由于我在这个领域只是很浅很浅的初学者，只是正要入学（研究所）的新生
但因为很想听听版上其他大神对此问题的回应
所以在此抛砖引玉吧~
在申请上 BA跟DS或许很近，但两者的修课、职涯方向却可以天差地远。
而即使是相同科系，不同学校的修课方向也有很大不同。
就如同上一篇m大说的，那位女孩要从什么点切入，未来要走什么方向会决定一切。
到底是想走偏商的商业数据分析?还是技术类的工程师?
(其实还有更多子分类，这边粗浅先分为这两类)
这点必须先弄清楚，才知道要朝什么方向修课，以及选那些学校申请。
一．如果想走偏技术类的路线(数据工程师，数据科学家)"至少"要先会：
1.程式语言方面必须在出国前修过或自学:
Python,R ,C or C++
最好能用以上语言做几个专题，操作一些数据或统计相关的函式库
2.修课:
物件导向, 资料结构与算法,微积分(基础), 统计学,机率论
另外强烈建议要修机器学习或人工智能相关课程
3.其他:
如果有时间的话建议修一下数据库相关课程，SQL,NO SQL
还有了解常用的大数据处理框架Hadoop或Spark之类的
另外github最好也先搞懂
1.跟2.是"入学前"必须要会的东西，3.不强求，因为相关课可能不多，但还是要先自学。
二．如果想走偏商的商业数据分析路线：
1.程式语言或操作工具:
个人认为走这条路线的门槛较低，熟悉SAS,R or Python足以。
2.修课:
微积分,机率论,统计学方面必备。有商业界工作背景的话更适合。
也可以修一些资料视觉化方面的课程。
3.其他:
个人认为口语表达在这行应该蛮重要的，还要知道如何做漂亮简报的sense。
以上只是粗略介绍，希望版上其他相关领域的前辈能接续分享更准确的资讯
或经验，或是怎样的修课方向更贴近业界需求等等...