Quelle est la différence entre MS en Data Science et MBA en Business / Data Analytics?


Réponse 1:

Grande question!

Avant d'entrer dans les détails, permettez-moi de commencer par dire que ni les «Big Data» ni les «Analytics» ne sont bien définis comme des domaines académiques. Cela signifie qu'il existe une grande variation dans les programmes, les résultats d'apprentissage et le programme d'études dans chacune de ces disciplines; chaque école et programme sera légèrement différent.

Donc, étant donné cela, quelle est la différence?

Les programmes enseignés par l'école de commerce, comme un Master of Business Analytics, vont se concentrer davantage sur l'interprétation des données et les compétences nécessaires pour le faire (visualisation, par exemple) que les programmes enseignés en dehors de la Business School.

Vous pouvez vous attendre à ce que les programmes des écoles non commerciales soient plus techniques, nécessitant plus de programmation, de mathématiques et de statistiques, que ceux de la Business School.

Par exemple, jetez un œil au programme McCombs (UT, McCombs School of Business) et vous verrez un grand nombre de cours spécifiques au domaine, mais pas autant de cours spécifiques à l'outil ou à la technique. Par exemple: il n'y a qu'un seul cours dédié à la programmation, alors qu'il y a deux cours en Marketing Analytics.

Cela signifie que vous n'obtiendrez pas la rigueur technique que vous obtiendriez d'un programme qui nécessite plus de programmation informatique et moins de marketing. Notez que cela dépend en partie de qui enseigne les cours. Si vous suivez un programme dans une école de commerce, vous pouvez vous attendre à ce que des professeurs de commerce vous enseignent; leur expertise n'est peut-être pas aussi technique.

D'autre part, regardez le programme de Northwestern (Cours | Curriculum | Master of Science in Analytics | Northwestern Engineering), offert par l'école d'ingénieurs. Plus de cours sont axés sur les techniques et la programmation (SQL, Python, Java) que le programme plus axé sur les affaires. Sans surprise, les professeurs enseignant à l'école d'ingénieur enseignent un matériel plus rigoureux sur le plan technique.

Pour les étudiants, cette différence - profondeur de la rigueur technique - a une grande influence sur les types d'emplois qu'ils sont qualifiés pour faire à la fin de leurs études.

Si vous songez à postuler à l'un de ces programmes, réfléchissez bien à ce que vous essayez d'apprendre et au type d'emploi que vous souhaitez après l'obtention de votre diplôme. Si vous voulez être un data scientist, programmer des trucs et utiliser des outils comme R, Python et SQL, alors vous devriez vous tourner vers des programmes qui fournissent cette expérience. D'un autre côté, si votre objectif n'est pas d'être aussi technique, envisagez l'un des programmes MSBA.

J'espère que cela t'aides!

-pseudo

ps Si vous avez lu jusqu'ici, je vous recommande de consulter le programme Master of Analytics de l'USF (MS in Analytics - College of Arts and Sciences | University of San Francisco). Il s'agit d'un programme techniquement rigoureux situé dans le quartier SOMA de San Francisco (le cœur des start-ups).


Réponse 2:

Je ne suis pas un expert dans ce domaine mais je suis analyste métier en fabrication.

MS se concentrera davantage sur votre concept de statistiques afin que vous puissiez apprendre différents modèles et techniques qui vous aideront à jouer avec les données.

Le MBA vous aidera également à apprendre les statistiques, mais à de nombreux niveaux amateurs, mais il vous aidera à savoir comment et où appliquer ces techniques dans un scénario réel.

Par exemple, dans le cas de l'industrie automobile, un analyste commercial (BA) [ayant fait un MBA] vous aidera à vous concentrer sur le problème commercial, comme l'amélioration de l'efficacité de la fabrication, l'augmentation des ventes, la réduction des stocks, etc. BA vous aidera à déterminer l'exact énoncé du problème. Vous voudrez peut-être avoir une spécialisation dans l'un des domaines comme SCM, CRM, Retail, Finance et héberger d'autres domaines.

Une fois l'énoncé du problème donné, c'est un travail de data scientist (DS) [ayant fait un MS] pour se procurer les données requises, appliquer divers modèles et algorithmes à ces données et essayer de trouver la réponse parfaite qui aidera à résoudre le problème . Vous devez apprendre les statistiques inférentielles, la modélisation prédictive, la régression logique ainsi que les langages de programmation comme Python, R, etc.

Je dirais donc que le MBA sera un pont entre l'équipe technique de base et les affaires, tandis que le MS vous aidera à explorer l'aspect technique de la science des données. Choisissez votre choix.


Réponse 3:

Je ne suis pas un expert dans ce domaine mais je suis analyste métier en fabrication.

MS se concentrera davantage sur votre concept de statistiques afin que vous puissiez apprendre différents modèles et techniques qui vous aideront à jouer avec les données.

Le MBA vous aidera également à apprendre les statistiques, mais à de nombreux niveaux amateurs, mais il vous aidera à savoir comment et où appliquer ces techniques dans un scénario réel.

Par exemple, dans le cas de l'industrie automobile, un analyste commercial (BA) [ayant fait un MBA] vous aidera à vous concentrer sur le problème commercial, comme l'amélioration de l'efficacité de la fabrication, l'augmentation des ventes, la réduction des stocks, etc. BA vous aidera à déterminer l'exact énoncé du problème. Vous voudrez peut-être avoir une spécialisation dans l'un des domaines comme SCM, CRM, Retail, Finance et héberger d'autres domaines.

Une fois l'énoncé du problème donné, c'est un travail de data scientist (DS) [ayant fait un MS] pour se procurer les données requises, appliquer divers modèles et algorithmes à ces données et essayer de trouver la réponse parfaite qui aidera à résoudre le problème . Vous devez apprendre les statistiques inférentielles, la modélisation prédictive, la régression logique ainsi que les langages de programmation comme Python, R, etc.

Je dirais donc que le MBA sera un pont entre l'équipe technique de base et les affaires, tandis que le MS vous aidera à explorer l'aspect technique de la science des données. Choisissez votre choix.


Réponse 4:

Je ne suis pas un expert dans ce domaine mais je suis analyste métier en fabrication.

MS se concentrera davantage sur votre concept de statistiques afin que vous puissiez apprendre différents modèles et techniques qui vous aideront à jouer avec les données.

Le MBA vous aidera également à apprendre les statistiques, mais à de nombreux niveaux amateurs, mais il vous aidera à savoir comment et où appliquer ces techniques dans un scénario réel.

Par exemple, dans le cas de l'industrie automobile, un analyste commercial (BA) [ayant fait un MBA] vous aidera à vous concentrer sur le problème commercial, comme l'amélioration de l'efficacité de la fabrication, l'augmentation des ventes, la réduction des stocks, etc. BA vous aidera à déterminer l'exact énoncé du problème. Vous voudrez peut-être avoir une spécialisation dans l'un des domaines comme SCM, CRM, Retail, Finance et héberger d'autres domaines.

Une fois l'énoncé du problème donné, c'est un travail de data scientist (DS) [ayant fait un MS] pour se procurer les données requises, appliquer divers modèles et algorithmes à ces données et essayer de trouver la réponse parfaite qui aidera à résoudre le problème . Vous devez apprendre les statistiques inférentielles, la modélisation prédictive, la régression logique ainsi que les langages de programmation comme Python, R, etc.

Je dirais donc que le MBA sera un pont entre l'équipe technique de base et les affaires, tandis que le MS vous aidera à explorer l'aspect technique de la science des données. Choisissez votre choix.