姜朝鳳宗族

美國高薪科系 Data Science 大解析！何謂數據科學家？４所精選研究所推薦
2022-08-19 12:30:48 
何謂數據科學家？ 
數據科學橫跨多領域的學術知識，包括統計學、數據探勘、科學⽅法、⼈⼯智慧 (AI) 和數據分析等，主要的⽬的是從數據中發掘價值。首先大企業中通常會有數據工程師完成數據前期的清理、彙整及處理。再來數據科學便檢閱分析結果，幫助企業、學術、或是任何有關數據方面的項目取得見解。
數據科學家的 8 大技能
1. Python 與 R 程式語言
寫程式雖然不是最主要的內容，但數據量龐大時，統計的運算還是需要程式的輔助。
2. SQL 資料庫管理系統
數據收集、整理及管理的最主要工具，數據科學家在此要有高超的技術。
3. 數據處理與數據分析
利用先前所說之工具從數據中發現價值，並加以利用提供insight
4. 數據視覺化呈現能力
除了要懂得如何分析數據，還要能夠將其視覺化，以便讓所有關係人皆能解讀。
5. 機器學習與人工智慧
數據科學家須對此有一定掌握度，因沒有數據就無法做到機器學習，或是開發人工智慧。
6. 高級數學與統計能力
統計學問題、計算風險、計算可能性、預測等等，都需要對數學與統計有相當的學術理解。
7. 部門交流與溝通能力
數據科學家每天需要面對許多利害關係人，所以優越的溝通能力與部門交流會格外重要。
8. 行銷理論與實務經驗
須具備行銷的知識與實務經驗，因數據的分析對公司營運與行銷的層面有著直接性的影響。
數據科學家的趨勢與產業
⼤數據分析（Big Data Analytics） 
在數據的世界中，大量的，快速的，真實的分析及處理數據。
科學⾃動化（Data Science Automation） 
靠著數據科學，模型自動化將會越來越被廣泛使用。
雲端和數據科學（Cloud and Data Science） 
雲端為基礎的數據科學和機器學習平臺，能夠從雲端處理數據、分析數據。
自然語言處理（Natural Language Processing）
Tensorflow和H2O 兩框架提供了實用的平臺去實踐深度學習演算法，利用了許多數據科學的知識。
物聯網（Internet of Things）
數據科學是物聯網的核心，能從被連線的物體中獲取資訊，如掃地機器人。
薪水及待遇
在美國，一位初階的數據科學家薪水大約式每年 7 萬美元 (大約 193 萬台幣)。而一位相對資深的數據科學家年薪資平均落在 12~15 萬美元 (台幣 300~400 萬)。
（資料來源：Glints網站及修改, Tim Kuo 2022）
（圖片來源：Freepik網及修改 2022
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數據分析Data Analytics V.S.  商業分析Business Analytics
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US News近日發佈了美國2021年度最佳數據分析/數據科學大學排名，從排名結果來看，Stanford史丹佛大學、MIT麻省理工學院及Carnegie Mellon University卡內基美隆大學占據了前三名的排名。廣義來說，資料科學是一門涉及到統計, 資料分析及其相關方法的科學，借用資料去“理解和分析實際現象”。資料科學使用到數學、統計、資訊科學和電腦科學,等各個學科的技術和理論，特別是以下分支：機器學習, 分類，聚類分析，資料採擷，資料庫和視覺化。
大數據時代的降臨，帶來了商業分析 Business Analytics(BA)的欣欣向榮。相信很多人聽過商業分析BA和數據科學 (Data Science)，這兩個專業領域皆對資料進行分析，卻不清楚這兩者之間的關係和差異，導致在選擇上多少迷茫和困惑。
數據分析/數據科學 - Data Analytics / Data Science
數據分析/數據科學基本上由電腦科學，數學統計和商業領域知識三個部分課程組成。同時是針對海量的資料進行分析、概括、總結。目的是發現有用的資訊，然後形成結論，以此支援公司營運行銷或業務決策。
因此專業應用的領域非常廣闊，科技行業，傳媒行業， 以及體育行業都有很大的需求。每一間大學的的資料科學專案都致力於培養可以獨立分析問題，獨立收集資料，處理資料，資料管理，以及資料分析，解決問題的全能型人才。
 美國數據分析/數據科學大學第一名、第二名解析
 University of California--Berkeley 加州大學--柏克萊分校數據分析排名 #1
