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统计,数据科学,商业分析的区别

 fsffjwfkw 2020-02-27
  1. 专业介绍

Statistics

统计学(Statistics)是应用数学的一个分支,统计学多数都有独立的系,归属于文理理学院

主要通过利用概率论建立数学模型,收集所观察系统的数据, 

进行量化的分析、总结,并进而进行推断和预测, 

为相关决策提供依据和参考对数据的研究和分析。

商业分析 Business Analytics

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。

BA一般在商学院

数据科学 Data Science

DS一般在工学院或者文理学院

DS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。

数据科学主要研究内容有以下三类:

1. Predictive Analytics:分析数据来预测未来可能发生的事情。

2. Descriptive Analytics:分析数据找出过去事件的特征和正在发生事件的趋势。

3. Prescriptive Analytics:分析数据来找出最佳措施、取得最优化的结果

  1. 学科分支与发展

统计

统计的分支分为两类:数理统计学和应用统计学

数理统计学(Mathematical Statistics):主要讨论统计学背后的理论基础。是统计学的数学基础从数学的角度去研究统计,为各种应用统计学提供理论支持。

应用统计学(Applied Statistics):通过研究和调查数据,来解释某些现象,以及预测其发展的趋势。生物统计、环境统计、金融统计、经济统计、遗传统计、农业统计,数理统计等等。这些是统计在其他领域的应用而形成的研究分支

商业分析

BA 是从 M.S. in Statistics 下的 Applied Statistics 分支发展而来,其学科基础是统计学,同时也包含有 Data Mining Regression Model 的运用

数据科学

DS 是以计算机科学为基础,进而演变而来,其学科基础与 BA 不同,包括了工程学、计算机工程和计算机科学, DS 涉及到的专业知识还包含了 Machine Learning / Cloud Computing / Optimization 等。

  1. 申请要求

统计

本科是数学,统计,应用数学,自然科学,工程等

建议掌握三大统计学软件: SAS, STATA, SPSS

商业分析

Business Analytics = 40% Statistics + 30% Computer Science + 30% Business

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。

数据科学

Data Science = 30% Statistics + 50% Computer Science + 20% Application

DS 专业则对申请人背景要求较高,适合于理工科背景的同学申请,有一定编程基础的同学也可以申请,量化背景较强的商科专业,比如金工,同样也适合于申请 DS 专业。

  1. 先修课程要求

统计(重数学)

基础数学,如线性代数,微积分,数理统计,概率论等

高阶数学:如回归分析,多元统计,时间序列也是建议学习的

计算机技能不严苛,能使用 R Python 就可以

商业分析

需要会编程、数据处理软件:SAS, Python以及一些语言比如R语言。学校希望你能具备这这方面的能力,但是相对于CS, data science的要求是低的,不必须要会熟练掌握programming

数据科学 (重计算机)

计算机课程:计算机导论,SQL, Database, Programming, C/C++

数学课程:微积分,数学建模,线性代数,概率论等

一定的工作经验是加分的

  1. 就业前景

统计

应用统计:从事数学研究、统计学研究、运筹学研究、计算机编程、数据分析、证券分析等

数理统计:进入政府部门、金融机构和计算机公司等

金童统计:进入银行、证券公司、投资基金、会计师事务所和保险公司等金融机构工作

商业分析

BA 的就业方向主要在投行、四大、咨询、科技公司等,在不同行业中专门从事行业数据搜集、整理、分析,并通过数据对相应行业进行调研,不同行业的叫法也不同,咨询师、数据分析师、统计分析师等。相关工作岗位的大势所趋已经不容分说,就业前景非常广阔。

在大数据时代,很多行业都需要擅长挖掘和分析数据的人才,例如 IT 、互联网、咨询、通信、金融、医药、零售等,因此很多 BA 专业的毕业生都很抢手,薪资待遇也很不错。

数据科学

Data analystData scientistChief information officer

就业面非常广,主要的工作内容包含数据模型的建立、数据架构、数据监管与存储等,目的是为了将数据整理好,使其存储成本最小化,查询的效率更高。麦肯锡研究预测,到 2018 年,仅美国就将面临 14 万到 19 万数据分析人才的空缺,以及 150 万能够通过大数据分析做出决策和管理的人才需求,就业市场需求很大

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