Science|炙手可热的数据科学：都叫Data，这其中的“名堂”你弄清了吗？_is|科学|mining|课程|名堂|数

随着大数据时代的来临，越来越多的学校围绕“数据科学”（Data science）这个词语开始了相关课程：
Data science
来自维基百科的解释：
In general terms, Data Science is the extraction of knowledge from data, which is a continuation of the field data mining and predictive analytics, also known as knowledge discovery and data mining.
一般来讲，数据科学就是从数据中提取信息知识，即是数据挖掘与预测分析的延伸，亦是发掘知识与数据的过程。所以，通俗来讲，数据科学，就是通过分析数据，来挖掘获得这些数据中的潜在信息。
细细去看各国大学在数据科学领域开设的时间，会发现基本都是从2000年以后才开始有雏形，然后慢慢衍生，关于Data science 还有其他几个类似的别称，比如：
1Data Mining
2Data Analytics
3Data Studies
4Data Science
5Predictive Analytics
6Business Analysis
7Business Analytics / Intelligence
……
这其中， Data Analytics、Data Science和Business Analytics / Intelligence ，是同学最常搞混的专业。
“那么本篇小北谈谈这些领域的差别：”
1. Data Analytics

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从错中复杂的大数据中，抽丝剥茧地去得到想要的信息、趋势，进而做出最有利的决策。
主干课程：
【Science|炙手可热的数据科学：都叫Data，这其中的“名堂”你弄清了吗？】data mining（数据挖掘）， advanced quantitative methods ， predictive analytics and forecasting models ， and big data visualization.
Data Analytics更专注于培养高阶数学、统计学以及数据挖掘的能力。基本上就是你当你需要进行分析时，可能会用到的技能／工具，你都会学到。
2. Data Science

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Data Science相比而言更重视高阶的computer science ， programming ， and engineering ，不只是会用这些程序而已，也可能学着自己写程序来运行analysis 。
除了在data analytics课程提到的data mining, data modeling ， and data presentation techniques 。 Data Science 的课程也会着重于如何将以下这些应用在data分析上：
主干课程：
machine learning / artificial intelligence（机器学习 / 人工智能）；cloud computing（云计算）；regression and time series analysis（回归与时间序列分析）；software engineering（软件工程）。
3. Business Analytics / Intelligence

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加上了“Business” ，自然与商业管理有密不可分的关系。 Business Analytics / Intelligence的确多是专为在商业环境工作而量身打造的专业。所以这样的课程大多归类在business school ，或是professional school例如：会计学位的范畴下。
虽然在这个学位你也会学到data mining ， predictive modeling ， and analytics programming ，只是这部分的比重会比其他两个专业（Data Analytics vs. Data Science）来的少。
侧重课程：
risk assessment and mitigation；performance reporting；efficiency optimization；supply-chain management；marketing / executive decision-making 。
毕竟是商业环境取向，当然也会学习如何分析网络社交媒体使用者的习性、一些会计财经、沟通技能等等。从这里就应该看得出来， BA / BI的课程比较没有那么“理工” 。
“总结：”无论是学士亦或是硕士阶段，各国目前也没有统一标准能够将他们划分得很清楚，因为这些专业包含的范围大多有重复。所以常常会有申请者弄不清楚这其中的差别。

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若是硬要分关系的话，应该就是以下这样：
商业取向<–
Business Intelligence
Data Analytics
Data Science
–>理工科取向
由于这些领域目前正炙手可热，薪水也算优渥，工作机会也多，许多甚至是转专业、跨领域的申请者也想要投入这个领域，所以竞争十分激烈。

Science|炙手可热的数据科学：都叫Data，这其中的“名堂”你弄清了吗？

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