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数据科学VS商业分析,哪个更适合你?

更新时间:2022-10-27 01:02作者:编辑部

  与“No Man is an Island”(没有人是一座孤岛)类似,生活在大数据时代,没有人站在数据孤岛上。

  智能数字连接已成为许多人日常生活的一部分,人们使用智能设备的同时,也成为数据洪流的一部分。

  通过交流,人们「交换、分享、创造」数据,从而产生新的社会连结。

  数据,改变生活

  数据,作为一种新的资源方式,正在重塑人类社会。小到个人社交、消费、运动、娱乐,大到企业销售、运营、生产,通过挖掘并分析相关数据,人们能够更享受更便捷有效率的生活。

  数据挖掘+分析+应用

  「懂数据者得天下」,已成为当今全球普遍共识。数据的价值不断提升,无论是老牌资深巨头还是新兴独角兽公司,都展现出对数据价值挖掘的热情。

  淘宝可以根据你浏览和消费的数据进行分析,为你精准推荐商品;网易云音乐,通过其相似性算法,为不同的人量身定制每日歌单……

  在“数据宇宙”中,一批新职业冉冉升起。而数据科学和商业分析,无疑是其中当之无愧的王者。

  数据科学VS商业分析

  那么,都是和数据打交道,共同的特质大家都清楚(薪资高、市场需求大、就业面广、工作满意度高……)它们有什么区别?它们各自侧重点都是什么?究竟哪一种领域适合你?

  接下来,小编就以麦考瑞大学开设的课程为例,比较分析两者区别。

  数据科学

  通俗来讲,数据科学就是通过分析数据,来挖掘隐藏在数据中的潜在信息。

  数据科学就像是一颗水晶球,可以预知未来。“预知”能力来自于深厚的统计、建模、编程行业知识。

  也正是由于它独特的学科属性,在麦考瑞大学学习数据科学会涉及多领域:

  编程&数据可视化

  统计&算法&模型

  竞争性能力提升

  必修实践

  本科阶段:COMP3850-Computing Industry Project

  该课程是PACE项目的一部分,学生将与合作企业密切合作,通过多种实训项目,将理论知识转化为实践行动。

  硕士研究生阶段:COMP8851 - Major Project

  学生将在学术导师和行业导师的共同指导下,通过13-15周的时间,完成一系列基于数据科学行业实践的实习项目。

  商业分析

  商业分析是把数据转换为商业洞察力,并为商业决策提供支持。

  可以形象的理解为:它在IT技术、数据分析和决策之间架起一座桥梁,从而驱动战略设计和执行。

  基于商业分析的实际应用情况,麦考瑞大学课程结合计算机技术+应用统计+商业数据分析管理,科学的为学生提供高质量的学习体验。

  必修实践

  本科阶段:BUSA3021 - Business Analytics Project

  该课程是PACE项目的一部分,学生将以小组形式,参与完整商业分析项目。包括:确定信息需求、获取必要的信息、解释信息,并将其作为向客户合作伙伴提出战略建议的基础。

  硕士研究生阶段:BUSA8031-Business Analytics Project

  学生将完成一个或一系列商业分析领域的热点问题。课程还将加深学生对商业道德实践的理解,通过分析道德和社会责任的概念和框架,学习如何将这些应用于政策和实践。

本文标签: 更适合  科学  商业  数据  

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