美國數(shù)據(jù)科學和商業(yè)分析專業(yè)有什么區(qū)別？如何選擇？據(jù)托普仕了解,2007年北卡州立在全美第一個開始設立Analytics招生后，直到2010年康奈爾開設了Data Analytics項目碩士的招生，緊隨其后2011年，卡梅、西北等陸續(xù)開設了Analytics相關的專業(yè)，DS及BA的申請逐年遞增，以下是對Data Science與Business Analytics兩個專業(yè)的分析及對比。
一、基本介紹
●商業(yè)分析師
從結構化和非結構化的來源研究和提取有價值的信息，解釋過去的、現(xiàn)在的和將來的經(jīng)營業(yè)績，確定最佳分析模型和途徑，為商業(yè)用戶提供和解釋解決方案。
●數(shù)據(jù)科學家
借助統(tǒng)計編程，設計、開發(fā)和運用算法來支持商業(yè)決策制定工具，管理海量數(shù)據(jù)，創(chuàng)建可視化以幫助理解。
二、課程設置
一個叫Science，一個叫Business，數(shù)據(jù)科學更偏技術一些。
大部分Data Science項目都設置在Engineering學院下，或獨立成院，而Business Analytics則一般設置在商學院下，屬于商學院的一個分支。
Data Science更像一個完整獨立的學科，集統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)分析、機器學習等學科為一體，正在迅速發(fā)展形成體系;
Business Analytics則更像是為了就業(yè)而設置的一個專業(yè)，加上商學院本身比較重視職業(yè)發(fā)展，因此授課重點是能在實際工作中用到的商業(yè)數(shù)據(jù)分析和決策輔助技能。
舉兩個大學的課程設置了解一下：
哥大Columbia University的Data Science碩士項目，必修課程如下：
STAT W4203 PROBABILITY THEORY
CSOR W4246 ALGORITHMS FOR DATA SCIENCE
STAT W5703 STATISTICAL INFERENCE AND MODELING
COMS W4121 COMPUTER SYSTEMS FOR DATA SCIENCE
COMS W4776 MACHINE LEARNING FOR DATA SCIENCE
STAT W4701 EXPLORATORY DATA ANALYSIS AND VISUALIZATION
ENGI E4800 DATA SCIENCE CAPSTONE AND ETHICS
algorithms, machine learning, computer systems, 如果本科階段沒有編程基礎，讀起來肯定很吃力。但相對于傳統(tǒng)的Computer Science項目，對編程的要求還是低很多的，主要差別在代碼量以及對系統(tǒng)的理解。數(shù)據(jù)科學一般編的程序不會太長，很少有那種一個模塊幾萬行代碼的項目，一般都可以劃分為比較清晰的小功能模塊，很多時候幾百行代碼就可以干很多事情，而且不涉及到底層操作系統(tǒng)、文件系統(tǒng)、服務器這個層面的編程，所以其實是比較適合半路出家的同學們學習的，尤其是數(shù)學和邏輯比較好的同學。還有就是，在數(shù)據(jù)科學領域，大家比拼的一般不是誰的程序運行效率更高，而是誰能提出更好的利用數(shù)據(jù)解決問題的方案，至于程序本身的實現(xiàn)一般不是重點。
補充建議：如果對自己能否應付課程持懷疑態(tài)度，建議上一下相關的網(wǎng)課，國內(nèi)的小象學院，國外的Coursera、Udacity等都有很多相關課程。
南加大的Business Analytics的課程設置：
DSO 510 Business Analytics 1.5
GSBA 545 Data Driven Decision Making 1.5
GSBA 542 Communication for Management 1.5
DSO 530 Applied Modern Statistical Learning Methods 3
DSO 545 Statistical Computing and Data Visualization 3 DSO 570 The Analytics Edge: Data, Models, and Effective Decisions 3
DSO 573 or DSO 599
Data Analytics Driven Dynamic Strategy and Execution/ Getting the
Organization Ready for Big Data
INF 559 Introduction to Data Management 3
decision making, management, strategy，沒那么碼農(nóng)了，有點做咨詢的感覺。這個項目更適合商科背景的同學就讀，編程要求相對不高，學過Excel建模、上過統(tǒng)計課程就能應付。但是，因為設置在商學院下，所以項目對同學的語言能力、表達能力要求都比較高，比方說USC錄取的學生，基本都是托福110分左右的，而且很大一部分是美本，上課的時候也有一部分美國人，不像Data Sciecne都是中國人和印度人。
三、就業(yè)分析
其實這兩個專業(yè)本身都是技術性、實用性較強的專業(yè)，能否找到工作跟個人能力關系最大，如果確實學到了扎實的技術，哪怕從100名左右的學校出來一樣很好找工作，因為這方面的人才缺口還是蠻大的。
Data Science偏技術的工作對語言交流的要求較低，更適合技術流學生。
Business Analytics的優(yōu)勢是可以做技術，也可以做咨詢或市場營銷，能力更加多樣化，更適合技術與溝通能力兼顧的學生。
另外，其實Data Science和Business Analytics這兩個專業(yè)也有很多共同的地方，而且可以通過選修課來重點發(fā)展自己感興趣的方向，所以兩者之間并沒有很清晰的分界線，重點還是看個人的選擇。
以上講的就是美國數(shù)據(jù)科學和商業(yè)分析專業(yè)有什么區(qū)別介紹，希望能給各位赴美留學的學子們指點迷津。托普仕留學可以為你排憂解難，同時，更多關于赴美留學的相關資訊在等著你，絕對讓你“瀏覽”忘返。在此，衷心祝愿各位學子們能夠順利奔赴自己心目中理想的學校并且學業(yè)有成!
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