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商业分析与数据科学,就业需求差别有多大

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2021-07-15 来源:贵州前途出国综合


摘要: 今天躺平君就从就业方向来给大伙儿讲讲这兄弟俩的区别。

商业分析近几年越来越火,人才缺口也大,因此不少留学生都考虑研究生阶段选择商业分析方向。而商业分析的亲兄弟数据科学,也备受关注,但是还是有学弟学妹傻傻分不清。今天躺平君就从就业方向来给大伙儿讲讲这兄弟俩的区别。在线咨询(点击这里即可咨询)

商业分析(Business Analytics)

利用数据分析与统计的技巧与方法,从对企业对商业表现分析结果来预测与指导未来对商业战略。商业分析的三个阶段是描述(整合分析历史数据并发现问题与机遇)、预测(对历史数据建模并且预测)、规范(通过模拟与优化寻找最优决策)。

在研究生院设置上,商业分析一般在商学院,而且课程设置除了计算机与数学类,还有商科课程。

数据科学(Data Science)

借着数据去理解与分析实际现象,涉及到统计、数据分析、信息科学、数学、计算机科学等各个学科的理论与技术,并且需要运用到机器学习、聚类分析、数据挖掘、数据库与可视化等技术。

在研究生院设置上,数据科学一般在工学院或文理学院,课程设置篇计算机与数学,不涉及商科类课程。

商业分析与数据科学核心知识技能的不同在于,虽然都要求会Python、SQL,但是岗位要求商业分析师更注重概统、数据可视化以及案例分析技能,而数据科学家则更偏机器类,如机器学习、大数据平台、深度学习、推荐系统。

商业分析师与数据科学家岗位

所需的综合能力:

1、编程能力

a)机器学习理论与Python编程基础:Python语法、线性数据结构、搜索算法

b)Python编程进阶:数据结构与算法、编程能力的提升

2、模型理解

a)工业界主流的传统机器学习模型

b)概统知识的应用 在线咨询(点击这里即可咨询)

3、项目经验(商业分析与数据科学分开)

a)商业分析:如:犯罪数据分析与预警、电影推荐系统搭建、股票大盘指数预测

b)数据科学:网络营销策略优化、数据可视化与Tableau应用实例、信用评级建模分析与金融风控、数据异常检测与处理

如果未来想要从事商业分析师与数据科学家,除了上述能力外,也有必会数据分析工具:

1、Tableau-可视化数据软件,可进行不同平台的数据快速整合并生成交互动态数据图;

2、Python-从爬虫、整理数据到分析,实现大数据分析、商业分析、人工智能;

3、R-完成统计模型的建立、经济模型的分析;

4、Excel-利用函数、统计分析、Solver最优化功能辅助数据分析 在线咨询(点击这里即可咨询)

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