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　　近来申请澳洲留学，商业分析专业和数据科学专业受到了很多学生的关注，尤其是商业分析专业，随着商业的繁荣，商业分析专业是当下最热门的专业之一，而数据科学也随着大数据时代的来临受到了学生的青睐。那么澳洲大学商业分析和数据科学专业有哪些区别?接下来就为同学们分析介绍，希望对大家有所帮助。

　　数据科学，英文为Data Science，简称DS，从广义上来说，数据科学顾名思义，和数据有关的科学研究都是数据科学。

　　维基百科对 DS 的解释是这样的：

　　“ In general terms , Data Science is the extraction of knowledge from data , which is a continuation of the field data mining and predictive analytics , also known as knowledge discovery and data mining .”具体来说，数据科学是指通过挖掘数据、处理数据、分析数据，从而获取数据中潜在的信息和技术。

　　商业分析，英文为Business Analytics，简称BA，是以商业知识为基础，数理编程为手段，从数据分析出发，以决策优化来创造价值的新兴专业，实现 Big Data 的商业应用。

　　麻省理工 Sloan 商学院对于 BA 项目的定位是这样的：

　　“Prepares students for careers that apply and manage modern data science to solve critical business challenges .”总结来说，就是通过对现代量化数据的管理和分析，从而对企业决策做出贡献。

　　DS 是以计算机科学为基础，进而演变而来，其学科基础与 BA 不同，包括了工程学、计算机工程和计算机科学， DS 涉及到的专业知识还包含了 Machine Learning / Cloud Computing / Optimization 等。

　　BA 是从 MS in Statistics 下的 Applied Statistics 分支发展而来，其学科基础是统计学，同时也包含有 Data Mining 和 Regression Model 的运用。

　　区别

　　1.学科内容设置及申请背景

　　Data Science = 30% Statistics + 50% Computer Science + 20% Application

　　DS 专业对申请人背景要求较高，适合于理工科背景的同学申请，有一定编程基础的同学也可以申请，量化背景较强的商科专业，比如金工，同样也适合于申请 DS 专业

　　Business Analytics = 40% Statistics + 30% Computer Science + 30% Business

　　BA 对于申请人的背景要求没有过多限制，文科、商科、理工科背景的同学都可以申请

　　2.课程设置

　　DS 专业的课程设置注重于数学、统计学以及计算机科学的融合，更侧重于培养学生利用计算机进行数据的解读分析。基础课程包含：统计理论、线性代数、分析算法、数据库系统等。拓展课程包含：信息科学、人工智能、机器学习等

　　BA 的课程设置包含了统计学、计算机以及商业三门学科的融合，意在数理编程和管理科学中平衡。基础课程包含：统计学、数据分析、数据可视化、商业决策等。拓展课程包含：数据库、数据挖掘等

　　3.就业方向

　　DS 的就业方向包括 Data Scientist 、 Data Engineer 、 Data Analyst 等，就业面非常广，主要的工作内容包含数据模型的建立、数据架构、数据监管与存储等，目的是为了将数据整理好，使其存储成本最小化，查询的效率更高。

　　从就业数据来看，Data Science 在美国更容易找到工作，并且 DS 项目一般设在工程学院下，属于 STEM 项目，在 OPT 期限长度和工作签证方面都受到政府的青睐，加上偏技术的工作对语言交流的要求也不是很高。

　　商业分析就业?

　　其实DS和BA两个专业本身都是技术性、实用性较强的专业，选择什么方向就业和个人能力关系很大，只要有真才实学，就业还是很容易的，毕竟市场需求还是很大的。

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