美国商业分析与数据科学专业对比

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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,

 

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

PythonR

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:CalculusLinear AlgebraProbability and Statistics

计算机编程:PythonR

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:PythonR, SQL, shell scripts, C, Java

计算机:Machine Learning, Data Mining

编程背景

PythonR, MATHLAB

PythonR, 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,UCLAUSCCMU MISMWUSTLUCSDJHURochesterFordham

哈佛,哥大,CMU CDSUCB,西北,NYUUPENNUMichigan, UCLA, UCSD, USC, GWUSIT

 

 

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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首席申请总监 专家专栏
从业超过八年,匹兹堡大学心理学硕士,擅长分析学生性格特点和优劣势,引导学生的内在动力,为学生制定长期藤校跃升计划,至今已成功帮助过众多学生获得包含哈佛大学、斯坦福大学、哥伦比亚大学、约翰霍普金斯大学、卡耐基梅隆大学、加州大学伯克利分校、纽约大学在内的顶尖名校录取,热门专业涵盖商业分析、人工智能、数据分析、生物工程等。
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