更新時間：2024-10-06 16:12:33作者：留學之路
一、數據科學(Data Science)
數據科學專業比較側重分析(Analytical)和設計實驗(Experimentation)，項目課程會包括數據可視化(Tableau, Power BI)、統計、以及編程(R語言和SQL居多，也可能有Python)，主要是要了解如何用統計學知識去分析數據并且將數據中的結論呈現出來, 或者用統計學知識去設計A/B testing。一般來說，有理工科背景尤其是統計/數學專業的同學都可以申請。
就業方向在北美主要是Data Scientist, Data Analyst等。DS工作內容可能會涉及更加復雜的統計模型或者實驗設計，DA主要是用SQL提取數據以及設計一些數據可視化的dashboard。
二、商業分析(Business Analytics/ Business Intelligence)
商業分析專業更側重business/finance和analytical。項目可能包括統計、數據可視化以及商業/金融相關的課程。主要是學習如何用統計學/分析的方法去幫助做一些商業方向的決策。
主要會用到的編程語言/工具可能是Excel/SQL/Tableau/Power BI，對編程的要求不會很高，適合非理工背景的同學或者對金融/商業感興趣的同學。
就業方向在北美主要是Business Analyst, Risk Analyst等，工作內容更多涉及做展示(presentation)以及數據可視化，還可能有一些商業方面的分析。
三、機器學習(Machine learning)
機器學習比較側重建模(Modeling)，主要是指了解機器學習各類模型的原理以及應用，比較常見的模型分類一般是監督學習(supervised learning)和無監督學習(unsupervised learning)，以及最新的強化學習(reinforcement learning)。
這一類專業對寫代碼能力的要求相對高一些，學習內容通常是機器學習模型的原理，以及用python調用一些機器學習的工具，比如sklearn, xgboost等等，或者自己寫模型。一般來講有理工科背景尤其是統計/數學/計算機背景的同學都可以申請。
就業方向的話，在北美通常是machine learning engineer或者applied scientist，負責機器學習模型的研究和大規模應用。MLE和AS工作內容比較相似，MLE更側重寫代碼和應用，AS更偏重研究和前期試驗。