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一、基本介绍
●商业分析师
从结构化和非结构化的来源研究和提取有价值的信息，解释过去的、现在的和将来 的经营业绩，确定最佳分析模型和途径，为商业用户提供和解释解决方案。
●数据科学家
借助统计编程，设计、开发和运用算法来支持商业决策制定工具，管理海量数据， 创建可视化以帮助理解。
二、课程设置
一个叫Science，一个叫Business，数据科学更偏技术一些。
大部分Data Science项目都设置在Engineering学院下，或独立成院，而Business Analytics则一般设置在商学院下，属于商学院的一个分支。
Data Science更像一个完整独立的学科，集统计学、数据分析、机器学习等学科为一体，正在迅速发展形成体系;
Business Analytics则更像是为了就业而设置的一个专业，加上商学院本身比较重视职业发展，因此授课重点是能在实际工作中用到的商业数据分析和决策辅助技能。
举两个大学的课程设置了解一下：
哥大Columbia University的Data Science硕士项目，必修课程如下：
STAT W4203 PROBABILITY THEORY
CSOR W4246 ALGORITHMS FOR DATA SCIENCE
STAT W5703 STATISTICAL INFERENCE AND MODELING
COMS W4121 COMPUTER SYSTEMS FOR DATA SCIENCE
COMS W4776 MACHINE LEARNING FOR DATA SCIENCE
STAT W4701 EXPLORATORY DATA ANALYSIS AND VISUALIZATION
ENGI E4800 DATA SCIENCE CAPSTONE AND ETHICS
algorithms, machine learning, computer systems, 如果本科阶段没有编程基础，读起来肯定很吃力。但相对于传统的Computer Science项目，对编程的要求还是低很多的，主要差别在代码量以及对系统的理解。数据科学一般编的程序不会太长，很少有那种一个模块几万行代码的项目，一般都可以划分为比较清晰的小功能模块，很多时候几百行代码就可以干很多事情，而且不涉及到底层操作系统、文件系统、服务器这个层面的编程，所以其实是比较适合半路出家的同学们学习的，尤其是数学和逻辑比较好的同学。还有就是，在数据科学领域，大家比拼的一般不是谁的程序运行效率更高，而是谁能提出更好的利用数据解决问题的方案，至于程序本身的实现一般不是重点。
补充建议：如果对自己能否应付课程持怀疑态度，建议上一下相关的网课，国内的小象学院，国外的Coursera、Uacity等都有很多相关课程。
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庞煜
