Data Science vs Data Analytics：英国大学这两个“数据专业”，到底差在哪？-新东方前途出国

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留学顾问刘馨阳

刘馨阳

英国留学规划导师

天津
  • 擅长方案：高考留学双保险,低龄申请,高端申请
  • 擅长专业：计算机,商科,工程
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    Data Science vs Data Analytics：英国大学这两个“数据专业”，到底差在哪？

    • 原创
    发布者：
    刘馨阳
    分类：
    留学指南
    2025-12-19
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    这两年，Data Science（数据科学） 和 Data Analytics（数据分析） 成了英国大学中关注度较高的专业之一。
    不少学生在选专业时会发现：课程名字非常相似、都和“数据”有关，但实际学习内容和培养方向并不完全相同。

    这篇文章，主要从学习重点、数学要求、适合人群、未来发展方向几个维度，做一个理性拆解。

    一、专业定位的核心差异

    Data Science

    • 更偏向“方法和模型本身”

    • 关注数据背后的算法、建模、预测和系统性分析

    • 通常会涉及统计建模、机器学习、编程、数据结构等内容

    Data Analytics

    • 更偏向“数据的应用和解读”

    • 关注如何用现有工具，从数据中得出可用于决策的信息

    • 更强调业务场景、数据可视化和分析逻辑

    可以理解为：

    Data Science 更偏“怎么把模型和方法做出来”，
    Data Analytics 更偏“怎么把数据分析结果用起来”。

    二、数学与编程要求的区别

    从英国大学的课程设置来看：

    • Data Science

      • 通常对数学、统计基础有一定要求

      • 编程比重相对较高（如 Python、R 等）

      • 课程节奏偏快，理论与实践结合较紧

    • Data Analytics

      • 数学要求相对温和一些

      • 编程会用到，但更多是工具层面的应用

      • 会加入商业分析、管理决策等内容

    如果学生在本科阶段数学基础较强，或者本身对算法逻辑感兴趣，Data Science 会更贴近学习习惯；
    如果更偏向商科、管理或实际应用场景，Data Analytics 的适应度通常更高。

    三、背景匹配度与转专业友好度

    从实际申请情况来看：

    • Data Science

      • 更常见于理工科、数学、计算机、工程背景

      • 对完全无量化基础的学生，适应成本相对更高

    • Data Analytics

      • 对商科、管理、经济、信息管理等背景更友好

      • 一些院校会提供过渡性课程，帮助学生衔接

    这也是为什么不少英国大学会同时开设这两个专业，分别对应不同背景的申请人。

    四、就业方向的现实区分

    两类专业在就业方向上有交集，但侧重点不同：

    • Data Science

      • 数据科学助理

      • 算法分析相关岗位

      • 偏技术或模型支持方向

    • Data Analytics

      • 商业分析

      • 市场/运营数据分析

      • 咨询与管理支持岗位

    是否“好就业”，往往不仅取决于专业名称，还与个人技能组合、实习经历、行业选择密切相关。

    五、选专业时更重要的思路与其纠结“哪个更好”，不如重点考虑：

    • 自己是否能适应课程难度

    • 是否愿意长期和代码、模型打交道

    • 更偏技术导向，还是应用与决策导向

    英国大学在这两个方向上的课程设置，整体偏务实，选对适合自己的路径，比追求“听起来更高级”的名字更重要。

    刘馨阳
    刘馨阳 英国留学规划导师
    擅长申请：
    中学,本科,研究生
    擅长专业：
    计算机,商科,工程
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          刘馨阳

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          2025-12-19

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          这两年，Data Science（数据科学） 和 Data Analytics（数据分析） 成了英国大学中关注度较高的专业之一。
          不少学生在选专业时会发现：课程名字非常相似、都和“数据”有关，但实际学习内容和培养方向并不完全相同。

          这篇文章，主要从学习重点、数学要求、适合人群、未来发展方向几个维度，做一个理性拆解。

          一、专业定位的核心差异

          Data Science

          • 更偏向“方法和模型本身”

          • 关注数据背后的算法、建模、预测和系统性分析

          • 通常会涉及统计建模、机器学习、编程、数据结构等内容

          Data Analytics

          • 更偏向“数据的应用和解读”

          • 关注如何用现有工具，从数据中得出可用于决策的信息

          • 更强调业务场景、数据可视化和分析逻辑

          可以理解为：

          Data Science 更偏“怎么把模型和方法做出来”，
          Data Analytics 更偏“怎么把数据分析结果用起来”。

          二、数学与编程要求的区别

          从英国大学的课程设置来看：

          • Data Science

            • 通常对数学、统计基础有一定要求

            • 编程比重相对较高（如 Python、R 等）

            • 课程节奏偏快，理论与实践结合较紧

          • Data Analytics

            • 数学要求相对温和一些

            • 编程会用到，但更多是工具层面的应用

            • 会加入商业分析、管理决策等内容

          如果学生在本科阶段数学基础较强，或者本身对算法逻辑感兴趣，Data Science 会更贴近学习习惯；
          如果更偏向商科、管理或实际应用场景，Data Analytics 的适应度通常更高。

          三、背景匹配度与转专业友好度

          从实际申请情况来看：

          • Data Science

            • 更常见于理工科、数学、计算机、工程背景

            • 对完全无量化基础的学生，适应成本相对更高

          • Data Analytics

            • 对商科、管理、经济、信息管理等背景更友好

            • 一些院校会提供过渡性课程，帮助学生衔接

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          • Data Analytics

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            • 市场/运营数据分析

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          • 自己是否能适应课程难度

          • 是否愿意长期和代码、模型打交道

          • 更偏技术导向，还是应用与决策导向

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