美国数据科学和商业分析专业有什么区别？如何选择？

　　美国数据科学和商业分析专业有什么区别？如何选择？据托普仕了解,2007年北卡州立在全美第一个开始设立Analytics招生后，直到2010年康奈尔开设了Data Analytics项目硕士的招生，紧随其后2011年，卡梅、西北等陆续开设了Analytics相关的专业，DS及BA的申请逐年递增，以下是对Data Science与Business Analytics两个专业的分析及对比。

　　一、基本介绍

　　●商业分析师

　　从结构化和非结构化的来源研究和提取有价值的信息，解释过去的、现在的和将来的经营业绩，确定最佳分析模型和途径，为商业用户提供和解释解决方案。

　　●数据科学家

　　借助统计编程，设计、开发和运用算法来支持商业决策制定工具，管理海量数据，创建可视化以帮助理解。

　　二、课程设置

　　一个叫Science，一个叫Business，数据科学更偏技术一些。

　　大部分Data Science项目都设置在Engineering学院下，或独立成院，而Business Analytics则一般设置在商学院下，属于商学院的一个分支。

　　Data Science更像一个完整独立的学科，集统计学、数据分析、机器学习等学科为一体，正在迅速发展形成体系;

　　Business Analytics则更像是为了就业而设置的一个专业，加上商学院本身比较重视职业发展，因此授课重点是能在实际工作中用到的商业数据分析和决策辅助技能。

　　举两个大学的课程设置了解一下：

　　哥大Columbia University的Data Science硕士项目，必修课程如下：

　　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, 如果本科阶段没有编程基础，读起来肯定很吃力。但相对于传统的Computer Science项目，对编程的要求还是低很多的，主要差别在代码量以及对系统的理解。数据科学一般编的程序不会太长，很少有那种一个模块几万行代码的项目，一般都可以划分为比较清晰的小功能模块，很多时候几百行代码就可以干很多事情，而且不涉及到底层操作系统、文件系统、服务器这个层面的编程，所以其实是比较适合半路出家的同学们学习的，尤其是数学和逻辑比较好的同学。还有就是，在数据科学领域，大家比拼的一般不是谁的程序运行效率更高，而是谁能提出更好的利用数据解决问题的方案，至于程序本身的实现一般不是重点。

　　补充建议：如果对自己能否应付课程持怀疑态度，建议上一下相关的网课，国内的小象学院，国外的Coursera、Udacity等都有很多相关课程。

　　南加大的Business Analytics的课程设置：

　　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，没那么码农了，有点做咨询的感觉。这个项目更适合商科背景的同学就读，编程要求相对不高，学过Excel建模、上过统计课程就能应付。但是，因为设置在商学院下，所以项目对同学的语言能力、表达能力要求都比较高，比方说USC录取的学生，基本都是托福110分左右的，而且很大一部分是美本，上课的时候也有一部分美国人，不像Data Sciecne都是中国人和印度人。

　　三、就业分析

　　其实这两个专业本身都是技术性、实用性较强的专业，能否找到工作跟个人能力关系最大，如果确实学到了扎实的技术，哪怕从100名左右的学校出来一样很好找工作，因为这方面的人才缺口还是蛮大的。

　　Data Science偏技术的工作对语言交流的要求较低，更适合技术流学生。

　　Business Analytics的优势是可以做技术，也可以做咨询或市场营销，能力更加多样化，更适合技术与沟通能力兼顾的学生。

　　另外，其实Data Science和Business Analytics这两个专业也有很多共同的地方，而且可以通过选修课来重点发展自己感兴趣的方向，所以两者之间并没有很清晰的分界线，重点还是看个人的选择。

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