美國數據科學和商業分析的區別在哪兒

現在留學的學生越來越多，留學可以開闊眼界，也能學習不一樣的教育體制，而且國外名校眾多，教育水平也一流。下面小編就來和大家說說“美國數據科學和商業分析的區別在哪兒”這個問題

　　美國數據科學和商業分析，它們都是對數據起作用，但的確是兩個不同的領域，其實兩者在概念、起作用的環節以及解決問題的角度乃至職業發展都存在差異，下面也會將從這四個方向出發，來科普美國數據科學和商業分析的區別在哪兒，所以初學者對于這兩類專業務必要熟悉掌握，這樣才可以針對自己的實際情況，以便擇擇選到適合自己的就讀方向。

　　1、美國數據科學和商業分析的區別之專業概念的本質差異

　　1)數據科學：技術計算機科學，數學和統計學技巧

　　該數據科學碩士(及本科數據科學專業)，專注于與扯皮和分析數據所需的特定技術技能發展你的專業知識。在此數據字段，你會編程和先進的數學建模工作。

　　數據科學是從數據發現知識的方法研究。這主要是基于計算機科學和統計，同時也吸取了溝通，心理和工程的跨學科領域。

　　數據科學家開發以書面機器學習算法和腳本清洗數據，構建數據倉庫和訪問云存儲或處理能力來增強或建立分析能力的組織基礎。

　　2)商業分析：添加業務和管理技能混進去

　　一個商業分析碩士(和等效研究生證書)重點發展的技術技能，補充這些數據科學家。從本質上講，你將獲得的業務和管理技能，企業需要補充的硬數據。

　　作為商業分析的學生，你將獲得理解的問題在一系列的業務功能的組織面孔所需的核心知識 - 比如人力資源，供應鏈，市場營銷，經濟學等等 - 你就可以運用數據分析來指導決策過程。最后，也是至關重要的一點，你就可以將這些結果傳達給利益相關方的廣泛的受眾。

　　商業分析碩士一個重點是業務分析產業項目，這將給你實用，具體項目動手與業界合作，提供經驗數據為基礎的解決方案。

　　2、美國數據科學和商業分析的區別之在各自的環節中起作用

　　從數據鏈條出發，從數據生成序列開始，需要編程技能和計算機密集型技能。隨后，一旦收集到數據，數據解釋就涉及統計和數學方法，以了解數據告訴我們什么。

　　最后，經過分析，業務分析開始發揮作用：數據呈現、使用和銷售需要了解如何為最終用戶(例如公司董事會、供應物流、政府和其他最終用戶)匯總數據。

　　這兩個程序都使用數據來推動決策制定，并且兩者協同工作以協同解決業務問題至關重要。

　　3、美國數據科學和商業分析的區別之解決問題的角度不同

　　美國數據科學問的是什么問題(“你需要什么解決方案？”)，提供深度;而業務分析問的是為什么要解決問題(“你為什么需要那個解決方案？”)，從而提供廣度和業務背景。

　　您應該選擇哪個領域取決于您對解決問題的哪一方面更感興趣。

　　4、美國數據科學和商業分析的區別之未來職業發展方向不同

　　1)商業分析

　　業務分析專業人員必須精通業務模擬和業務規劃。他們的很大一部分職責是分析業務趨勢。例如，網絡分析/定價分析。

　　在業務分析中廣泛使用的一些工具是Excel、Tableau、SQL、Python。最常用的技術是 –統計方法、預測、預測建模和講故事。

　　2)數據科學

　　數據科學家必須精通線性代數、編程、計算機科學基礎知識。數據科學項目的一些示例從構建推薦引擎到個性化電子郵件。

　　數據科學家常用的工具是R、Python、scikit-learn、Keras、PyTorch，使用最廣泛的技術是統計、機器學習、深度學習、NLP、CV。

　　對于這兩個角色，結構思維和問題表述是在各自領域做好的關鍵技能。

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