商业分析和数据科学我该怎么选?选哪个更有前景?

科学日期:2021-05-04 19:33

最近,同学来咨询时经常会出现对专业了解不透彻、混淆的问题。比如,一些从名称看上去如出一辙的MPA与MPP专业;以及名字截然不同,但却在课程设置和职业路径上有一定交叉性的数据科学与商业分析;又或者是曾经本属同一个专业的统计学与生物统计……

今天就来为大家详细介绍一下目前的“顶流”专业——商业分析和数据科学。想申请这两个专业的同学可以来仔细对比这两个专业的异同,选择更加适合自身情况的项目去申请。






BA与DS概览


BADS的确存在着不少相似之处。比如两者其实皆出自于分析学这一项目本源,再比如两者也都是作为交叉学科而存在于各大高校之中。

虽然BA与DS的诞生,都是为了满足商业企业在决策中,因为对数据的依赖而带来对数据分析的需求,但它们在构成部分的明细方面其实有着鲜明的不同。

 商业分析 

BA专业大多设置在商学院下,课程设置意在数理编程和管理科学中寻求平衡。因此在课程内容方面,统计学、商科与计算机领域基本以4:3:3的比例平分秋色。

 数据科学 

DS专业则普遍被开设到了计算机或统计学院之下,课程设置明显更侧重于培育学生利用计算机进行数据分析的能力。在DS的课程内容中,计算机领域的知识占比超过一半,其余部分由统计学与应用知识平分。

由课程设置的差异性带来的,自然是“入口”与“出口”的截然不同。


Part.1 申请


 商业分析 

BA专业对于学生建模能力和编程基础的要求并不是太高,但期望申请者具有良好的商业思维意识,以及在PS中展露的出色沟通交流能力与创新能力。以BA项目的TOP1麻省理工(MIT)举例,BA项目的先修课要求通常会定在数学、统计学、机器学习和计算机编程的相关课程领域,此外GPA与GRE成绩依然申请时可靠的加分项之一。

不过总体来说,BA专业对于申请者的背景要求限制并不算太多,本科是商科、理工科背景的同学都可以进行尝试。

 数据科学 

DS专业就无疑对申请者的专业背景要求更高一些了,申请人需要具备出色的数学基础和编程能力。虽然统计、数学、应用数学、金工等注重量化的专业也都符合申请条件,但一般来说,DS项目最青睐的本科专业是依然是CS。

常见的先修课程包括:微积分、线性代数、统计、计算机编程基础(Python、R等)、计量经济学与概率论等。


Part.2 就业


 商业分析 

BA并不特别局限于行业的一类职位,无论是在各个领域从事商业分析工作,还是投身于咨询公司、四大、投行等担任咨询顾问或数据分析师,对于BA毕业生而言都是一个不错的选择。

该项目目前在美国的各个城市也都有需求,且需求和城市的发展程度成正比。BA需求较大的地区/城市包括:旧金山地区,洛杉矶地区,西雅图,纽约,德州的奥斯汀+达拉斯,芝加哥,波士顿等。



 数据科学 

DS方面的就业出口则大抵分为 Data Scientist(数据科学家),Data Engineer(数据工程师)与Data Analyst(数据分析员)这三种。

  • Data Scientist的主要工作内容是建立统计模型,设计实验(A/B Testing),发现data insight等,要有扎实的数学功底,不错的编程技术来实现模型(Python)以及良好的商业意识

  • Data Engineer,主要工作是建立数据科学的pipeline,一般需要对大数据平台非常熟悉,熟练掌握Hadoop,Spark等技术,对统计建模要求不高,但需要有很好的编程能力。

  • Data Analyst,主要职责则是数据处理,简单的分析和可视化。

以上就是这两个专业的一些异同点,在此,想提醒大家的是,在申请的过程中,除了要看重名校title与行业前景之外,也一定要对申请项目本身做足功课与了解。只有找到一个真正适合自己的项目,才能让你在自己的留学生涯中,完成学业成就与精神满足的双向丰收~

以上是今天给大家分享的内容,如果你对自己的选校定位不确定,或者想要咨询其他留学相关信息,长按下方二维码与老师联系喔~


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