商業(yè)分析碩士(MasterofScienceinBusinessAnalytics)主要是將大量復(fù)雜數(shù)據(jù)，經(jīng)過定量方法和應(yīng)用分析轉(zhuǎn)換為合理清晰，便于管理的信息，從而做出合理的商業(yè)決策。*華同學(xué)倫敦大學(xué)瑪麗女王學(xué)院商業(yè)金融成功案例

　　學(xué)生會接觸到先進(jìn)的決策分析工具和技術(shù)，應(yīng)用這些工具和技術(shù)在實際的商業(yè)領(lǐng)域中給予合理的解決方案。課程中涉及應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、計算機、優(yōu)化選擇、客戶行為學(xué)、風(fēng)險管理、運籌學(xué)和決策理論，商業(yè)統(tǒng)計方法，商業(yè)流程模型，商業(yè)決策模型，數(shù)據(jù)管理，運營管理等，并整合一些商科基礎(chǔ)課程，如商業(yè)溝通技巧，領(lǐng)導(dǎo)力，市場營銷，供應(yīng)鏈管理等。

　　數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)具備的知識與技能要求非常高，從美國各大學(xué)的專業(yè)課程中的核心、必修、選修科目加上畢業(yè)設(shè)計(Capstone)的設(shè)置情況，我們可以獲得一些啟示，可將數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)具備的知識與技能歸納為“技術(shù)硬指標(biāo)”和“人文軟實力”兩個方面。

　　技術(shù)硬指標(biāo)方面主要有以下要求：

　　(1)數(shù)學(xué)。微積分和線性代數(shù)是大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用程序需要矩陣計算的基本算法。

　　(2)統(tǒng)計學(xué)。掌握相關(guān)性分析、多元回歸，揉合各種數(shù)據(jù)從不同角度進(jìn)行預(yù)測性和指導(dǎo)規(guī)范性建模，會使用R、SAS、SPSS、SciPy、Stata等統(tǒng)計工具軟件。

　　(3)編程和寫腳本。掌握編程語言可以更具競爭力，如：Python、C/C++、Java、Ruby、Perl、MATLAB、Pig等。

　　(4)數(shù)據(jù)庫。熟練掌握SQL，關(guān)注NewSQL這類高擴展、高性能數(shù)據(jù)庫，如：ClouderaImpala、Clustrix、VoltDB等。

　　(5)分布式計算系統(tǒng)：熟悉Apache產(chǎn)品族，鉆研NoSQL平臺，了解ApacheCassandra和MongoDB的優(yōu)缺點，動手實踐Hadoop、HBase、Cassandra、MapReduce、Hive等不斷出現(xiàn)的新系統(tǒng)。

　　(6)數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘是跨學(xué)科的，借鑒人工智能和機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等。

　　(7)數(shù)據(jù)建模。從ERWin、AgileDataModeling、ORMDiagrams、UMLclassdiagrams、CRCcards、Conceptual/logical/physicalschema、DDL、Bachmandiagrams、ZachmanFramework等數(shù)據(jù)建模工具開始，掌握建模技術(shù)和方法。

　　(8)預(yù)測建模

　　(9)機器學(xué)習(xí)。

　　(10)數(shù)據(jù)可視化。選擇掌握Flare、HighCharts、AmCharts、D3.js、Processing、GoogleVisualizationAPI、Raphael.js、Tableau等其中一些可視化工具。

　　軟實力方面主要有以下要求：

　　(1)專業(yè)領(lǐng)域知識。對某行業(yè)及其數(shù)據(jù)非常了解，諸如醫(yī)藥、政府、零售、制造業(yè)等。

　　(2)創(chuàng)造力和求知欲。有創(chuàng)造力的數(shù)據(jù)科學(xué)家都是充滿好奇心的，需要出眾的發(fā)現(xiàn)能力。(3)善于包裝會編故事。將復(fù)雜的數(shù)據(jù)包裝后像講故事般娓娓敘述出來。

　　(4)順利執(zhí)行項目、保證實現(xiàn)目標(biāo)的項目管理能力。

　　(5)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的道德。

　　(6)通過簡短的交流能達(dá)到目的的能力，稱為電梯間交流(elevatorspeech)能力。

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