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美藤国际|超有“钱途”的BA&DS该怎么选？


北京联盟_本文原题：超有“钱途”的BA&DS该怎么选？
近几年 ， 大数据为各个领域带来了全新的变革 ， 大数据的重要性越来越被企业和国家所看到 ， 大数据工作者的需求被无限放大 。
马云在演讲中就提到 ， 未来的时代将不是IT时代 ， 而是DT（Data Technology）的时代 。 “Data Scientist”也被Harvard Business Review 评为21世纪最性感的职业之一 。
随着科技的发展 ， 每时每刻都有大量数据产生 。 这些数据有什么用？如何从数据中分析事物未来的发展趋势 ， 窥见新的商机？商业分析（BA）和数据科学（Data Science）就这样应势而生 。
很多人都知道BA和DS两个专业都是对数据进行分析 ， 但却并不清楚两者内在的联系和区别 ， 导致专业选择上的迷茫 。 那今天我就从几个角度把这两个专业做一个详细的对比 。
第一 ，专业定义对比
BA， 全称 Business Analytics， 是以商业知识为基础 ， 数理编程为手段 ， 从数据分析出发 ， 以决策优化来创造价值的新兴专业 ， 实现 Big Data 的商业应用 。
麻省理工 Sloan 商学院对于 BA 项目的定位是这样的：
Prepares students for careers that apply and manage modern data science to solve critical business challenges .
通过对现代量化数据的管理和分析 ， 从而对企业决策做出贡献 。
Data Science 顾名思义：和数据有关的科学研究都是数据科学 。
维基百科对 DS 的解释是这样的：
In general terms , Data Science is the extraction of knowledge from data, which is a continuation of the field data mining and predictive analytics, also known as knowledge discovery and data mining.
数据科学是指通过挖掘数据、处理数据、分析数据 ， 从而获取数据中潜在的信息和技术 。
从这两个概率我们不难看出 ， BA的落脚点是决策 ， 分析数据是手段 ， 而DS 的落脚点是通过技术获取潜在信息的 。
美藤国际|超有“钱途”的BA&DS该怎么选？
本文插图

第二 ， 课程设置对比
BA普遍的课程设置配比：
【美藤国际|超有“钱途”的BA&DS该怎么选？】Business Analytics = 40% Statistics + 30% Computer Science + 30% Business
这30%的CS其实更准确的说法是programming就是编程, BA不需要很专业的计算机基础 ， 会一些编程像Python ， 语言 。
BA 对于申请人的背景要求没有过多限制 ， 文科、商科、理工科背景的同学都可以申请 。 不同背景的同学 ， 需要根据BA的需求去补充相应的技能和课程背景 。 比如说理工科学生 ， 想申请BA ， 就可以去修一些商科的课程 ， 像会计 ， 金融 ， 市场营销等课程 ， 如果是商科学生就需要学一些编程方面的课程 。
DS课程配比：
Data Science = 30% Statistics + 50% Computer Science + 20% Application
从这个设置也可以看出来DS更适合于理工科背景的同学申请 ， DS最匹配的专业是 ， 应用数学 ， 统计和计算机 ， 其次是其他工科类专业 ， 再就是有一定编程基础的同学也可以申请 ， 量化背景较强的专业 ， 比如金工 ， 同样也适合于申请 DS 专业 。
第三 ，就业方向对比
近几年世界许多产业进入数据、并且向人工智能方向发展 ， 以 Facebook和 Instagram为代表的社交网络平台 ， 以阿里和 Amazon为代表的电商消费平台 ， 以Uber和 Airbnb为代表的共享商业平台 ， 从最基础的医疗、消费、广告行业 ， 到金融、社交媒体、创新型产业 ， 都因为积累了大量的、动态的消费者行为数据 ， 因此这些行业急需数据分析人オ来做基础的数据分析、模型整合和大数据挖掘 ， 从而更改进改善企业的商业模式和市场策略 。


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