Mathematics：Calculus，Linear Algebra，Probability Theory，Mathematical Statistics，Operation Research，Optimization Theory，Numerical Analysis, Stochastic Process
Computer Science：Cmoputer Programming, OOP, Data Structure and Algorithm，Database，Machine Learning, Data Mining, Distributed System and Parallel Computing
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入门软件课，算法课，数据结构，数据库
数分，线代，概率，数理统计，线性回归，入门优化课
机器学习、数据挖掘、统计课像bayes，多变量什么的
总的来说数学统计计算机的这些入门课是最好的选择。
————– updated Jul 14 —————————-
评论里有人说到我说的这些课更像是DS的track而不是BA的track。这说的及其对，所以我顺手查了几个学校的BA的项目：
MIT： MIT ORC – MBAn Program我很随机的抽的几个学校，你浏览了这些项目可以发现大概2/3的学校的介绍好像跟Data Science的项目没什么区别。
如果你有留意会发现，business school招收的CS，STAT背景PhD做教职越来越多。几个学business analytics出门见面谈的都是big data，machine learning。 传统的business课程是很难让毕业的学生有竞争力的。
跟data相关的方向的position: Business Analyst –> Data Analyst –> Data Scientist –> Machine Learning Scientist/Research Scientist. 越往下越technical。所谓的business analyst只是不会编程的人干的活，每天跟SQL, salesforce, SAP打交道，可替代性极强。而越往下越稀缺。一个好的Machine Learning Scientist工资、发展前景、需求量都远远好于所谓的Business Analyst.
当然如果你口语极佳，热爱并且善于跟人打交道，喜欢纯business的环境，那往纯business发展无可厚非，我上面提到的任何课程都与你无关。
如果不是的话，那所谓的business analytics跟data science并没有任何区别，我上面提到的课程会对你极有帮助。并且极力推荐你打开上面学校的网站来了解他们开设的课程。
越早提升自己的编程能力越好！
以上。
嗯。。看我以前回答的就知道，我是这届在申的！这里排版好不方便。。图片还要一个个插入，所以我直接长截图了！不过必须先说，学校里能拿学分的课（编程类和数学）是最好的！数学尤其概率论，线代等等，这几门课绩点是会被重点衡量的！
不过！接下来你也可以在Coursera上补补课！ 此处上截图 ~O(∩_∩)O~~
Statistics：Linear Model，Time Series，Multivariate Statistics，Bayes Decision Theory，Computational Statistics, Design of Experiment, Sample Methods
Mathematics：Calculus，Linear Algebra，Probability Theory，Mathematical Statistics，Operation Research，Optimization Theory，Numerical Analysis, Stochastic Process
Computer Science：Cmoputer Programming, OOP, Data Structure and Algorithm，Database，Machine Learning, Data Mining, Distributed System and Parallel Computing
看见楼上几位讨论BA和Data Science 的区别， 推荐看一下这个网站 中关于BA到底是学什么、出来做什么的文章，会对BA有个更清晰的理解。
新加坡国立大学（NUS）有个enterprise business analytics, 我正在读，借着做assignment的机会粗略学习了一些R/python/SPSS等软件，不过感觉其实门槛挺低的，不太需要预先学什么编程神马的。重点还是理解和应用吧