大数据时代，数据科学VS商业分析，我该怎么选？

　　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……

　　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？

　　接下来，小编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

　　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。

　　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

　　统计&算法&模型

　　竞争性能力提升

　　必修实践

　　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。

　　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。

　　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。

　　必修实践

　　本科阶段：BUSA3021 - Business Analytics Project

　　该课程是PACE项目的一部分，学生将以小组形式，参与完整商业分析项目。包括:确定信息需求、获取必要的信息、解释信息，并将其作为向客户合作伙伴提出战略建议的基础。

　　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。