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wholerenguru3 (厚仁学术哥)
作为近几年硕士申请的热门专业,商业分析(Business Analytics)和数据科学(Data Science)其高度技术的项目内容,极高的就业率,以及优越的起薪,是不同专业的学生都想要竞争的方向。那么,它们的区别是什么?不同专业、背景的学生适合申请哪个专业呢?在背景提升准备上,两个专业有什么区别呢?
我们先来看看这两个专业的基本区别:
Business Analytics 商业分析
商业分析是将数据转化为可分析的,用于改进业务决策的。数据管理、数据可视化、预测建模、数据挖掘、预测模拟和优化是一些用于数据分析的工具,通过数据可视化来呈现对数据规律的挖掘以及预测,从而制定业务决策。
就其核心而言,商业分析涉及以下内容:
识别数据挖掘的新模式和关系;
使用定量和统计分析来设计商业模式;
根据数据进行 A/B 和多变量测试;
通过预测模型来预测未来的业务需求、绩效和行业趋势;
Data Science 数据科学
数据科学是一门研究,它结合了领域专业知识、编程技能以及数学和统计学知识,以从数据中提取有意义的见解。作为数据科学家,需要能够识别相关问题,从大量不同的数据源收集数据,组织信息,将结果转化为解决方案,并以对业务决策产生积极影响的方式传达他们的发现。几乎所有行业都需要这些技能,这使得熟练的数据科学家对公司越来越有价值。
数据科学包含了五个阶段: 数据的捕获(数据采集、数据输入、信号接收、数据提取); 数据的维护 (数据仓库、数据清洗、数据分期、数据处理、数据架构); 过程 (数据挖掘、聚类/分类、数据建模、数据汇总); 分析 (探索性/确认性、预测性分析、回归、文本挖掘、定性分析); 数据的呈现沟通 (数据报告、数据可视化、商业智能、决策制定)。
那么,两者的关系,我们可以从这个图片得到一定的了解。
那么,我们以一个比较经典的学校作为范例,来介绍一下两个专业的设置区别:
哥伦比亚大学既开设有Business Analytics项目,也开设有Data Science项目。
商业分析项目是哥伦比亚大学的工程学院和商学院进行联合创办的,
而数据科学专业,则是由文理学院的统计系,工程学院的计算机系和工业工程与运筹学系联合协作。
|
MSBA |
MSDS |
学期长度 |
3个学期 |
3个学期 |
毕业学分 要求 |
36学分 -18学分必须在工程学院修读 -12学分必须在商学院修读 |
30 学分 |
OPT类型 |
STEM |
STEM |
计算机语言要求 |
Python,R |
R, Python, shell scripts, C, Java |
就业方向 |
数据分析师和数据科学家,大公司物流、供应链、运营或收入管理部门的业务分析师,以及投资银行各种职能(例如风险管理)的财务分析师,对冲基金、信用卡公司和保险公司。 |
数据分析师,数据科学家等 |
MSBA课程规划安排
背景偏好
那么从项目设置的课程中,我们也可以窥见对学生背景的不同要求与期待。
|
MSBA |
MSDS |
课程背景 |
数理统计:Calculus,Linear Algebra, Probability and Statistics 计算机编程:Python,R 商科:宏观经济,微观经济 |
数理统计:高阶数学、统计课程 计算机编程:Python,R, SQL, shell scripts, C, Java 计算机:Machine Learning, Data Mining |
编程背景 |
Python,R, MATHLAB |
Python,R, SQL, shell scripts, C, Java |
专业背景 |
对转专业比较友好 |
偏好理工背景学生 |
软背景 |
企业实习优先,科研助教 |
实习科研均可 |
热门院校
|
MSBA |
MSDS |
热门院校 |
MIT,哥大,西北,芝加哥,UCLA,USC,CMU MISM,WUSTL,UCSD,JHU,Rochester,Fordham |
哈佛,哥大,CMU CDS,UCB,西北,NYU,UPENN,UMichigan, UCLA, UCSD, USC, GWU,SIT |
References
1. http://www.petroleumprogrammer.com/?p=749
2. https://msba.engineering.columbia.edu/content/curriculum
3. https://datascience.columbia.edu/education/programs/m-s-in-data-science/#curriculum
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