支持。
与之相比，数据科学（DS）更加注重数据技术的深入挖掘与应用。其课程内容通常由30%的统计学、50%的计算机科学和20%的应用领域知识组成。DS专业更加强调理工科背景，旨在培养具备扎实数学基础、熟练掌握编程技能和数据分析工具的高级人才。通过对数据内在规律的深入研究，DS专业的学生致力于发现新知识、优化流程并推动技术创新。
二、纽约大学的商业分析与数据科学专业
以纽约大学(NYU)为例，该校在数据分析领域积累了丰富的历史和杰出的成就。纽约大学斯特恩商学院于2013年首创了商业分析硕士项目。
该项目要求申请者拥有至少5年的工作经验和较强的定量分析能力，目标是培养具备实际操作经验的商业分析专业人才。尽管对应届生的申请要求较为严格，但其扎实的学术基础和丰富的实践经验仍然备受业界关注。
另一方面，纽约大学的艺术与科学研究生院提供了数据科学硕士项目。该项目为期两年，共有四个学期，每个学期平均需修读9个学分。
该项目不仅重视学生的数学能力和编程技巧，还鼓励学生在暑假期间寻找实习机会，以积累宝贵的实践经验。在招生时，纽约大学数据科学项目特别关注学生的数学成绩，尤其是GRE数学部分的高分以及数学相关课程的优异绩点。
对于成绩未达到优秀标准的申请者，相关的实习或工作经历可以作为补充材料，提高其录取竞争力。
综上所述，商业分析（BA）和数据科学（DS）虽然都属于数据分析的范畴，但在专业定位、课程安排和招生标准等方面存在明显差异。学生在选择专业时应结合自身背景、兴趣和职业规划，综合考虑，以便找到最适合自己的方向。
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