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我也准备沈沁g

2011年麦肯锡全球研究所（MGI）发布的《大数据：下一个创新，竞争和生产力前沿》（后简称为《大数据》）[3]非常具有影响力，该报告讨论了大数据给商业和经济发展带来的新的可能性，并预测，至2018年美国需要44 至49万大数据深入分析人才，存在14万至19万缺口；需要400万名具备基于大数据分析而且能熟练并进行决策的经理和分析师，这一类人才缺口在2018年将达到150万人，《大数据》报告建议要解决未来人才缺口，需要加快扩大专业教育和职业培训，以及引进海外人才。根据美国劳工局2014年1月最新的统计数据，2012年市场雇用了718，700名具有管理分析技能的专业人员，平均年薪是78，600美元，2022年市场将需要852，500名这方面的专业技术人员，未来八年将有19%的需求增长[4]。

美国大数据相关专业硕士研究生课程的开设情况
　　据不完全统计全世界有近170所大学开设了大数据相关专业[8]，其中约150所大学开设了硕士研究生以上的学位课程。还有资料显示，美国有超过60所大学开设了大数据相关专业[9]，在欧洲有30多所大学，其中英国有13所，占了近一半，中国境内有2所，分别是香港中文大学的数据科学与商业统计（Data Science & Business Statistics）硕士课程和纽约大学上海分校的商业数据分析科学（Master of Science in Business Analytics）硕士课程。
　　美国大学开设大数据与数据分析相关专业的硕士研究生课程的确切数字我们没有查到官方的正式统计，但一些研究机构或学者在自己的研究网站上进行收集统计并予以公布，例如：北卡罗莱纳州立大学 （North Carolina State University） 高级数据分析研究院（Institute for Advanced Analytics）[10]的统计资料较为全面可靠，他们将全美的大数据分析硕士学位课程按三个类型进行统计，即：数据分析科学硕士学位课程（MSA，Master of Science in Analytics）有14所大学，共性是属新开发的跨学科课程，将应用数学、统计学、计算机科学，以及各种商业学科诸如营销、财务等融合在一起，即使一些学位使用预测分析（Predictive Analytics）或数据分析（Data Analytics）冠名其课程内容也大致相同；商业数据分析硕士学位课程（MSBA，Master of Science in Business Analytics）有17所大学，其特点基本上是由各大学商学院新开设或改名而来的，也会有与其他学院联合办学的情况，和MSA类似面向技术的课程稍少一些，但也并不意味着MSBA就完全偏向商科；属其他学科的硕士学位但主修方向是数据分析（Other M.S. Programs， Analytics Tracks and Concentrations）的有14所，常冠以数据科学（Data Science）这个名称，一般开设在商学院以外的学院，将数据分析课程与其他学科结合的硕士学位，还有的情况是将原有的旧专业改为数据分析专业，有时还可能沿用原有的专业名称，目标是从庞大数量与种类的数据中去获得能有效沟通的可执行见解。这45所大学相对集中在美国的东部与北部区域[11]。

美国最早开办数据分析专业的是北卡罗莱纳州立大学。2005年6月北卡罗莱纳州立大学首次提出申请，由北卡理事会授权在2007年2月成立高级数据分析研究院（Institute for Advanced Analytics，后简称为IAA），成为美国正式的第一个数据分析硕士研究生（M.S. in Analytics）学位授予单位。著名的决策支持大型集成信息系统SAS（Statistics Analysis System）早期时段（1966～1976年）就是由北卡罗来纳大学开发的，IAA与SAS保持的密切合作成为其办学的特色优势。在这23个知名的数据分析科学专业中，有11个开设在商学院，绝大多数称为商业数据分析硕士（Master of Science in Business Analytics）；有6个开设在工学院，以计算机或工程学院为主，多数是计算机科学硕士学位主修（Concentration）数据分析方向；设在管理学院的有4个，多数为商业管理硕士学位主修数据分析方向；其余2个分别由专设的数据分析研究所和研究生院开办。除了专业课程外，许多大学还成立有专门的大数据研究所配合教研活动，例如：哥伦比亚大学的数据科学研究所（Institute for Data Sciences）、哈佛的应用计算科学研究所（Institute for Applied Computational Science）、加州大学伯克利分校的算法机器与人实验室（AMPLab）等等。

