荷蘭國際學習中心大學先修課程 (ISC)專題報導:我該學習商業分析?還是數據科學?
『商業分析』和『數據科學』二個學位課程乍看之下可能覺得很相似,但二者間有許多差異,每個學位課程皆會教授基礎入門,但依個人興趣和志向,可能會更喜歡其中一個學位。而『商業分析』和『數據科學』有什麼區別?就讓我們找出答案。
什麼是商業分析?
商業分析就是尋找改善業務的方法。儘管多年來方法手段已有變化,但自19世紀末以來,商務分析就作為一種概念,透過數據和統計,商務分析師將以邏輯和分析的方式解決業務上面臨的問題。
商業分析可能包括分析公司數據、由歷史數據進行預測、優化以改進策略或透過圖表改善可視化數據,這將不僅要分析所有數據,而且還需負責與公司其他職員分享進而協助他們進行你的建議與變更。
什麼是數據科學?
數據科學遵循與商業分析相似的原理但範圍更廣。這個詞是DJ Patil和Jeff Hammerbacher在2008年分別為LinkedIn和Facebook工作時創造的。就像商業分析師一樣,數據科學使用數據和分析作為創新手段。但是,數據科學不僅會專注於與商業相關的問題,還可運用在許多不同產業中,例如學術界和技術界以及商業分析師可能從事的典型商業和金融行業。
數據科學與商業分析之間有何區別?
商業分析較具戰略性,而數據科學則較偏向技術性。商業分析非常適合在商業相關產業中工作,而數據科學則更為廣泛可以應用於其它產業中。擁有數據科學學位將可任職商業分析師—但事實並非如此,以下將討論二個學科間的區別。
使用數據和統計
二種業務都會以不同方式使用數據。商業分析使用商業數據中的統計信息來發現洞悉,可能適用於各商業相關產業例如金融、行銷或零售業。作為商業分析師將主要由結構化和非結構化數據中獲得統計概念,然後使用於了解公司的過去表現並做出未來業務的明智決策。
而數據科學將將超越統計在業務前期進行更多工作。這是一個多學科領域,涉及各產業的演算和數據推斷,在分析完成後時使用統計資料。作為數據科學師,將不如商業分析師具戰略意義且不會被用於制定業務決策,而會更向於利用數學和編碼開發運算法並找出數據之間的聯繫。
編碼和作業工具
由於商業分析更注重統計,因此不會運用許多的編碼。但可能會發現在工作中常用的其他多種工具,其中包括:
Excel = 用於電子表格和計算
Tableau = 用於資料可視化
SQL = 用於管理資料和程式設計
Python = 程式設計語言
然而,數據科學將要學習更多的編碼,將需要良好的電腦科學知識才能在職業生涯中脫穎而出。將可能在工作中使用的程式設計語言包括:
R
Python
C, C++, or C#
數據科學需使用的工具包括:
Keras – Python界面
PyTorch –機器學習資料庫
取得數據科學學位能做什麼工作?
數據科學學位將可從各領域產業中找到自己熱愛的職業。學位將包括數學和機器各方面。將有許多機會從事技術工作到創業工作—皆要憑藉個人的技術背景,並蓬勃發展。
取得商業分析學位能做什麼工作?
取得商業分析學位,你可能已經對在商業領域的工作感興趣,你需要具備出色的項目管理技能才能勝任此職務,並使用你在大學學習的分析和商業技能。
數據科學或商業分析–哪個最適合你?
最後選擇在大學學習哪個學科要依你個人興趣和職涯規劃。如果你喜歡項目管理和分析數據來做出決策,那麼商業分析這個更具戰略性的學科可能適合你。
商業分析學位將可勝任的職務包括:
商業分析師Business Analyst
定量分析師Quantitative Analyst
作業研究Operations Research
市場調查Market Research
但是如果對技術更感興趣且喜歡編程和編碼,那麼你可能更適合數據科學學位。
數據科學學位將可勝任的職務包括:
數據科學師Data Scientist
機器學習工程師Machine Learning Engineer
應用架構師Applications Architect
數據架構師Data Architect
→學校報導請見:Should I study business analytics or data science?
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