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吕安琪美国部后期组长

敲黑板:如何将数据科学与商业结合起来!
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来源:新东方美国研究生留学 


 

  

信息化时代下的企业管理与海量数据的处理密不可分,面对复杂的商业环境,数据科学是支撑企业实时商业决策的技术基础,也是企业未来发展的商业引擎;只有通过信息技术进行实时的商业决策才能帮助企业抓住最佳商机、提升运营效率、降低商业成本,同时顺应市场变化。 

 

现代商业通过交易系统,内外部的信息系统,以及社交网络可以获得越来越多的数据,如何运用数据科学与信息技术来从数据中发现价值以支持商业决策,是现代商业的重要挑战。

 

早在2011年,麦肯锡作为第一个提出“数据分析能力也有助于商业公司去发现潜在机会,而不仅仅只对技术公司有效”这一理论的公司,将分析才能(analytical talent)在商业领域中的探索和应用推向了时代的巅峰。紧接着具有“深度分析能力”的“数据科学家”横空出世,并且近5年来在商业及技术混合交叉领域里逐渐崭露头角,光芒万丈。

“数据科学家”跃升为最高薪群体,平均年薪高达$120,000美元。在Linkedin的最新职业调查中,数据科学工程师已经超过传统软件工程师,成为科技交叉行业领域中的宠儿。IBM在2018年发布的职调报告中预测:未来3年,企业对数据科学类岗位需求量将猛增28%。到2020年,所有美国数据科学类岗位数量将增加36万个,总数达到270万个,可见势头之猛。 


 

为顺应大环境的发展战略,美国高校纷纷开设出数据分析相关的新兴学科以培养跨领域跨技能人才。数据科学(Data Science)和商业分析(Business Analytics)是近年来美国研究生申请非常火爆的两个专业,两个专业在课程设置与行业领域的衔接与交叉性上有许多相似的地方,不少“大数据”背景的学生会选择两个专业同时申请,但是实际上,两个专业还是有区别的:数据科学的课程设置一般偏向于计算机和数学,以培养学生灵活处理大量且多样的数据组的能力;商业分析的课程覆盖不少商科知识:通过数据统计使问题可视化、通过建模进行目标预测、通过模拟做出决策。 


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