Quelle est la différence entre un MS en Business Analytics et Big Data et un MS en Data Science? Quelles compétences devez-vous maîtriser pour chacun?


Réponse 1:

EXACTEMENT QU'EST-CE QU'UN MS EN ANALYTIQUE COMMERCIALE

Ces informations sont déployées en production dans des systèmes informatiques ou en Business dans des systèmes hors ligne pour augmenter les mesures de succès pour une entreprise comme la rentabilité.

Qui devrait suivre ce cours? Important:

  1. Vous devez aimer le monde des affaires, suivre un domaine comme la banque ou les actions ou les soins de santé ou même le sport avec intérêt et avoir plus d'intérêt pour les informations exploitables et un parti pris pour l'action dans les affaires plutôt que purement académique ou axé sur la recherche.Vous pouvez basculer entre les cycles de réflexion et d'action dont les entreprises ont besoin et, plus important encore, la gestion de personnalités commerciales complexes pour obtenir un aperçu des données en action.

Les outils sont plus statistiques que le Big data. Le programme d'analyse commerciale a tendance à se concentrer sur les applications de techniques analytiques d'origine statistique, en utilisant des outils comme R ou SAS pour la modélisation des données, ainsi que des outils de visualisation comme Tableau utilisés pour présenter les idées au leadership. Mais veuillez noter que l'industrie nécessite également MSBI et Qlikview très souvent. Il est donc bon d'avoir une idée de tout cela.

Les cours au choix Business Domain font partie intégrante de MS in Business Analytics ou de tout programme d'analyse commerciale, comme un PGDM Business Analytics, enseigne également des connaissances de domaine comme Financial Analytics, Credit and Risk Analytics, Mobile Analytics ou Retail Analytics.

Prenons un exemple des cours au choix MIT Sloan Business Analytics

  • Commerce électronique: 15.567, 15.570, 15.571, 6.932 / 15.377JFinance: 15.433, 15.437, 15.439, 15.450 Économie de gestion: 15.034Marketing: 15.810 / 15.812, 15.818, Marketing AnalyticsDe l'analytique à l'action: modules sur les organisations, le leadership et l'éthique

MS in Business Analytics n'est pas un cours destiné aux développeurs et vous ne devez pas vous attendre à ce que le cours couvre le Machine Learning, les algorithmes d'apprentissage profond ou qu'il couvre les technologies de Big Data comme Apache, Kafka, Spark, Hadoop et plus encore.

Business Analytics et Big Data Analytics sont-ils les mêmes?

Le terme Big data Analytics est utilisé comme synonyme de Data Analytics ou Business Analytics - c'est une erreur. Le Big Data gère des ensembles de données d'environ 15 Go et plus pour la lecture / écriture et R se débat parfois avec des ensembles de données d'un peu plus de 300 Mo pour l'apprentissage automatique ou les algorithmes de science des données de haute complexité.

"MS dans Business Analytics ne fait généralement pas

couvrir Big data sur des ensembles de données volumineux ou non structurés

ou Machine learning / deep learning ”

EXACTEMENT QU'EST-CE QU'UN MS DANS LA SCIENCE DES DONNÉES

Qui devrait suivre le MS en Data Science?

Important: vous devez aimer la logique, les algorithmes, le codage et être quelqu'un qui a été vu comme un programmeur solide à un moment donné dans la carrière ou les universitaires pour profiter et prospérer dans ce cours.

Les cours de base pour la science des données peuvent être comme ceux-ci à l'Université de Columbia

  1. ORBES THÉORIQUES DE PROBABILITÉ POUR LES SCIENCES DES DONNÉES INFÉRENCE ATTISTIQUE ET MODÉLISATION DES SYSTÈMES D'ORDINATEURS POUR L'APPRENTISSAGE DES MACHINES DE SCIENCE DES DONNÉES POUR LA SCIENCE DES DONNÉES ANALYSE ET VISUALISATION DES DONNÉES EXPLORATOIRES

Le choix peut être de l'esprit d'entreprise ou avoir des chevauchements minimaux avec MS dans Business Analytics comme c'est le cas pour les choix financiers, mais sinon vous verrez une saveur de la science des données, des algorithmes ou de la technologie.

  1. Fondements de la science des donnéesCyber ​​sécuritéAnalytique financière et commercialeAnalyse de la santéNouveaux médiasSens, collecter et déplacer des donnéesSmart CitiesGroupes de travailSciences sociales computationnellesFrontières dans les systèmes informatiquesMatériaux Discovery Analytics

LE VERDICT

  1. SI VOUS ÊTES profondément technique et privilégiez la profondeur, et que vous avez apprécié de longues heures de codage ou d'analyse solitaire sur un sujet pour faire ressortir des idées, des modèles et des tendances, et que vous n'êtes pas particulièrement passionné par un domaine comme la finance ou la vente au détail, optez pour la science des données. apprendre la technologie jusqu'au point où elle aide l'entreprise et mobiliser d'autres techniciens pour des choses profondément techniques, favoriser un MS en Business Analtyics et suivre des cours optionnels en Big data / Data science pour rester à jour sur le big data et la science des données à un niveau élevé

Beaucoup de mes apprenants ont ensuite fait un MS en Analytics ou un MBA en Analytics. Nous les avons aidés dans leur voyage.

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