什么是数据？什么是大数据时代？相信很多人都有听说过这几个词，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、经营、生产，通过挖掘和分析相关数据，人们可以享受更方便、更高效的生活。“了解数据的人可以接触世界”已成为全球共识。数据的价值在增加，无论是老牌巨头还是新独角兽公司，他们都表现出对数据价值挖掘的热情。因此，在浩瀚的“数据世界”中，一批新兴职业正在崛起，比如网络安全、金融科技、软件工程等，这些都是高收入、高要求的职业。

所以，作为大数据下的新兴专业，数据科学和商业分析，两个专业都处理数据，他们之间有什么区别？他们各自的优先事项是什么？

哪个领域更适合你？接下来就由Sean老师为小伙伴们一一解答。

1.数据科学

一般来说，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。数据科学需要对统计、建模、编程和行业有深入的了解。数据科学利用现代工具和技术处理大量数据，以发现不可见的模式，获取有意义的信息。在统计编程的帮助下，设计、开发和使用算法来管理海量数据。一些核心课程包括：机器学习、大数据、多元分析、数据挖掘等，需掌握数据库，python，SPSS，MATLAB等软件。数据科学一般会在faculty of science的分支下边。

2.商业分析

商业分析是将数据转化为业务洞察力，为业务决策提供支持，用数据去解决商科问题。可以形象地理解为：它在IT技术、数据分析和决策之间架起了一座桥梁，从而推动了战略设计和实施。业务分析可以使数据分析工作更有预测潜力，从而提高公司的财务业绩、战略管理能力，提高经营效率。因此，一个合格的BA学习者，不仅要分析数据，还要了解客户所在行业的业务，识别需求和问题，并给出解决方案。一些核心课程包括：应用计量经济学、应用预测分析、数据可视化、商务课程等，需要掌握如SPSS, R, EVIEWS等数学软件。商业分析是在Business或者commerce的分支下边。

现在小伙伴们对这两个专业有比较清晰的了解了吗？