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马来西亚留学:商业分析VS数据科学
编辑 :马来亚大学发布时间:2023-11-02

  商业分析与数据科学的区别

  商业分析和数据科学由不同学科的分支演化而来,这也意味着这两个学科从本质上就有很大的区别:

  商业分析:是由统计学硕士下的应用统计学分支发展进化而来,其理论基础是统计学,也包含了数据采掘和回归模型的运用。然而应用统计学一般以研究为导向,随着市场的需要,商业分析也就慢慢衍生了出来。

  数据科学:是由计算机科学为基础进化而来。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器学习、云计算、优化法等。

  课程内容的不同

  在马来西亚各个大学中商业分析专业一般开设在商学院下面;数据科学更侧重于培养学生利用计算机进行数据分析的能力,一般开设在计算机学院。

  商业分析课程旨在数理变成和管理科学中寻求平衡,更偏向于分析、决策和沟通,更佳强调商业实践,在量化方面相对较弱;数据分析更侧重学生利用计算机进行数据分析的能力,难度上更高于商业分析。

  申请要求的不同

  本科课程:一般没有任何的限制,但对于学生来说如果考虑商业分析的一定要数学能力为佳;数据科学要求学生数学及物理为佳。

  硕士课程:商业分析一般接受跨专业申请,但具有良好的高数、微积分和物理等课程为佳,商科背景、计算机背景等几乎都可;数据科学一般接受数学、统计学和计算机科学背景申请者为佳,学生需要具备良好的高数、微积分、物理和计算机基础等,更建议学生至少熟练掌握一种编程语言。

  就业方向的不同

  商业分析一般可以选择咨询师、数据分析师、统计分析师等,就业领域可选择投行、四大、咨询、科技公司。不仅如此,互联网、咨询、金融领域都需要商业分析的毕业生。

  数据科学一般可以选择数据分析师、数据科学家、数据工程师或者机器学习工程师等。

  开设此类专业的马来西亚公立大学

  1、Universiti Malaya(UM)-Master of Business Analytics

  马来亚大学是马来西亚一所享有盛誉的公立大学,以其浓厚的研究文化和学术成就而闻名。UM提供的商业分析硕士课程旨在使学生具备在各个行业工作的技能和知识,包括金融、营销和供应链管理。与其他一些公立大学相比,入读UM的竞争可能很激烈。

  2、Universiti Teknologi Malaysia(UTM)-Master of Science in Data Science and Analytics

  UTM以其在科学、技术、工程和数学(STEM)领域的专业知识而闻名,数据科学和分析理科硕士课程旨在利用尖端工具和技术对学生进行高级数据分析技术培训。UTM还拥有强大的行业伙伴关系,为学生提供了从事行业相关项目的机会,并获得实习经验。但UTM可能不像马来西亚的其他一些大学那样知名,而且,校园的位置(在新山)。

  3、Universiti Kebangsaan Malaysia(UKM)-Master of Science in Business Analytics

  UKM是马来西亚的顶尖大学之一,其研究能力备受赞誉。UKM提供的商业分析理学硕士课程强调实践和应用技能,学生可以使用最先进的设施和技术。UKM还拥有强大的行业合作伙伴网络,为学生提供获得工作经验和发展行业联系的机会。但校园的位置对一些学生来说可能不太方便。

  4、Universiti Sains Malaysia(USM)-Master of Science in Data Science and Analytics

  USM是马来西亚排名靠前的大学之一,USM提供的数据科学和分析科学硕士课程旨在为学生从事数据分析和数据驱动的决策工作做准备。入读USM的竞争可能很激烈,而且,校园的位置(在槟城)。

  5、Universiti Putra Malaysia(UPM)-Master of Science in Business Analytics

  学生提供了坚实的商业分析基础,包括统计学、数据挖掘、数据可视化和预测建模等课程。

  该课程旨在实用和实践,重点是业务分析技术的实际应用。但课程设置方面的灵活性可能有限,这可能会限制学生根据自己的特定兴趣或职业目标调整课程的能力。

  其他公立大学

  6、Teknologi MARA(UiTM)-Master of Science in Business Analytics

  7、Multimedia University(MMU)-Master of Science in Data Science and Business Analytics

  大数据时代提供了许多机会,尤其是对于企业和组织。利用大数据技术和分析方法,可以更好地了解客户、产品和市场,并基于这些数据做出更明智的决策。同时也带来了许多挑战,如如何有效地收集、处理和分析大量的数据。

  以上内容仅供参考!

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