招聘ba是什么意思 ba是什么职位

你整天都开着手机吗？
你每天用电脑还是手机处理工作和学习？
接收图片、消息、发送电子邮件、流程图和编写代码。......
可以说，“数据”以各种方式和形式存在于生活的方方面面，我们似乎被“淹没”在数据的海洋中。
如今，是世界走向数字化、进入大数据时代的时刻。在企业的日常活动和运营中，数据无处不在，大数据将逐渐成为现代社会基础设施的一部分，就像道路、铁路、港口、水电和通信网络一样不可或缺。

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结果，一系列问题不断出现。我们身边有多少数据？它增长有多快？庞大的数据量意味着什么？怎么用这么多数据？
因此，各类数据的“汇总-整合-分析-研究”工作至关重要，将对个人、企业、社会或国家的发展和决策起到至关重要的作用。
以“买机票”为入口。
进入数据分析领域
从科研到医保，从银行到互联网，都受到数据爆炸式增长的影响。整个业务领域也因为大数据而重新洗牌。买机票就是一个很好的例子。
2003年，柳文欢·埃齐奥尼打算乘飞机从西雅图到洛杉矶参加他哥哥的婚礼。他知道越早订机票越便宜，所以在这个大日子的前几个月，他在网上订了一张去洛杉矶的机票。
在飞机上，Ezioni好奇地问旁边的乘客票价，发现大家买的票都比他晚，甚至比他还便宜。

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Ezioni是哈佛大学计算机科学专业的第一名本科生。作为美国最著名的计算机专家之一，在他眼里，世界就是一系列的大数据问题，于是他下定决心帮助人们开发一个系统来猜测当前网页上的票价是否合理。
Farecast票价预测工具可以通过预测机票价格的走势和增减幅度来帮助消费者抓住最佳购买机会，但在此之前，没有其他网站可以让消费者获得这些信息。到2012年，价格比较系统已经使用了近10万亿的价格记录来帮助预测美国国内航班的票价。[1]
Farecast只是大数据公司的一个缩影，代表了当今世界的发展趋势。

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此外，维克多·迈尔-勋伯格教授还在《大数据时代》一书中指出:
\"
大数据时代的到来，让人类第一次有机会、有条件获取和使用多领域、非常深层次的全面数据、完整数据、系统数据，深入探索现实世界的规律，获取过去无法获取的知识，获取过去无法实现的商机。
\"
Victor的这番话道出了数据分析的目的和价值，也就是将隐藏在大量看似混乱的数据中的信息进行浓缩和提取，从而找出研究对象的内在规律。

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作为一个普通人，相信大多数人在听到“数据分析”这个词的时候，他们的第一反应一定是:通过一些高层次的技术手段或者方法去研究数据本身，然后去寻找一些有价值的“黄金” 。
那么“数据分析”是否只适合偏爱理科的学生呢？作为文商生，还能“跨界”数据分析吗？
转型原因
数字经济时代，数据分析行业蓬勃发展。
快速发展的行业总是充满挑战和机遇，数据分析行业的需求和从业人数也在不断上升。正是数字经济时代的社会需求刺激了相关职业和行业的快速增长。
正如麦肯锡发表在《大数据》上的报告所言，仅美国就面临着14-19万数据分析人才的人才缺口，懂得利用大数据分析进行决策的管理者和分析师的人才缺口高达150万。
IBM的最新预测显示了完全相同的推断:2020年，美国的数据专业人员数量将从36.4万人增加到272万人。

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此外，根据中国人力资源和社会保障部发布的《新职业——大数据工程技术人员就业形势分析报告》，2020年中国大数据行业人才需求规模预计达到210万人，未来5年需求仍将保持30%-40%的增速，总需求在2000万人左右。

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同样，《哈佛商业评论》(HBR)上也有一篇热门文章《数据科学家:21世纪最性感的工作》，也启发了一大批人选择商业分析作为职业发展方向。
生动的数字表明，“数据分析”领域正朝着火热的趋势发展，这是文商生适应“数据分析”浪潮的好机会。
转变方向
当业务与数据分析相结合时
商科一直是留学最热门的专业之一。近年来，随着大数据的兴起，商业分析专业越来越受欢迎，很多美国学校都开设了这个专业。
商业分析(Business Analytics，BA)是一门以商业知识为基础，以数学规划为手段，以数据分析和决策优化创造价值的新兴专业，有别于传统的商业分析。

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Business Analysis属于传统的业务部门，一般位于MBA之下，主要分析整个公司的运营流程、业务等方面，倾向于案例分析，辅以简单的数据分析。
商业分析是一门新兴学科，其核心是数据挖掘和数据分析。它与当前的互联网和大数据相连接。它主要使用先进的技术、模型和算法进行数据挖掘和业务分析。它所服务的公司是互联网公司，如IBM、谷歌、百度、腾讯和阿里。
【招聘ba是什么意思 ba是什么职位】目前，美国约有30所学校提供Business Analytics，如麻省理工学院、弗吉尼亚大学、罗切斯特大学、威克森林大学、纽约大学、凯斯西储大学、加州戴维斯、圣地亚哥、哥伦比亚大学、康奈尔大学、南加州大学等。

