商业分析 Buesiness Analytics（简称BA）
数据科学 Data Science (简称DS）
数据分析 Data Analytics (简称DA）
这三个专业常被学生用来比较，很多学生弄不清楚他们的区别，也不知道到底哪个专业会更为适合他们，那么这三个专业有何区别呢？
商业分析（BA）和数据分析（DA） 是由统计学（Statistics） 下的应用统计学（Applie Statistics） 分支发展进化而来。而数据科学（DS） 的原型是计算机科学（Computer Science）。从学科领域来说，区别还是挺大的。但大家只要了解到他们的原型，就会很好的理解每个专业的侧重点的不同。
数据分析（DA）
理论基础是统计学，也包含了数据挖掘（Data Mining） 和 回归模型（Regression Moel） 的运用。典型的数据分析研究生项目大致上离不开数据挖掘、定量分析法、预测分析、预测模型以及数据可视化。
数据分析对能力的要求包括：
良好的数学和统计基础
计算机和编程技术
数据库技术
商业决策管理
数据分析的主要工作内容是从大量复杂零散的数据中， 分析出资讯、趋势，进而作出或者帮助管理层作出最有利的经营决策。总体来说，数据分析项目专注在培养申请者的量化能力（Quantitative Skill），统计能力（Statistics）和 数据挖掘能力（Data Mining）。
另外，沟通能力在数据分析项目里面也非常重要。课程也会设置这方面的要求。因为在工作中，呈现数据给非理工对象并帮助做决策也是一项很重要的工作。在目前的就业市场，科技，金融，保险，咨询等行业大量需求 数据分析毕业的人才。福布斯（Forbes） 预测，未来2年数据分析和数据科学的需求将会上涨28%。
商业分析（BA）
随着大数据时代的来临，商业社会对数据分析的需求越来越大，商业分析专业逐渐独立于应用统计学。商业分析专业大多是在商学院或者继续教育学院（Professional School) 下。在一个偏商科的项目中里，学生也能学到数据挖掘, 预测建模和分析编程等课程， 只不过课程比重相对数据分析和数据科学相对较少
商业分析更多地会侧重于：
风险评估和缓解
绩效报告
效率最优
供应链管理
市场营销和决策
因为是商科比重较重，分析互联网用户行为，经济学，会计等都会涉及到。总的来说，你可以认为商业分析相较没有那么的“理工”。
数据科学（DS）
数据科学是以计算机科学的课程为基础分化而来。与商业分析不同，其理论基础包括工程学、计算机工程和计算机科学。数据科学涉及到的专业知识还包含了机械学习、云计算、最优化（Optimization） 等。数据科学相对来说对编程能力的要求是比较高的。
数据科学的课程注重于：
机械学习和人工智能
云计算
回归分析和时间序列分析
软件工程
三者所包含的课程大致包括：统计学（Statistics） 、计算机科学（ Computer Science） 以及商业（Business）。构成的成分相同就是他们最大的共同点，只不过不同的是，三者各项的占比不一样。
除上面三个专业，我们可能还听说过分析学（Master of Science in Analytics），事实上分析学和数据分析从课程构成来讲几乎可以视为同一个专业，也是从统计学分化而来的，对学生量化能力的要求算是几个专业中最高的，适合本科为数学、统计学等专业的同学申请。
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