2007年北卡州立在全美第一個(gè)開始設(shè)立Analytics招生后，直到2010年康奈爾開設(shè)了Data Analytics項(xiàng)目碩士的招生，緊隨其后2011年，卡梅、西北等陸續(xù)開設(shè)了Analytics相關(guān)的專業(yè)，DS及BA的申請(qǐng)逐年遞增，以下是對(duì)Data Science與Business Analytics兩個(gè)專業(yè)的分析及對(duì)比。

　　一、基本介紹

　　商業(yè)分析師:從結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的來源研究和提取有價(jià)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(xué)家:借助統(tǒng)計(jì)編程，設(shè)計(jì)、開發(fā)和運(yùn)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(shè)置

　　一個(gè)叫Science，一個(gè)叫Business，數(shù)據(jù)科學(xué)更偏技術(shù)一些。大部分Data Science項(xiàng)目都設(shè)置在Engineering學(xué)院下，或獨(dú)立成院，而Business Analytics則一般設(shè)置在商學(xué)院下，屬于商學(xué)院的一個(gè)分支。Data Science更像一個(gè)完整獨(dú)立的學(xué)科，集統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等學(xué)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(shè)置的一個(gè)專業(yè)，加上商學(xué)院本身比較重視職業(yè)發(fā)展，因此授課重點(diǎn)是能在實(shí)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(gè)大學(xué)的課程設(shè)置了解一下：

　　哥大Columbia University的Data Science碩士項(xiàng)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(chǔ)，讀起來肯定很吃力。但相對(duì)于傳統(tǒng)的Computer Science項(xiàng)目，對(duì)編程的要求還是低很多的，主要差別在代碼量以及對(duì)系統(tǒng)的理解。數(shù)據(jù)科學(xué)一般編的程序不會(huì)太長，很少有那種一個(gè)模塊幾萬行代碼的項(xiàng)目，一般都可以劃分為比較清晰的小功能模塊，很多時(shí)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(wù)器這個(gè)層面的編程，所以其實(shí)是比較適合半路出家的同學(xué)們學(xué)習(xí)的，尤其是數(shù)學(xué)和邏輯比較好的同學(xué)。還有就是，在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，大家比拼的一般不是誰的程序運(yùn)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(shí)現(xiàn)一般不是重點(diǎn)。

　　補(bǔ)充建議：如果對(duì)自己能否應(yīng)付課程持懷疑態(tài)度，建議上一下相關(guān)的網(wǎng)課，國內(nèi)的小象學(xué)院，國外的Coursera、Udacity等都有很多相關(guān)課程。

　　南加大的Business Analytics的課程設(shè)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(diǎn)做咨詢的感覺。這個(gè)項(xiàng)目更適合商科背景的同學(xué)就讀，編程要求相對(duì)不高，學(xué)過Excel建模、上過統(tǒng)計(jì)課程就能應(yīng)付。但是，因?yàn)樵O(shè)置在商學(xué)院下，所以項(xiàng)目對(duì)同學(xué)的語言能力、表達(dá)能力要求都比較高，比方說USC錄取的學(xué)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(shí)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(shí)這兩個(gè)專業(yè)本身都是技術(shù)性、實(shí)用性較強(qiáng)的專業(yè)，能否找到工作跟個(gè)人能力關(guān)系最大，如果確實(shí)學(xué)到了扎實(shí)的技術(shù)，哪怕從100名左右的學(xué)校出來一樣很好找工作，因?yàn)檫@方面的人才缺口還是蠻大的。Data Science偏技術(shù)的工作對(duì)語言交流的要求較低，更適合技術(shù)流學(xué)生。Business Analytics的優(yōu)勢(shì)是可以做技術(shù)，也可以做咨詢或市場(chǎng)營銷，能力更加多樣化，更適合技術(shù)與溝通能力兼顧的學(xué)生。

　　另外，其實(shí)Data Science和Business Analytics這兩個(gè)專業(yè)也有很多共同的地方，而且可以通過選修課來重點(diǎn)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(diǎn)還是看個(gè)人的選擇。


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