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商业分析专业是具有商业背景的STEM项目。在大多数提供商业分析项目的学校中，“这是一个STEM指定项目”被明确指出。其就业方向主要是做数据分析师和程序员。擅长收集、整理和分析不同行业的行业数据，并根据数据进行行业研究、评估和预测。
虽然这是一个比较新的专业，但是就业前景很好。大数据时代，很多行业都需要善于挖掘和分析数据的人，比如IT、互联网、游戏、通信、金融、医药、咨询、零售等。因此，BA毕业生需求量很大。

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此外，美国的主要大学也正在建立一个市场营销分析的分支机构。随着大数据的兴起，该项目颠覆了人们对营销专业部分理论化的认知。
市场分析包括两大内容:一是市场分析，基于市场信息的基本面分析，行业趋势分析等技能；二是技术分析，包括数据分析软件、数据语言等技能，可以对杂乱的数据进行清理、分析和解释，为企业带来决策信息。

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形象:营销影响力
根据美国劳动局的数据，预计2017年至2027年，与MA相关的工作岗位将增加30%以上。这一增长率远远高于所有职业的平均水平。本专业学生能够分析相关数据，了解客户需求，准确制定产品价格、营销工具和目标群体。很多大企业会更喜欢能帮助公司有效分析、目标精准的求职者。
转变方向
数据渗透到文科专业
数据分析不仅在传统行业很容易，在创新媒体行业也很出色。南加州大学的通信数据科学硕士项目就是一个很好的例子。

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从学校课程设计来看，该项目旨在培养学生运用数据科学思维进行交流研究或解决实际问题。学生将掌握利用机器学习和人工智能技术分析通信平台中产生的大量数据和信息。通过了解合适的数据收集方法来解决媒体问题，并能够收集、分析和解释数据，可以培养学生在管理级别职业中解决问题和决策的基本技能。
通过学习媒体领域的大数据分析，学生毕业后可以在媒体公司、电视台、电台、互联网公司等机构从事大数据分析研究。也可以去企事业单位、政府等部门从事大数据系统研发、大数据应用开发、大数据分析三个方面的数据挖掘、管理、分析、可视化等相关工作。

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除了传媒行业，历史作为一门人文学科，涵盖的范围也很广，包括考古学、历史地理学、历史文献学等等。它的存在和发展对一个国家和民族来说意义重大。
在历史研究的过程中，我们希望从历史经验中理解和学习普遍真理，学习对现在和未来人类社会有价值的规律性知识。史料中丰富的数据资源正等待人们去挖掘和分析。
在纽约大学，通过大数据分析和跨学科合作进行的研究是“人文研究实验室”的一部分。通过这项研究，我们可以讲述有数据支撑的普通移民群体的故事，让这些历史叙事更具包容性。

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图片:engineering.nyu.edu
在从美国最大的数据来源——美国人口普查收集整理数百万份数据的过程中，将企业目录、许可证记录、历史地图等人口调查等信息源的大量数据进行数字化、分析和绑定，帮助学生确定移民生活轨迹的重要模式，并利用数字技术对移民历史提供详细可靠的解读。
历史专业学生未来的就业方向可以是大学教授、高中教师、博物馆管理员、采访人员等。因为历史本质上是培养学生发现问题、分析问题、解决问题的能力，它的就业范围不受限制。

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大数据分析可以为我们的决策方案提供依据，帮助我们及时做出调整。同样，在文学分析和研究中，我们也可以利用大数据分析来探究数据背后作者的意图和情感。
早在10年前，斯坦福大学的意大利评论家佛朗哥·莫莱蒂就提出了“远程阅读”的概念。他认为文学研究者只阅读现存书籍中的极小一部分是无法揭示文学史的真实面貌的，他们要用大量的人力去分别阅读不同的文本，然后综合他们的分析才能得出世界文学中各种体裁的发展规律。
于是在2010年，Moleti和Matthew Jocks在斯坦福成立了文学实验室，发展了用计算机算法分析文学书籍的方法[2] 。斯坦福文学实验室利用大数据进行定量分析，颠覆了传统的文学批评模式，把它变成了一门科学。

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人脑文本的分析解读和计算机的大数据分析往往相辅相成，取长补短。文献的大数据分析和研究课题的小阅读有很多相似之处。我们需要借助计算机对文本数据进行分析，将个性化的文学解读与历史思维有机结合，找到一些有价值的研究途径，为创造新的文学史和新的文学价值理论提供可能。
将大数据应用于人文研究是美国文化学术界最时尚、最前沿的话题。在学习文学的过程中，我培养了自己对文本的阅读和分析能力，以及熟练而高级的写作能力。所以就业方向分散在各行各业，从编辑到学术研究，再到法律顾问和管理人员，都是不错的选择。

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总结
随着国内外数字经济的不断深入，互联网、金融、零售、医疗、旅游等行业迫切需要新的专门从事数据采集、处理和分析，并能制作业务报告和提供决策的数据分析人才。
数据分析逐渐成为工作场所的标准技能，也是最热门的职业之一。
很多文科生和商科生也在不断向数据分析方向转型！
参考源:
[1]《大数据时代:生活、工作和思维的巨大变化》，维克多·迈耶-勋伯格、肯尼斯·库克耶著，浙江人民出版社，2013年。
[2]魏晋，李生。“大数据”分析与文献研究[J] 。中国书评，2014，000(004):69-75 。

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