应用分析专业简介

美国大学的应用分析专业通常涵盖了从数据收集到数据分析和决策支持等方面的广泛内容。这个专业旨在培养学生运用统计学和计算机科学技能来解决实际业务问题的能力课程包括数据挖掘、机器学习、统计建模、数据可视化以及数据库管理等方面的内容。学生通常也会学习使用一些流行的数据分析工具和编程语言，如Pvthon和R。毕业生通常可以在各个行业找到就业机会，包括但不限于金融、医疗、零售、科技和咨询等领域。他们可能担任数据分析师、业务分析师、数据科学家、业务智能分析师等职位。

就业方向

应用分析专业的毕业生可以在多个行业找到就业机会，涵盖的岗位也非常丰富。一些主要的行业和相关岗位包括:

金融行业:数据分析师、风险分析师、投资分析师

医疗保健行业:医疗数据分析师、健康信息管理师

科技行业:数据科学家、业务智能分析师、产品分析师

零售和市场营销:市场分析师、消费者行为分析师

咨询公司:数据咨询顾问、业务分析咨询师

制造业:供应链分析师、生产数据分析师

政府和非营利组织:政府数据分析师、社会研究分析师

这些岗位可能涉及数据挖掘、机器学习、统计建模、数据可视化等方面的工作，具体要求会根据不同行业和公司的需求而有所不同。

应用分析和数据分析的区别

(1)  应用分析:

重点: 侧重于应用数学、统计学和计算机科学的原理来解决实际业务问题。

特点: 包括对数据的深入理解和实际应用，强调在特定领域中运用数据分析方法做出决策。

技能: 学生通常会学习数据挖掘、机器学习、统计建模等高级分析技能，同时关注业务应用和解释分析结果的能力。

（2）数据分析：

重点: 侧重于处理和解释数据，从中提取有价值的信息，以支持业务决策。

特点: 强调对数据的收集、清理、分析和报告，以便组织能够更好地理解业务状况。

技能: 包括数据清理、可视化、统计分析等技能，以及对数据库和分析工具的熟练掌握。

在实际应用中，这两个专业领域之间的界限可能会有一些模糊，因为很多工作都需要同时具备数据分析和业务应用的技能。然而，应用分析通常更加强调对业务问题的深入理解和解决方案的实际应用，而数据分析更注重在数据处理和提取洞察方面的技能。

申请要求

学校通常会关注申请人的本科学术成绩。高GPA通常有助于提高录取机会。一些专业和学校可能要求或建议提交GRE或GMAT成绩。推荐信: 强有力的推荐信可以提高录取机会。这些推荐信通常来自教授、导师或专业领域的专业人士。除此之外还需要:

个人陈述: 申请人的个人陈述或目标陈述对录取决策也很重要。清晰阐述申请人的学术兴趣、职业目标和为何选择该专业的原因是关键。相关经验:有相关实习、研究或工作经验可能对录取产生积极影响。

多元化: 学校通常希望构建多元化的学生群体，因此个人特长、社区服务经历等也可能受到关注。

面试: 一些学校或专业可能要求或允许面试。在面试中展示对专业的热情、清晰的沟通和适应性等素质是重要的。

国际学生考虑因素: 对于国际学生，语言水平、托福/雅思成绩也是录取考虑的一部分。

哥伦比亚大学应用分析专业也是该项目申请人比较多的学校，哥大该专业的课程涵盖数据分析、统计建模、机器学习、数据挖掘、可视化等领域，旨在培养学生在实际业务场景中运用数据科学技能解决问题的能力。课程强调实践应用，学生有机会参与真实项目、案例研究和行业合作，以提升他们的实际工作能力。学生通常会学习使用流行的数据科学工具和编程语言，如Python和R。要求具有相关领域的本科学位，例如计算机科学、数学、工程等。