从大数据在疫情中的作用看来，无论是ai诊断,app追踪，大数据可视化，都离不开这一系列专业关键词：数据挖掘、数据管理、数据分析、数据建模、机器学习、信息安全、深度学习等。
大数据专业隶属的学院也不尽相同：计算机科学院；理学院；数学学院；工程科学学院；商学院；信息学院；物理学院等
与数据相关的专业：我按照专业方向分为以下八类：
1，数据科学/数据分析专业
如ucl ata science
2，statistics with ata science数据科学/统计/运筹专业类
如：帝国理工学院-msc statistics﹙ata science﹚
3,数据科学/人工智能/机器学习/人机交互专业
如利兹-avance computer science ﹙ata analytics﹚
4，数据/健康卫生专业类
如：帝国理工学院-msc health ata analytics an machine learning
曼大-msc health ata science
5，business analytics 商业分析（难度很高）
如：爱丁堡business analytics
6，数据科学/城市规划/城市分析/城市可视化专业类：
如：曼彻斯特大学：ata science ﹙applie urban analytics﹚
7，大数据/文化/社会/政府专业类
如：lse-msc applie social ata science
8，物联网&数据专业
如：qm-internet of things﹙ata ﹚
选择数据科学还是商业分析专业？
数据科学和商业分析作为英港非常热的两个专业，越来越多的学生在考虑这两个方向，那这两个专业有什么区别吗？
1.在就业方面，差别都不是特别大。只是技能侧重不太一样，ba 更加侧重于 expertise 专长技能，对于金融工具使用更广；数据科学对r语言和python的使用率是比较高的。
2.从专业学习来看数据科学主要利用统计学方法与计算机科学知识进行数据分析，为各传统学术领域研究提供有效的预测与解决方案。ba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，实现大数据的商业应用
3.从录取来看ba 喜欢你有比较高的英语分数，ata 更加注重技术，因此也要求你的 gpa 要高，本科修的课程要偏理工科一些。
数据科学与数据分析的区别：一个是找到正确问题，一个是找到正确答案
数据科学是一个多学科领域，专注于从大量原始和结构化数据中找到切实可行的见解。该领域主要注重发掘我们没有意识到我们还不清楚的事情的答案。数据科学专家使用几种不同的技术来获得答案，包括计算机科学，预测分析，统计学和机器学习，通过海量数据集进行解析，努力为尚未被认识到的问题提供解决方案。
数据分析专注于在现有的数据集里面，处理和执行统计分析。分析人员集中于创建捕获，处理和组织数据的方法，以发现当前问题的切实可行的见解，并建立呈现此数据的最佳方式。更简单的说，数据分析的领域旨在解决问题，寻求那些我们意识到了问题，但还没找到的问题答案。更重要的是，它的基础是产生可以立即改进的结果。
若是您对此文章感兴趣，可以点击收藏或是评论，也可以致电咨询哦！
