关于 大数据 这个概念，从提出之后就一直备受热捧，全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)预计，到 2018 年大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口将在 140000到 190000 之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到 150 万。

根据 WANTED Analytics 和福布斯杂志2015年数据，在对过去 12 个月美国就业市场 大数据 相关岗位的分析中发现，需要 大数据 技能的岗位空缺在过去的一年里增长了 516%！

工业界巨大的岗位需求催生了学术界大数据相关项目的发展，学术界开始高度关注这一领域。今年3月初MIT也高调宣布将由SLOAN商学院和运筹学研究中心(Operations Research Center)共同开设商业分析硕士课程，2016年秋季将迎来第一批学生。该硕士项目的课程时长为一年，旨在培养目前行业所需的擅用数据科学解决商业问题的高端人才。

无论是打算在数据科学领域发展的即将毕业或刚毕业的学生还是已经取得寻求职业突破与发展的工程师、物理学家、数学家、程序员以及其他高科技人才，MIT都欢迎申请。

那么如何来定义 大数据 专业呢? 大数据 专业包括哪些具体的方向？下面大家跟着林老师的思路来梳理清楚。

大数据专业是横跨数学，计算机，金融和商科专业的交叉学科，因为是交叉学科，各种专业背景的同学都有机会被美国的大数据专业录取，尤其是较强的数学背景和计算机能力对于申请大数据专业很有利。

目前美国开设的大数据专业主要有3个方向，商业分析方向(Business Analytics)，数据科学(Data Science)和机器学习(Machine Learning)方向，其中商业分析主要是应用于商业领域，一般开设在商学院，和市场营销的市场分析方向交叉性非常高。数据科学和机器学习有独立开设的项目，但相对数量较少；大部分仍然是作为计算机科学(computer science)的分支方向。

除此之外， 大数据 专业围绕的最基础的就是 数据 ，所以大家不要忘记和数据最为相关的统计学专业，统计学是一门研究如何搜集、整理、分析反映事物总体信息的数字资料，并以此为依据，对总体特征进行推断的原理和方法的学科。美国统计学主要涵盖四个分支方向，分别是：生物统计、金融统计、应用统计，以及数理统计。

从申请的角度来看：商业/市场分析专业对于金融和市场的背景比较看重。成功申请到商业分析的同学大多来自数学，国际贸易，市场营销，会计，金融专业。数据科学和机器学习顾名思义对申请者的数学和计算机能力要求较高。所以这个方向的申请者最好有扎实的数学和计算机背景，本科所学专业最好是相关的理工科专业。数学，统计，计算机，信息管理，电子商务，通信工程等都容易被招生官接受。统计学硕士项目对本科背景的要求并非特别严格，但非常注重申请者的数学背景，很多学校会指出希望申请者修过相关的数学课程。

最后，什么样的学生适合申请 大数据 专业呢?如果你喜欢数学和统计，建的了模型，敲的了代码，有解决问题的思维和较好的沟通协调能力，那么，大数据专业(岗位)欢迎你！

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