“数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山一角，而绝大部分则隐藏在表面之下。”
—— 哈佛商业评论
没有人站在「数据孤岛」上与“No Man is an Island”（没有人是一座孤岛）类似，生活在大数据时代，没有人站在数据孤岛上。智能数字连接已成为许多人日常生活的一部分，人们使用智能设备的同时，也成为数据洪流的一部分。通过交流，人们「交换、分享、创造」数据，从而产生新的社会连结。
数据，改变生活，数据，作为一种新的资源方式，正在重塑人类社会。小到个人社交、消费、运动、娱乐，大到企业销售、运营、生产，通过挖掘并分析相关数据，人们能够更享受更便捷有效率的生活。
数据挖掘+分析+应用
「懂数据者得天下」，已成为当今全球普遍共识。数据的价值不断提升，无论是老牌资深巨头还是新兴独角兽公司，都展现出对数据价值挖掘的热情。淘宝可以根据你浏览和消费的数据进行分析，为你精准推荐商品；网易云音乐，通过其相似性算法，为不同的人量身定制每日歌单……图源：见水印在“数据宇宙”中，一批新职业冉冉升起。而 【数据科学】和【商业分析】，无疑是其中当之无愧的王者。
数据科学VS 商业分析
那么，都是和数据打交道，共同的特质大家都清楚(薪资高、市场需求大、就业面广、工作满意度高...)它们有什么区别？它们各自侧重点都是什么？究竟哪一种领域适合你？
本期，就以麦考瑞大学开设的课程为例，比较分析两者区别。
数据科学-DS
商业分析-BA
# Data Science #
数据科学
通俗来讲，【数据科学】就是通过分析数据，来挖掘隐藏在数据中的潜在信息。
【数据科学】就像是一颗水晶球，可以预知未来。‘预知’能力来自于深厚的统计、建模、编程行业知识。
Master of
Data Science
数据科学硕士
CRICOS CODE：080284J
课程时长：2年、1年
入学时间：2月、7月
语言要求：雅思总分 6.5 单项不低于6.0
入学要求：
2年学制：
相关领域本科学位或同等学历。
1年学制：
数据科学或相关领域本科学位或同等学历，且达到 WAM 65。
也正是由于它独特的学科属性，在麦考瑞大学学习【数据科学】会涉及多领域：
编程&数据可视化
HTML XML
XML
Python R Java
SQL 等
统计&算法&模型
朴素贝叶斯分类器
线性回归
逻辑回归 神经网络
K-平均聚类 等
竞争性能力提升
机器学习
分布式系统
云端数据管理 数据安全管理
大数据技术 等
必修实践
industry/community based internship
本科阶段:COMP3850-Computing Industry Project
该课程是PACE项目的一部分，学生将与合作企业密切合作，通过多种实训项目，将理论知识转化为实践行动。
硕士研究生阶段：COMP8851 - Major Project
学生将在学术导师和行业导师的共同指导下，通过13-15周的时间，完成一系列基于数据科学行业实践的实习项目。
# Business Analytics #
商业分析
【商业分析】是把数据转换为商业洞察力，并为商业决策提供支持。
可以形象的理解为：它在IT技术、数据分析和决策之间架起一座桥梁，从而驱动战略设计和执行。
Master of
Business Analytics
商业分析学硕士
CRICOS CODE：0100139
课程时长：2年、1.5年、1年
入学时间：2月、7月
语言要求：雅思总分 6.5 单项不低于6.0
入学要求：
2年学制：
本科学位或同等学历。
1.5年学制：以下条件3选1
本科学位或同等学历，且本科期间学习过统计学或经济计量学。
本科学位或同等学历，且有2年相关工作经验、职业认证或前期学习经历，
本科学位或同等学历，且成绩达到WAM 65.
1年学制：
相关领域本科学位或同等学历，本科期间学习过统计学或经济计量学，且达到 WAM 65。
基于【商业分析】的实际应用情况，麦考瑞大学课程结合计算机技术+应用统计+商业数据分析管理，科学的为学生提供高质量的学习体验。
计算机技术
R MATLAB
机器学习
SAS大数据
SQL等
应用统计
回归分析
概率统计
数据可视化数据挖掘
数据建模 等
商业数据分析管理
会计学
商业建模
市场营销管理战略管理
应用经济计量学等
必修实践
练就敏锐商业嗅觉
硕士研究生阶段：BUSA8031-Business Analytics Project
学生将完成一个或一系列商业分析领域的热点问题。课程还将加深学生对商业道德实践的理解，通过分析道德和社会责任的概念和框架，学习如何将这些应用于政策和实践。
本文转载自麦考瑞官微
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