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作为管理咨询届大佬,麦肯锡(McKinsey)给人们印象向来最爱商科精英,但如今大佬把目标瞄到这一类岗位的人才——Data Scientist。
而爱上Data人才的可不只有麦肯锡,华尔街、硅谷、头部科技公司都在暗相较劲,希望能把最优秀的人才招到麾下。
Data Scientist主要工作是收集、处理和分析数据,从而将数据转化为一种有价值的商业资产。
《哈佛商业评论》曾将Data Scientist评为21世纪最性感的职业。其实,Data Scientist炙手可热只是Data行业的一个缩影。可以这么说,如今Data无论走到哪儿都是焦点!
面对每秒亿万的数据量,Data行业也催生出大量专业分类。而学习Data进阶学习成为数据科学家最直接的方式就是学习相应课程。
数据科学(Data Science)
【数据科学】是跨学科类课程,学生将通过包括①计算机科学 ②数学 ③统计学等在内的课程,将【数据科学】应用到解决现实世界的实际问题中。
数据科学是以计算机科学为基底,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。
学生还将提升云端数据管理、机器学习、统计建模等一系列大数据技术,提高学生就业竞争力。
商业数据分析(Business Analytics)
仅仅是杂乱的数据并没有用,利用商业分析进行数据整合、分析、预测、评估,为科学决策提供依据,才是真正激活了数据的价值。
大多数公司之所以依赖于他们的数据科学家,不仅仅是希望他们能够挖掘数据集,而且还希望他们能够将其结果传达给各种利益相关者,并提出可行的建议。
商业数据分析是以商业知识为基底,学科基础是统计学。实现手段是数理编程,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。
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