美国23所大学数据科学专业硕士课程设置特点
　　2.3.1 入学要求、学制、课程持续时间、学分和学费方面的情况
　　各大学对报考学生的数学和计算机知识结构都有较为统一的明确要求，诸如工程、计算机科学、数学、信息技术等专业的学士，最理想的是商业知识和数据分析技能都具备的学生。例如：田纳西大学（University of Tennessee）要求学生具备数学和计算机背景知识；不具备相关知识的会被要求补齐相关课程学分，宾利大学（Bentley University）要求学生在进入核心阶段前要完成经济学、统计学和市场营销的学分。德雷塞尔大学（Drexel University）的课程是针对那些有兴趣于定量方法、通过数据分析探索和揭示内在关系、利用数据来解决商业问题，希望提升能力或从事商业分析的职业人，所以提出有工作经验的学生会有较强的入学竞争力。普杜大学（Purdue University）将传统商业咨询与数据分析结合，即利用集成的分析方法和现代信息技术来生成商业情报和解决特定行业的问题，因此要求入学学生具有很强的分析、量化、团队领导、组织和沟通能力。西北大学（Northwestern University）则明确提出将班级人数控制在23人，并集中个人指导，有机会形成良好的同学关系，有助于将这种关系超越学术带到工作关系中去。纽约大学（New York University）在6国家的9个城市有分校，要求学生有两个学习单元可以在纽约以外分校完成，其他的三个须在纽约大学本部完成。加州大学伯克利分校开设在线网络教学，但也要求学生在校园有4-5天的体验。学制有全日制（Full Time）、在职教育（Part Time）和网络教育（Online）三种，所有23所大学都提供全日制课程，其中有12所大学同时提供在职教育，8所大学同时提供网络教育。学制时长为1至2年，最短的为期9个月有3所大学，近11所大学须时2年。需要修满的学分多数在30个以上，最高的德保罗大学（DePaul University）需要52个学分。学费普遍在4万以上，最贵是麻省理工的92，827万美元。

北卡罗莱那州立大学是最早获得数据分析硕士授予权的大学，号称要培养世界上最好的数据分析专业人才，《哈佛商业评论》认定该校的专业与斯坦福大学、麻省理工学院、加州大学伯克利分校、哈佛大学和卡内基梅隆大学等名校的专业齐名，历届毕业生就业率都超过90%，与SAS结成合作伙伴关系，在SAS的帮助下结合实际项目对学生进行教学，提高学生毕业后求职的竞争力，学校还鼓励学生开展四五人的团队合作，许多毕业生获得SAS产品证书。例如：全球前25大医疗计划和生物制药公司以及医药研发外包组织都在使用SAS来获得医疗效果、利润、客户行为偏好方面的战略洞察，北卡罗莱那州立大学与SAS联手开展抗癌项目，由此带来的分析智能帮助这些公司组织实现业务转型和持续增长。
　　哥伦比亚大学（Columbia University）的课程自称为“大杂烩”，目标是为那些希望扩大和深化理解计算机科学的学生，研究方向非常多，诸如：计算生物学、计算机安全、计算机应用基础、应用生物信息学、欺诈检测、智能系统、感知、金融、信息检索等领域的机器学习、自然语言处理、软件系统、视觉和图形，以及网络系统等研究方向。课程特色是强调个性化，学生可选择自己需要的主修方向。
　　卡耐基梅隆（Carnegie Mellon University）大学的学生可通过iLab的实验室系统开展应用研究，获得实践知识经验。
　　麻省理工学院斯隆（Sloan）管理学院的MBA项目包含了一个无与伦比的深度案例研究与实时案例讨论组合、令人振奋的合作项目；整合杰出的教师授课、提供与非凡业界领袖的接触机会，利用行动学习实验室（Action Learning Lab），提供引人入胜的课程。研究方向包括企业管理、金融、创业和创新。麻省理工还配备了许多研究中心，如：数字化商业中心（Center for Digital Business）、计算机科学与人工智能实验室（ Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory），以及经济学和管理科学计算研究中心（Center for Computational Research in Economics and Management Science），组合广泛的学习机会让学员处于令人羡慕的地位和体验中，使学生在学术、人脉、专业方面获得巨大收益。