加州大學柏克萊分校於2015年開始提供入門資料科學課程。該課程很快成為該學院歷史上最受歡迎的課程之一，每學期有超過1,000名學生註冊。這促使加州大學柏克萊分校宣佈成立整個資料科學部門的計畫，官方稱這一計畫是多年來對該大學“最深刻的改變”。該部門中心不僅將造福STEM領域的人群，也旨在讓全校各種專業背景的學生能夠對資料進行研究。除了大學資料科學專案，該學院還提供Master of Engineering (concentration in Data Science)，資訊與資料科學碩士Master of Information and Data Science (MIDS) 兩個數據科學工程碩士。這兩個主修綜合學術技術和企業運營的技能，立足現有最前端的技術，扎實務實地培養學生成為數據分析數、據科學領域內的佼佼者。
 MIT麻省理工學院-數據分析排名 #2
MIT的Business Analytics領域雖然只成立了短短兩年，但還是以絕對優勢稱霸榜首。該項目包含Capstone科目，是必修課程，專業研討會以及選修課程。核心课程以數據分析和R语言應用程式的運用作為基礎，培養學生數據處理和分析能力。選修課程提供電子商務、金融、管理經濟學、市場、營運管理及營運等研究多個方向選擇。此主修歡迎理工科背景的背景，幫助學生建立商業嗅覺，增強溝通、交流能力。完整的主修課程設計，麻省理工學院的資源成為優勢的競爭實力
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大數據當道！BA商業分析與DS資料科學該如何選擇？
2022/08/23
大數據當道！資料與分析更為重要！
在大數據的時代下，傳統的統計跟CS專業或許擁有著很強的知識能力背景，但缺乏對商業市場的了解，越來越難滿足市場的需求，而BA（Business Analytics 商業分析）與DS（Data Science 資料科學）應而發展出綜合應用的專業面向，主要為現代企業在決策中對數據的依賴所帶來的數據分析需求，也是近年來讓BA、DS成為很多同學競相爭取申請的熱門科系原因之一！
BA（Business Analytics 商業分析）與DS（Data Science 資料科學）有什麼差異？我應該怎麼選擇？以海外留學對於這幾個科系來說，他們的主軸範圍是很相似的，大部分的差異是在一兩堂的主修課程不一樣，其他選修課程其實都是通用的，同學都可以依照自己有興趣的方向再進行修習研讀。
以下會整理Business Analytics 商業分析、Data Analytics 數據分析、Data Science 資料科學三種專業科系的相關資訊給大家，帶大家簡單了解這三個專業科系在學些什麼、需要具備那些預備能力以及未來的發展方向，進而可以分析出自己的留學申請需求！
Business Analytics 商業分析
學習以下的技能：
• Risk assessment and mitigation
• Performance reporting
• Efficiency optimization
• Supply-chain management
• Market/executive decision-making
主要特性：
• 為了想在商業環境工作的人設計的科系
• 大多歸類在Business School或Professsional School
• 會學到Data mining, predictive modeling and analytics programming，但比DA和DS比重更少一些
Data Analytics 數據分析
學習以下的技能：
• Mathematics and statistics modeling
• Computer science and programming
• Database technologies
• Business decision management
主要特性：
• 從錯綜複雜的大數據中，抽絲剝繭得出想要的資訊，進而做出最有利的決策
• 專注於培養高階數學、統計學和資料探勘的能力
• 對於編程的能力沒有像DS那麼高
Data Science 資料科學
學習以下的技能：
• Data mining and data modeling
• Machine learning/AI
• Cloud computing
• Software engineering
主要特性：
• 和Data Analytics學的技能類似，但較注重高階的computer science, programming and engineering
• 不只是會利用程式而已，需要寫程式跑分析結果
2022美國大學本科數據分析專業排名 | 數據科學專業 | 加州大學伯克利分校 | 卡耐基梅隆大學 | 麻省理工大斯坦福大學 | 希望之聲 https://bit.ly/3EGsjwR
經濟系到數據分析，上海 Apple 供應鏈筆記｜ NYU Data Analytics https://bit.ly/3Vfa9Jz