详解—澳洲信息系统、商业分析、数据分析、统计
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详解—澳洲信息系统、商业分析、数据分析、统计

2020-09-07...

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MIT 、MIS 什么区别?数据分析偏重在哪里?很多学生和家长有时候并不能清楚知道这些专业到底会学到什么,李洋老师今天带给大家详细的解析。

一、 信息系统管理 :

概念:

信息系统(Information Systems),或作信息系统管理(Information Systems Management),是电脑软件与硬件的互补学科。通常是人们或组织用来收集、过滤、处理、创建于分发数据;该专业研究通过信息与计算机理论基础沟通了经济与计算机科学。

就业展望:

信息系统学的MBA可以让学生掌握技术管理的相关技能,其课程主要与电脑、网络以及IT系统打交道。——从业方向主要在IT领域,在高层即相当于CTO(技术总监)的角色。

MIS 是做什么的?

简单举例,我们金吉列留学的CRM就是一个特别典型的管理信息系统,合同达成之后首先进行客户资源的录入,合同号以及合同金额的录入,选校方案的确定,到最后签证阶段的转案,完成一个学生完整的留学规划。既方便了老师follow客户,也让文案团队和最后绩效的核对一目了然,很大程度提高了公司的经营效率。 所以,我们可以看到,这门学科主要研究信息管理以及信息系统分析、设计、实施、管理和评价等方面的基本理论和方法。

从课程来讲,MIS专业主要教授两方面的知识,一方面是技术类知识,如软件和硬件知识,各种信息系统知识,数据处理知识,信息系统的设计,分析以及应用,信息系统实践等;

另一方面是管理知识,如管理理论,战略管理,如何管理可以使信息系统应用最优化,如何有效使用信息系统可以有助于完成商业决策和企业提升,等等。

MIS专业主要的核心课程大多涵盖如下几个方面:语言编程、数据库、网路、通信、社会媒体(计算机方面);项目管理、管理策略、领导力培养(管理方面)。

二、 商业分析:

主要是以商业知识为基础,数理编程为手段,从数据分析出发,以决策优化来创造价值的新兴专业。其核心是数据挖掘和数据分析,与现在的互联网及大数据(BigData)相联,主要是利用高深的技术、模型和算法进行数据挖掘和商业分析,服务的公司都是像IBM、Google、百度、腾讯、阿里这样的互联网公司。

就业前景:

BA的就业方向主要是当数据分析师和程序设计师。在不同行业中专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测。

在大数据时代,很多行业都需要擅长挖掘和分析数据的人,例如IT、互联网、游戏、通信、金融、医药、咨询、零售等,因此BA的毕业生都比较抢手,而且薪资水平也较高。目前最低是6万起薪,有的学校可以达到毕业起薪8万多甚至9万美金。 总结:商业分析比管理信息系统更偏重商科,管理信息系统重点在于信息的收集传递和加工,而商业分析更加致力于用商业的眼光分析大数据并且运用于解决复杂的商务决策中。

三、数据分析

数据分析是为了解决问题,重在实用。如同学车,我们不需要掌握发动机的原理,不需要学习汽车电路,只要掌握怎么开车就可以了。数据分析可以说是商业分析的基础,在统计学的基础上对数据进行加工和分析。

这是一个增长非常迅速的领域,而且催生出了很多的工作机会。麦肯锡公司的一份报告预计,到2018年仅美国在“具备深入分析能力”的大数据专业人才方面的缺口就在14万人到18万人之间。

就业前景分析:

据New Vantage Partners公司对《财富》美国500强公司的调查显示,85%的500强企业要么已经推出了大数据项目,要么正打算推出。未来几年他们花在数据分析上的投资将平均上涨36%。难怪《哈佛商业评论》的一篇文章里将数据分析称作“21世纪最热门的职业。”

企业与大学合作长期培养大数据专业人才以及开展相关研究,比如英特尔就和数据学专业排名靠前的麻省理工学院合作建立了大数据科学技术中心;另一方面,企业界已开始转换思路,不再寄望于找到某位全能型的天才来一手搞定所有的数据分析工作,而是吸引更多各有所长的人来组成一个能创造性解决问题的团队。有些甚至不需要有统计等特定专业背景。

所以对于想进入这个行业的人来说,别灰心,即使非计算机或数学科班出身,你依然有机会。美国大数据行业龙头FICO公司的首席分析官安德鲁•詹宁思就曾向《财富》表示:“如果你不是一个纯粹搞数学的人,或者不是一个专业的编程人员,那也没关系,因为你可以和那样的人在同一支团队里工作。除了量化分析方面以外,我们还非常需要具有求知和好奇天性的人,以及能够指出业务上的问题并且能与客户沟通的人。”