各大学非常重视通过与校外合作来提高学生的实际应用能力
　　这23所大学中有9所仅提供全日制课程，其余的大学都在提供全日制课程的同时，还提供在职教育或网络教育，特别为在职人员提供学习机会，结合学生的工作经验，可以缩短人才培养的周期，纽约大学和罗格斯大学（Rutgers University）将数据分析与信息管理专业列为MBA课程。
　　麻省理工的课程以专业、多样、严谨出名，培养领导型人才，其特色是允许学生在导师的指导下订制自己的课程，特别安排众多实践课程，注重与世界各地的行业领袖交流，例如：提供斯隆创新期计划（SIP，The Sloane Innovation Period），即一周密集的经验领导学习；行动学习实验室（Action Learning Labs）计划，即结合课堂学习和真实的商业经验的实践机会，其中在中国实验室（China Lab）会安排与在MBA 国际班学习的中国行业领袖级企业家合作共同应对挑战；以及四周时间的独立活动期（IAP，Independent Activities Period）。
　　路易斯安那州立大学（Louisiana State University）的课程受SAS的赞助，故其课程是模仿北卡罗莱纳州立大学（North Carolina State University） 高级数据分析研究院（Institute for Advanced Analytics）的课程。 　　斯坦福大学（Stanford University）所处的地理位置在硅谷使它大获益处，该校的学生被允许使用Amazon的EC2云平台做大规模计算。
　　宾利大学（Bentley University）地处美国128号公路高科技密集带，众多高科技公司对这个课程的需求，使得宾利大学的课程实现跨越式发展。
　　康涅狄格大学（University of Connecticut）课程建立在与通用电器（General Electric）的10年伙伴关系之上，与SAS和IBM也有技术合作，毕业生在商业分析和项目管理方面展现出与现实社会紧密结合的扎实基础。
　　2012年旧金山大学（University of San Francisco）的MSA（Master of Science in Analytics）开始招收学生，一直与众多知名公司保持着良好关系，例如：贝宝（Paypal）、 汤森路透（Thomson Reuters）、“调查猴子”（SurveyMonkey）、思科（Cisco）和摩斯拉（Mozilla）等等。
　　2.3.4 各大学将数据分析与原有特色专业结合，开设相关领域的大数据分析课程
　　这23所大学开办数据分析课程还有一个特征就是，许多学校将原有的特色专业与数据分析相结合，在各自领域的基础上关注数据分析。北卡罗莱纳州立大学、德雷克塞尔大学（Drexel University）、路易斯安那州立大学（Louisiana State University）将目光聚焦商业与数据分析的结合；辛辛纳提大学（University of Cincinnati）、田纳西大学（University of Tennessee）的统计与运营管理系将应用学习课程打造成为面向商业与大数据的课程。
　　旧金山大学（University of San Francisco）的MSA（Master of Science in Analytics）专业是由文理学院和管理学院联合提供的一个创新的跨学科课程，为与大数据有关的各种数学、计算技能与方法进行严格的训练，让学生熟练地将数据分析与战略决策关联起来， 以及将分析结果在商业场景中有效沟通。
　　辛辛纳提大学（University of Cincinnati）的商业数据分析专业硕士研究生课程（Master of Science in Business Analytics）也颇有历史渊源，前身的定量分析专业（M.S. in Quantitative Analysis）从1970 年代就已经开始由该校的运营、商业分析与信息系统系（Department of Operations， Business Analytics， and Information Systems）开办，它将自己的数据分析学位的课程解释为运营研究和应用数据统计的结合（A Master of Science degree in operations research and applied statistics），在商业环境中开展应用数学和计算机的应用，这独特的专业课程已经帮助毕业生在专业工作中获得回报，并在商业世界的各个角落都表现出色。
　　田纳西大学（University of Tennessee）的课程强调对商业了解的重要性，学生要学习大型商业背景下的技术技能，采用数据分析方式优化商业流程。除了提升分析技能的核心课程外，学生须在数据分析与实用统计或过程优化两个领域的结合选择其一作为主修。2013年田纳西大学打算增加更多的研究方向，包括：供应链、客户分析、医疗和金融方面的数据分析。
　　普渡大学（Purdue University）善长于咨询业与数据分析结合，培养商业分析咨询、金融咨询与市场营销咨询方面的人才。
　　密歇根州立大学（Michigan State University ）商业数据分析专业（MS in Business Analytics）的特色是由布罗德商学院（Broad College of Business）、工程学院（College of Engineering）和自然科学学院（College of Natural Science）三院合办。
　　德保罗大学（DePaul University）应社会对大数据科学家的各种需求，课程强调技术能力和行业实践经验，为学生在数据挖掘高级技能、多元统计、机器学习和数据库处理方面提供培训。通过各行业赞助提供的数据分析项目，学生必须完成现实中的数据分析问题研究或参与数据分析领域的实习，专业研究方向涉及计算方法（Computational Methods）、医疗保健（Health Care）、酒店管理（Hospitality）和市场营销（Marketing）等。
　　马里兰大学（University of Maryland）的课程以市场营销为目的，让学生综合全面地理解所需的数学和统计模型，以及用于分析客户数据的工具，重点在于教授学生如何利用和处理大量的数据，设计强大的分析模型，有效地帮助客户解释并帮助他们设计产品，预测营销活动的影响，更好地了解客户，史密斯商学院（Robert H. Smith School of Business）是十个研究中心的汇集地，其中包括著名的复杂商业研究中心（Center for Complexity in Business）。
　　康涅狄格大学（University of Connecticut）的项目管理是其特色专业，所修的课程要求有四门商业分析、四门项目管理。

