名师简介：张佳慧老师——金吉列首席留学规划师，8年一线院校、签证申请经验，美高、美本、美研、博士全能型老师，拥有哈佛大学高端申请成功案例，擅长疑难案例精准解析，屡次助力低GPA实现完美逆袭，0语言也能搞定名校！
作为互联网时代的原住民，现在的千禧一代对数字产品驾轻就熟，伴随着数字出生、成长，他们是大数据时代的受益者，也是助推者，站在巨人的肩膀上，他们会看的更高，更远。近些年，为了更好的满足时代发展的需求和新一代成长的需要，和“数据”相关的专业发展的如火如荼，统计、商业分析和数据科学三个专业在Big Data时代异军突起，数字如此多娇，引无数学子尽折腰。
确实，很多学子真的折在了统计、商业分析和数据科学三个专业上面，对三者傻傻分不清楚，剪不断，理还乱，是数据，别是一般滋味在心头
诚然，三者均与数据有着千丝万缕的联系，都是让无数同学们趋之若鹜的专业。作为留学江湖的“大宗师”，老师来帮诸位同学从以下三个维度指点江山。
一． 专业定义
（1）统计
芝加哥大学对Statistics的定位：
“ Statistics,the theory, methoology an practice of analyzing ata, is a funamental toolin all sciences, an has emerge as a central tool for preiction in a host ofapplications that have evolve aroun mobile computing, finance, marketing anthe worl wie web. ”
统计是一种方法，是一种工具，是一种解决问题的武器。
（2）商业分析
麻省理工Sloan商学院对BA项目的定位：
“Prepares stuents for careers that apply an manage moern ata scienceto solve critical business challenges”
商分是一个将数据转化为洞察力以制定更好决策的科学过程，更看重数据的商业价值。
（3）数据科学
哈佛大学对DS项目的定位：
Data Science lies atthe intersection of statistical methoology, computational science, an a wierange of application omains. Theprogram offers strong preparation in statistical moeling, machine learning,optimization, management an analysis of massive ata sets, an ataacquisition. The program focuses ontopics such as reproucible ata analysis, collaborative problem solving,visualization an communication, an security an ethical issues that arise inata science.
DS是统计方法论、计算科学和广泛应用领域的交叉学科，其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品，提供数据革命的基本理论和方法。
二． 发展渊源
统计学科自17世纪中叶产生并逐步发展起来，它广泛地应用在各门学科。部分项目由数学专业演化而来，随着大数据时代来临，统计的面貌也逐渐改变，与信息、计算等领域密切结合，是数据科学中的重要主轴之一。
商业分析在2007年前后，随着互联网迅猛高速发展，企业运营数据呈几何级增加，Big Data大数据的概念出现，结合统计和CS的技能去帮助进行商业决策的制定，其理论基础是统计学，由MS in Statistics下的Applie Statistics分支发展进化而来。
DS是一门专为数学、计算机科学和应用统计学背景较强的学生开设的，侧重于数据科学新方法的开发，由计算机科学为基础，进化而来。
三． 背景要求
三个专业都要求学生具备一定的数理、编程基础。
基础数学类课程：微积分、概率论、线性代数、统计
但DS要求学生修更多高阶的数学课，比如：多变量微积分、（偏）微分方程、随机过程、数值方法、矩阵代数、离散数学、数据结构等
计算机编程类：R、Python、SAS、or MATLAB，特殊学院要求C, C++, Java
同时，BA部分院校也希望学生修过商科类课程，比如财务会计，宏微观经济学等。
简而言之：BA ≈Data Science= Statistics +Computer Science +Business（Application）
同学们，经过老师的点化，是否有醍醐灌顶之感，抓紧时间修炼自己的内功，在数据江湖争得自己的一席之地吧，Fighting~