最后,我们来看一下这个行业的回报怎么样。由于目前大数据人才依然处于需求大于供给的状态,在美国,一位资深数据科学家在大型社交媒体企业当中可以拿到17.5万美元的年薪,而相关自由职业者的时薪可达200美元。 除此之外,一些创业者正扎根于大数据开创属于自己的事业。“大数据创业”已成为目前非常热门的一个趋势。

今年5月麻省理工学院斯隆管理学院举办的“技术创新与创业论坛”上,“技术创新与大数据创业”就是一个重要的讨论单元。在美国,《财富》刚报道过的一家公司是Flatiron Health,两位年仅28岁的创始人正试图利用大数据分析来给出治愈癌症的最佳方法。这家公司刚刚获得了谷歌1亿多美元的风险投资。




四、统计学

统计学是一种方法,是一种工具,是一种解决问题的武器。研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映客观现象总体数量的数据,以便给出正确认识的方法论科学。其目的是要解决问题。

从课程设置可以看出来,关于数学建模,数理分析,概率论基本概念,微分几何是统计学的常见课程,所以申请统计学对于数学背景要求是很高的。

数学与统计学的区别 :

统计学分数理统计和经济统计两个方向。其中数理统计是属于数学科目里面的一个分支,数学从某种意义上说可以是统计学的基础。统计偏向分支,更加细化,没有数学那么宽泛;经济统计是偏向统计学知识在经济中的应用的。

就业前景:

统计学专业的毕业生通常都有很好的数学、计算机和经济学素养,就业面相对广泛。

本科生出路:
1、从事金融工程、数量经济学、计量经济学等一些统计学与金融学的交叉学科。其实金融工程里用的统计学其实不是很多,数学主要以概率论和随机过程为主,但鉴于国内衍生品市场的发展现状,其实这类金融工程的课程也会涉及许多数量化分析的内容,将来出来从事的工作很多也会和统计学相关。例如数量化选股、统计套利等。

2、从事市场营销、心理学等行为科学的学科。市场营销,特别是结合了心理学、行为学等学科的消费者行为学研究这块,用到大量的统计学模型,而且这个领域这些年发展的很快,需要大量统计学人才。

3、计算机/人工智能/模式识别/机器学习/数据挖掘/商业智能,这些领域现在也很火,应用前景也很广泛,包括自动化、生物信息、金融量化交易等现在都在大量使用所谓的人工智能/机器学习的算法。很多都是计算机出身的人在做,但其实用的大量模型和算法都是统计学,特别是多元统计那块的理论。所以理论部分对于学统计出身的人来说不是问题,但是写代码、数据结构与算法这些可能是个难点。

硕士生与博士生:

硕士生与博士生与本科生比起来就业相对容易,就业领域与本科生类似,除此之外也可以在科研机构从事科研工作。北京大学数学科学学院对2005-2013年毕业研究生的调查显示,共有研究生毕业523人,其中硕士生328人,博士研究生196人。硕士研究生与博士研究生就业存在巨大差别,明显地体现出硕士偏爱金融,博士偏爱科研的就业趋势。

误区:

有很多人认为统计学专业的工作不好找,找工作无非是银行、证券、公务员。其实不然,统计学还是有很多职业方向的。

其实统计学和数学一样是一个服务类学科,并没有所谓的“对口就业”。只要出现数据的行业,都需要统计学,因为本来这个行业里面的人他们的专业范围是得到(产生)数据,比如说银行、保险、零售、公共卫生、制药等等,而分析数据就已经超出了这个行业内人员的专业范围了,举个例子比如制药,药学或者生物学的科研人员可以提出新药的配方,但是新药临床实验怎么设计?结果到底能不能说明新药比旧药效果好?结论的可信度是多少?有些参加实验的病人没有完成实验就退出了或者死亡了,出现了数据空缺,这些样本怎么处理?这些问题不是肉眼观察或者简单地加减计算能够回答的。这个时候就需要运用统计学的方法来处理。的确银行、保险、医药好像感觉就业比例较多,那是因为这些行业对数据分析的依赖程度已经比较高,但是随着各行各业的发展,越来越多的行业开始需要数据分析这一个职业。不需要担心对口,如果用人方的需求是统计学人才,你去就能用上学的东西。

目前总体看统计学在国外发展更好,相关工作的薪水更多。不过国人已经认识到统计学的重要性,相信以后统计学会在国内蓬勃发展的。

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