美國(guó)留學(xué)商業(yè)分析、數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別有哪些

隨著人們經(jīng)濟(jì)水平的提高，對(duì)于很多家庭來(lái)說(shuō)，留學(xué)不再是一個(gè)可望而不可及的事情，許多人都想要留學(xué)，那其中美國(guó)留學(xué)商業(yè)分析、數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別有哪些？針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，下面中國(guó)教育在線小編就來(lái)和大家分享一下。

　　1、商業(yè)分析 Buesiness Analytics(簡(jiǎn)稱BA)

　　2、數(shù)據(jù)科學(xué) Data Science (簡(jiǎn)稱DS)

　　3、數(shù)據(jù)分析 Data Analytics (簡(jiǎn)稱DA)

　　商業(yè)分析(BA)和數(shù)據(jù)分析(DA) 是由統(tǒng)計(jì)學(xué)(Statistics) 下的應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)(Applied Statistics) 分支發(fā)展進(jìn)化而來(lái)。而數(shù)據(jù)科學(xué)(DS) 的原型是計(jì)算機(jī)科學(xué)(Computer Science)。從學(xué)科領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，區(qū)別還是挺大的。但大家只要了解到他們的原型，就會(huì)很好的理解每個(gè)專業(yè)的側(cè)重點(diǎn)的不同。

　　一、數(shù)據(jù)分析(DA)

　　理論基礎(chǔ)是統(tǒng)計(jì)學(xué)，也包含了數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining) 和 回歸模型(Regression Model) 的運(yùn)用。典型的數(shù)據(jù)分析研究生項(xiàng)目大致上離不開(kāi)數(shù)據(jù)挖掘、定量分析法、預(yù)測(cè)分析、預(yù)測(cè)模型以及數(shù)據(jù)可視化。

　　?數(shù)據(jù)分析對(duì)能力的要求包括：

　　良好的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)

　　計(jì)算機(jī)和編程技術(shù)

　　數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)

　　商業(yè)決策管理

　　數(shù)據(jù)分析的主要工作內(nèi)容是從大量復(fù)雜零散的數(shù)據(jù)中， 分析出資訊、趨勢(shì)，進(jìn)而作出或者幫助管理層作出最有利的經(jīng)營(yíng)決策?？傮w來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目專注在培養(yǎng)申請(qǐng)者的量化能力(Quantitative Skill)，統(tǒng)計(jì)能力(Statistics)和 數(shù)據(jù)挖掘能力(Data Mining)。

　　例如：利用不同的數(shù)據(jù)庫(kù)整理出所需要數(shù)據(jù)，用 統(tǒng)計(jì)學(xué)建模技術(shù)(Statistical modeling Techniques),概率矩陣( Probability Matrixes)分析數(shù)據(jù)。

　　另外，溝通能力在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目里面也非常重要。課程也會(huì)設(shè)置這方面的要求。因?yàn)樵诠ぷ髦?，呈現(xiàn)數(shù)據(jù)給非理工對(duì)象并幫助做決策也是一項(xiàng)很重要的工作。在目前的就業(yè)市場(chǎng)，科技，金融，保險(xiǎn)，咨詢等行業(yè)大量需求 數(shù)據(jù)分析畢業(yè)的人才。福布斯(Forbes) 預(yù)測(cè)，未來(lái)2年數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)的需求將會(huì)上漲28%。

　　如果你想投入到科技行業(yè)，但又沒(méi)有計(jì)算機(jī)科學(xué)的背景， 數(shù)據(jù)分析的研究生項(xiàng)目將是你到科技行業(yè)的不錯(cuò)途徑。

　　二、商業(yè)分析(BA)

　　隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，商業(yè)社會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)分析的需求越來(lái)越大，商業(yè)分析專業(yè)逐漸獨(dú)立于應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)。商業(yè)分析專業(yè)大多是在商學(xué)院或者繼續(xù)教育學(xué)院(Professional School) 下。在一個(gè)偏商科的項(xiàng)目中里，學(xué)生也能學(xué)到數(shù)據(jù)挖掘, 預(yù)測(cè)建模和分析編程等課程， 只不過(guò)課程比重相對(duì)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)相對(duì)較少

　　?商業(yè)分析更多地會(huì)側(cè)重于：

　　風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和緩解

　　績(jī)效報(bào)告

　　效率最優(yōu)

　　供應(yīng)鏈管理

　　市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)和決策

　　因?yàn)槭巧炭票戎剌^重，分析互聯(lián)網(wǎng)用戶行為，經(jīng)濟(jì)學(xué)，會(huì)計(jì)等都會(huì)涉及到?？偟膩?lái)說(shuō)，你可以認(rèn)為商業(yè)分析相較沒(méi)有那么的“理工”。

　　三、數(shù)據(jù)科學(xué)(DS)

　　數(shù)據(jù)科學(xué)是以計(jì)算機(jī)科學(xué)的課程為基礎(chǔ)分化而來(lái)。與商業(yè)分析不同，其理論基礎(chǔ)包括工程學(xué)、計(jì)算機(jī)工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)。數(shù)據(jù)科學(xué)涉及到的專業(yè)知識(shí)還包含了機(jī)械學(xué)習(xí)、云計(jì)算、最優(yōu)化(Optimization) 等。數(shù)據(jù)科學(xué)相對(duì)來(lái)說(shuō)對(duì)編程能力的要求是比較高的。

　　?數(shù)據(jù)科學(xué)的課程注重于：

　　機(jī)械學(xué)習(xí)和人工智能

　　云計(jì)算

　　回歸分析和時(shí)間序列分析

　　軟件工程

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