美国数据科学和商业分析的区别在哪儿？

　　美国数据科学和商业分析的区别在哪儿？四大方向明确掌握

　　美国数据科学和商业分析，它们都是对数据起作用，但的确是两个不同的领域，其实两者在概念、起作用的环节以及解决问题的角度乃至职业发展都存在差异，下面也会将从这四个方向出发，来科普美国数据科学和商业分析的区别在哪儿，所以初学者对于这两类专业务必要熟悉掌握，这样才可以针对自己的实际情况，以便择择选到适合自己的就读方向。

　　1、美国数据科学和商业分析的区别之专业概念的本质差异

　　1)数据科学：技术计算机科学，数学和统计学技巧

　　该数据科学硕士(及本科数据科学专业)，专注于与扯皮和分析数据所需的特定技术技能发展你的专业知识。在此数据字段，你会编程和先进的数学建模工作。

　　数据科学是从数据发现知识的方法研究。这主要是基于计算机科学和统计，同时也吸取了沟通，心理和工程的跨学科领域。

　　数据科学家开发以书面机器学习算法和脚本清洗数据，构建数据仓库和访问云存储或处理能力来增强或建立分析能力的组织基础。

　　2)商业分析：添加业务和管理技能混进去

　　一个商业分析硕士(和等效研究生证书)重点发展的技术技能，补充这些数据科学家。从本质上讲，你将获得的业务和管理技能，企业需要补充的硬数据。

　　作为商业分析的学生，你将获得理解的问题在一系列的业务功能的组织面孔所需的核心知识 - 比如人力资源，供应链，市场营销，经济学等等 - 你就可以运用数据分析来指导决策过程。最后，也是至关重要的一点，你就可以将这些结果传达给利益相关方的广泛的受众。

　　商业分析硕士一个重点是业务分析产业项目，这将给你实用，具体项目动手与业界合作，提供经验数据为基础的解决方案。

　　2、美国数据科学和商业分析的区别之在各自的环节中起作用

　　从数据链条出发，从数据生成序列开始，需要编程技能和计算机密集型技能。随后，一旦收集到数据，数据解释就涉及统计和数学方法，以了解数据告诉我们什么。

　　最后，经过分析，业务分析开始发挥作用：数据呈现、使用和销售需要了解如何为最终用户(例如公司董事会、供应物流、政府和其他最终用户)汇总数据。

　　这两个程序都使用数据来推动决策制定，并且两者协同工作以协同解决业务问题至关重要。

　　3、美国数据科学和商业分析的区别之解决问题的角度不同

　　美国数据科学问的是什么问题(“你需要什么解决方案？”)，提供深度;而业务分析问的是为什么要解决问题(“你为什么需要那个解决方案？”)，从而提供广度和业务背景。

　　您应该选择哪个领域取决于您对解决问题的哪一方面更感兴趣。

　　4、美国数据科学和商业分析的区别之未来职业发展方向不同

　　1)商业分析

　　业务分析专业人员必须精通业务模拟和业务规划。他们的很大一部分职责是分析业务趋势。例如，网络分析/定价分析。

　　在业务分析中广泛使用的一些工具是Excel、Tableau、SQL、Python。最常用的技术是 –统计方法、预测、预测建模和讲故事。

　　2)数据科学

　　数据科学家必须精通线性代数、编程、计算机科学基础知识。数据科学项目的一些示例从构建推荐引擎到个性化电子邮件。

　　数据科学家常用的工具是R、Python、scikit-learn、Keras、PyTorch，使用最广泛的技术是统计、机器学习、深度学习、NLP、CV。

　　对于这两个角色，结构思维和问题表述是在各自领域做好的关键技能。

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