不管未来的角色如何，具有分析能力的MBA硕士学位的学生都需要掌握SQL，Python和R等编程语言也是有价值的工具。

2017年，《经济学人》杂志刊登了一个引人注目的标题：“世界上最有价值的资源不再是石油，而是数据。” 数据是否是“新石油”是一个公开辩论，但它已成为非常有价值的商品，不仅对于依靠它成长的大技术公司，而且对于几乎所有业务而言都是如此。 

因此，“大数据”已进入世界名校商学院课堂。专门研究如何将数据科学应用于业务问题的MBA课程正在蓬勃发展，因为雇主对商务和数据科学技能的混合需求过高，其需求已超过供应。

“无论您是想成为顾问，分析师，品牌经理还是企业家，无论您感兴趣的行业是什么，企业都需要可以坐在数据科学与业务战略之间的界面上的人，”该公司分析副总裁Eric Bradlow说。沃顿商学院。

根据Bradlow的说法，这就是为什么许多商学院一直将分析集成到MBA课程中的原因。

例如，门多萨商学院，巴黎高等商学院和福克斯商学院等商学院已经在商业分析中开设了MBA专业或集中课程。 

沃顿商学院在统计和业务分析方面拥有两个MBA专业。此外，它与组织合作应对最紧迫的业务挑战，使学生能够将理论付诸实践。Bradlow说：“我们的合作伙伴关系通过结构化的程序和项目促进了对现实世界数据集的访问，从而有助于发展和增强学生的数据科学和业务分析技能。”

雇主对分析技能的需求在上升

伦敦帝国学院商学院的职业顾问Rachel Tonner说，雇主对业务分析技能的需求很高，并且随着公司越来越多地根据数据做出决策，需求也在不断增长。“对员工的要求越来越高，他们必须具有管理，处理和解释这些数据的能力，以便根据更广泛的战略（例如推出新产品或服务）做出决策。”

她说，在咨询公司，市场，运营和分析师角色中的职位，尤其是需求数据技能。“但是现在分析涉及到每个角色，这已成为所有MBA每天都在某种程度上应用的技能，而不是与某些角色息息相关的技能，而在其他角色却根本没有。”

Tonner说，能够使用和解释大量数据很重要，而Excel中的高级技能对此至关重要。此外，SQL，Python和R等编程语言也是有价值的工具。

在Imperial大学开始其MBA课程之前，学生需要完成一个数据分析入门课程，以对统计概念有一个基本的了解，然后再完成其核心决策分析模块。学生学习建模以及如何分析数据以理解关系，预测未来结果并解决复杂问题。

为MBA学生提供人工智能和机器学习选修课，以及Python工作坊的一日介绍。

纽约大学斯特恩分校纽约分校的Anindya Ghose教授说，所需的关键技术技能是数据建模，数据可视化和预测建模。学生从诸如统计建模，数据工程，编程，计量经济学建模等课程工作以及机器学习实验中获得这些技能。

但是，沟通等软技能也至关重要。Ghose说：“所需的关键软技能是从数据挖掘中讲故事的能力，以及带领具有不同工作经验的折衷主义者领导团队的能力。”

哪些行业需要具有数据思维的MBA硕士水平的学生

这位教授说，如今，每项工作都需要具备一定水平的业务分析和数据科学技能的MBA硕士学位的学生。但是某些行业对技能的需求相对较高，例如零售，电子商务，媒体，广告，消费包装商品，银行和金融，保险和技术。

他说，许多产品经理，咨询和营销工作也需要这些技能。但是，提出正确的问题，理解业务影响和坚定的战略也都需要业务技能。

许多公司已经进行了过渡，以变得更加数据驱动，例如亚马逊和谷歌。还有一些人努力发展“数据文化”。卡内基梅隆大学特珀商学院市场学教授艾伦·蒙哥马利说：“需求持续强劲的原因是，许多企业仍在努力将其业务转变为分析驱动型组织。”

他说，一些管理职位仅专注于分析，而其他一些职位则需要对分析可以做什么不能做的了解。“人们可能会认为业务分析技能全是数学或分析技能。但是，事实并非如此。”蒙哥马利说。

“一项关键技能是能够利用分析方法的优点来交流和说服缺乏分析技能的个人。”

文章来源：网络综合