深度解析BA(Business Analytics)和DS(Data Science)的區別

深度解析BA(Business Analytics)和DS(Data Science)的區別

大數據時代的降臨,帶來了BA (Business Analytics)的春天。很多人知道商業分析BA和大數據DS (Data Science) 兩個專業都是對數據進行分析,但卻並不清楚兩者內在的聯繫和區別,導致專業選擇上的迷茫。

今天,趴姐就帶你從另一個角度看BA,並從學科基礎維度和時間維度全面剖析一下BA和DS的淵源。

SECTION 1

什麼是Business Anyltics

定位

麻省理工Sloan商學院對BA項目的定位:

「Prepares students for careers that apply and manage modern data science to solve critical business challenges」

德克薩斯大學Austin分校對其BA項目的定位:

「The purpose of the Texas Analytics program is to develop quantitatively trained story-tellers who can support informed decision making in a business environment.」

總結來說,就是通過對於現代量化數據的管理與分析來對企業的決策做出貢獻。

SECTION 2

BA與大數據DS的淵源

學科基礎維度

兩者的發展都來源於現代商業組織/企業在決策中對數據的依賴所帶來對 數據分析的需求。

?BA的原型: Applied Statistics

BA是由MS in Statistics下的Applied Statistics分支發展進化而來,其理論基礎是統計學,也包含了Data Mining和Regression Model的運用。

然而Applied Statistics有很大的局限性。一般來說,此專業以研究為導向,處於食物鏈底部的尷尬地位,而能力強的都繼續讀PhD。但隨著市場的需要,BA也就慢慢衍生了出來。

? DS的原型:Computer Science

而大數據DS是由計算機科學為基礎,進化而來。與BA不同,其理論基礎包括工程學、計算機工程和計算機科學。DS涉及到的專業知識還包含了Machine Learning/Cloud Computing/Optimization等。

SECTION 3

BA與大數據DS的淵源

時間維度

? 2007年前後

美國互聯網迅猛高速發展,企業運營數據程幾何級增加,Big Data大數據的概念出現了。各大企業逐漸認識到傳統的Business Analysis通過運用Excel/Word處理數據的局限性與不適用性。

? 2011-2013年期間

Statistics專業非常吃香,因為這些人可以處理大量的數據,並且都有著很強的數據分析專業知識。不過可惜的是,統計專業的人並不懂商業,所以導致的結果是,分析得出的結果對於企業的發展並沒有什麼幫助。

當然,同樣有著這一優勢的還有CS專業畢業生,因為他們懂得如何使用儲存數據的系統,運用適應大數據分析的各種軟體語言以達到存儲大量的數據的目的。但同樣可惜的是,這些人不懂商業。

於是,Business Analytics,Data Science專業陸續開設。

看到這裡,你可能就能捋清BA和DS的關係了:

BA ≈ Data Science

= Statistics +

Computer Science +

Business

= Business Decisions

不同的是,兩者各項的佔比不一樣。

SECTION 4

BA與DS的不同之處

佔比

? MSBA=

40% Statistics +

30% Computer Science +

30% Business

?適合文科/商科/理科/工科背景的申請人申請

? Data Science=

30% Statistics +

50% Computer Science +

20% Application

?適合理工/工科背景的申請人申請

SECTION 5

BA與DS的不同之處

學術準備

? 數據分析MSBA:

1. 課程:

?微積分

?線性代數

?概率/統計

2. 計算機/編程語言:

?SPSS/R/SAS

?基礎語言 C/VBA

? 數據科學Data Science:

1. 課程:

?統計理論

?數據挖掘/Machine Learning

?Optimization

?數據可視化

2. 計算機/編程語言:

?R/SAS

?資料庫SQL

?面向對象編程Python

?大數據引擎MapReduce/Hadoop

SECTION 6

BA項目排名分檔

? Tier 1

?MIT

?Northwestern University

?GIT

?Wake Forest University

?UT Austin

?University of San Francisco

?North Carolina State University

? Tier 2

?Carnegie Mellon University

?University of Southern California

?University of Rochester

?University of Minnesota

?Southern Methodist University

? Tier 3

?Case Western

?George Washington University

?Stevens Institute of Technology

?Rensselaer Polytechnic Institute

?Bentley University

?University of California, San Diego

-END-


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