关注不同层次人才的培养
　　各学校都有不同的人才培养目标，配备不同层次课程供学生选择。麻省理工斯隆管理学院MBA是培养领导型的专业人才，课程能赋予学生领导能力和信心，以及迎接各种挑战的能力，并推动学生实现职业目标和抱负。 　　卡耐基梅隆大学（Carnegie Mellon University）则专注技术人才的培养，毕业生将成为掌握商业流程分析、预测建模技术、地理信息系统映射（GIS mapping）、分析报告、市场细分分析和数据可视化的跨学科精英。
　　普渡大学（Purdue University）的每个学生也将参与普渡推出的全球领导人计划（Global Leaders initiative），项目致力于领导、沟通和职业发展培训。
　　罗格斯大学（Rutgers University）则培养结合型人才，将目光投向信息与数据发现科学（Discovery Informatics & Data Sciences），目标是培养学生分析数据驱动决策的能力，课程汇集了数据管理、统计、机器学习和计算领域知识，学生将获得各种技能包括：分析大型数据集的能力，开发建模解决方案来支持决策和很好地理解数据分析驱动的业务决策，形成的特色是将数据分析、各种学科融合于商业，为学生在依靠数据驱动的行业（如：金融、医疗、生物科技等行业就业）打下基础，成为预测建模师，数据挖掘工程师或数据分析师等。
　　印第安纳大学（Indiana University）课程关注培养学生的人文软件实力，安排有战略性思维这门课，内容涉及博弈论和商务策略内容。

各大学都非常重视实践课程
　　几乎所有的大学都将毕业实践计划或实践提至很高的位置，课程中都将它列为必修课，有9所大学将毕业设计（Capstone）作为明确的要求写在课程安排中，Capstone（也称为顶点计划）是在毕业前为进一步培养学生研究能力与交流技能的一个必须环节，是美国大学教育的重要特色。有的大学则采用毕业实践（Practicum）或毕业实习（Internship）的方式去实现理论学习与实际操作的对接，例如：西北大学（Northwestern University）提供长达8个月的行业实践项目。但是，有两所大学却稍有不同，例如：宾利大学（Bentley University）由于80%的学生是在职教育、50%是国际学生，都在晚上上课，所以无实习计划的强制要求；斯坦福大学（Stanford University）建议学生要完成毕业研究计划和实习，但不是必须的条件。