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近来申请澳洲留学,商业分析专业和数据科学专业受到了很多学生的关注,尤其是商业分析专业,随着商业的繁荣,商业分析专业是当下最热门的专业之一,而数据科学也随着大数据时代的来临受到了学生的青睐。那么澳洲大学商业分析和数据科学专业有哪些区别?接下来就为同学们分析介绍,希望对大家有所帮助。
数据科学,英文为Data Science,简称DS,从广义上来说,数据科学顾名思义,和数据有关的科学研究都是数据科学。
维基百科对 DS 的解释是这样的:
“ In
general terms , Data Science is the extraction of knowledge from data , which
is a continuation of the field data mining and predictive analytics , also
known as knowledge discovery and data mining .”具体来说,数据科学是指通过挖掘数据、处理数据、分析数据,从而获取数据中潜在的信息和技术。
商业分析,英文为Business Analytics,简称BA,是以商业知识为基础,数理编程为手段,从数据分析出发,以决策优化来创造价值的新兴专业,实现 Big Data 的商业应用。
麻省理工 Sloan 商学院对于 BA 项目的定位是这样的:
“Prepares
students for careers that apply and manage modern data science to solve
critical business challenges .”总结来说,就是通过对现代量化数据的管理和分析,从而对企业决策做出贡献。
DS 是以计算机科学为基础,进而演变而来,其学科基础与 BA 不同,包括了工程学、计算机工程和计算机科学, DS 涉及到的专业知识还包含了 Machine Learning / Cloud Computing / Optimization 等。
BA 是从 MS in Statistics 下的 Applied Statistics 分支发展而来,其学科基础是统计学,同时也包含有 Data Mining 和 Regression Model 的运用。
1.学科内容设置及申请背景
Data
Science = 30% Statistics + 50% Computer Science + 20% Application
DS 专业对申请人背景要求较高,适合于理工科背景的同学申请,有一定编程基础的同学也可以申请,量化背景较强的商科专业,比如金工,同样也适合于申请 DS 专业
Business
Analytics = 40% Statistics + 30% Computer Science + 30% Business
BA 对于申请人的背景要求没有过多限制,文科、商科、理工科背景的同学都可以申请
2.课程设置
DS 专业的课程设置注重于数学、统计学以及计算机科学的融合,更侧重于培养学生利用计算机进行数据的解读分析。基础课程包含:统计理论、线性代数、分析算法、数据库系统等。拓展课程包含:信息科学、人工智能、机器学习等
BA 的课程设置包含了统计学、计算机以及商业三门学科的融合,意在数理编程和管理科学中平衡。基础课程包含:统计学、数据分析、数据可视化、商业决策等。拓展课程包含:数据库、数据挖掘等
3.就业方向
DS 的就业方向包括 Data Scientist 、 Data Engineer 、 Data Analyst 等,就业面非常广,主要的工作内容包含数据模型的建立、数据架构、数据监管与存储等,目的是为了将数据整理好,使其存储成本最小化,查询的效率更高。
从就业数据来看,Data Science 在美国更容易找到工作,并且 DS 项目一般设在工程学院下,属于 STEM 项目,在 OPT 期限长度和工作签证方面都受到政府的青睐,加上偏技术的工作对语言交流的要求也不是很高。
BA 的就业方向主要在投行、四大、咨询、科技公司等,在不同行业中专门从事行业数据搜集、整理、分析,并通过数据对相应行业进行调研,就业前景非常广阔。
在大数据时代,很多行业都需要擅长挖掘和分析数据的人才,例如IT 、互联网、咨询、通信、金融、医药、零售等,因此很BA专业的毕业生很抢手,薪资待遇也很不错。Business Analytics 的优势是在回国后的就业面更广,可以去技术岗,也可以做咨询或市场,去 VC / PE 的也不少,能力更加多样化,回国发展的同学占大多数。
商业分析就业
其实DS和BA两个专业本身都是技术性、实用性较强的专业,选择什么方向就业和个人能力关系很大,只要有真才实学,就业还是很容易的,毕竟市场需求还是很大的。
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