大數據時代，數據類專業選擇有何新花樣？

2020-09-18 藤博士留學

本文作者：鍾廣乾

文章來源：啟德美國留學

去年的時候，我跟同事半開玩笑地說，自從人工智慧和大數據的概念大熱，理工科的學生紛紛轉去申計算機科學Computer Science或數據科學Data Science，而文商課的學生則把目光投向了商業分析Business Analytics。大家都期望學習最先進的計算機和數據分析技術，畢業後進入大公司，成就一番事業。這說明現在學生都比較關注社會發展的動態，有很好的就業意識。同樣，美國大學也一直在順應社會和產業的需求，推出新的專業。在這裡我想跟大家分享一些大家了解較少的數據處理，數據分析相關的專業。對於未來想從事數據工作的學生，除了CS，DS，BA這些大熱門專業，其實可以有更多的選擇。


| New York University

Applied Urban Science and Informatics


此專業注重於用數據分析去優化和解決城市發展的問題，包括能源，建築，交通，公共衛生等等。適合有一定技術背景並有志於城市建設的學生。比如我之前有位學生是在滴滴出行做過數據運營的，她就申請了這個項目。通過這個項目，她在提升自己的數據分析能力的同時，也能夠獲得對城市運營更深入的見解，兩者相輔相成，對她未來的職業發展會很有幫助。


| Northeastern University

Enterprise Intelligence


從課程目標上看，此專業比較接近商業分析，即用大數據，機器學習技術去做商業決策。除了常見的機器學習，項目管理類課程，學生還可以在四個領域中選擇一個（包括商業投資，金融，醫療保健，和人力資源）作為應用方向，學習怎樣運用機器學習去解決該領域的問題。由此可見，這是一個應用性很強的一個項目，該專業畢業的學生也不乏去到DELL，JP Morgan這樣的大企業。


| University of Southern California

Data Science Program


不同於大多數學校只設立一個MS in Data Science項目，南加大的DS會細分到很多具體領域，其中有傳媒數據Communication Data，空間數據Spatial Data，公共政策數據Public Policy Data，醫療數據Healthcare Data……每個領域單獨一個項目。我之前有位學生想做導航相關技術的，他就申請了Spatial Data Science空間數據科學。相對來說這些項目的選課靈活性不大，但很有針對性，非常適合那些已經決定好未來職業方向的學生。


可見，越來越多的大學都在推出以數據分析為核心的碩士項目。不同項目各有不同的側重點，所以在做出選擇之前，我們最好認真思考一下，我未來想去什麼行業從事什麼工作，因此我需要學會什麼技能；從職業目標出發才能找到最適合自己的項目。


數據驅動的職業目前主要分為商業分析師與數據分析師兩種，根據兩者不同的工作內容，他們要求的技術背景也是有差異的。


| 商業分析師


- 工作內容

1. 負責某個獨立項目的信息收集、分析，提出有針對性的方案和建議；

2. 就具體業務專題，構建商業分析框架，進行全維度的商業分析（如競對信息、行業市場、上下遊關係），完成分析報告進行匯報；

3. 依據國家有關方針、政策、法令，運用科學方法，及時對公司提出切實可行的戰略改善方案。


- 技能要求

熟練掌握統計工具如SAS，STATA，SPSS，R；

理解各種分析技術，包括回歸，趨勢分析，預測，A/B測試；

高階Excel技能（數據透視表，數組函數，VBA）；

數據可視化工具（Tableau, Power-BI, QlikView）；

豐富的行業知識


| 數據分析師


- 工作內容

1. 負責日常數據分析及監控，針對異常情況協調資源進行跟蹤和深入分析；

2. 為各類業務部門（產品、運營、市場、廣告）提供數據支撐；

3. 探究用戶行為習慣特徵，優化公司產品收益；驅動業務增長。


- 技能要求

編程（Python和R）；

應用統計學分析；

應用機器學習；

數據可視化（Tableau, Power-BI, QlikView）；

數據整理；

數據收集與處理


因此，如果對自己未來職業沒有一個清晰的規劃而盲目地去申請數據類的專業，結果可能會事倍功半。對自己，對專業，對行業有足夠和準確的了解，這樣留學的價值才會得到最大化。在最後，我想說，在大數據的浪潮之下，並非每個人都適合申請數據分析類專業或從事這方面的工作。如果本身沒有一定的編程，統計學背景，缺乏對技術的熱情和堅持，那我們一般不建議申請此類專業。同樣，對於一些有一定技術背景和興趣的學生，可以進一步去思考，自己希望未來從事什麼樣的工作，希望把大數據運用到什麼領域，去解決什麼問題，以此選擇最適合自己的項目。正因為我們現在處於大數據時代，我們才更需要保持自我有自己的判斷，而不是隨波逐流。

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