商業分析與數據科學專業解析及職業發展

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數據科學是商業分析的整合，所以數據科學家做的東西不僅僅包括商業分析部分，所以你可以認為數據科學家是商業分析的plus版本。

以下是數據科學家的能力——

1.要具有很強的預測模型演算法的理解力，比如線代，邏輯回歸，神經網路，決策樹，SVM，啟發式模型（至少會2-3鐘的演算法）；

2.具備可擴展性的機器學習演算法；

3.具備深層次的基礎統計學和概率論，比如像Bayes theorem，具備理解值統計量；

4.掌握一門以上的分析語言，比如R，Python，Scala等等；

5.SQL；

6.有過大數據平台的經歷（Hadoop，Spark，Mahoutetc）；

商業分析的職場發展：商業分析的方向比數據分析的更具有加具體，商業分析不需要很強的技術方面的能力。

以下是商業分析的能力——

1.SQL；

2.建立KPI和儀錶盤，必須會用BI工具，比如excel，Tableau，Power Pivot等等；

3.至少會要一個簡單的統計分析，比如ANOVA，簡單的線性回歸以及具備從統計推斷來制定企業需求；

4.具備深層次的基礎統計學和概率論，比如像Bayes theorem，具備理解值統計量；

5.給目標問題制定方案；

6.有CRM的經歷；

7.SAS，R；

從美國大學的學校層次而言，商業分析這個專業是全部是開設在商學院裡面的，雖然都是開設商學院，但是他們的叫法還是不一樣的，比如羅切斯特大學的西蒙商學院裡面開設了市場分析和商分析，匹茲堡大學的卡茲商學院裡面開始的是商業洞察這個專業，這個專業課程的是主要是偏向的是客戶分析這個方向，全美前100的學校開設專業而言，總共是36個學校。

數據科學的專業主體是放在工學院和數據研究院，比如哥倫比亞大學的數據挖掘是在開設在他們的工學裡面，這個專業是統計和工學院聯合辦學的，所以整體而言他們的學習底蘊很強大的。

溫馨貼士：如果商科學生要申請數據科學的話，要今早選修數學和計算機的課程。

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