¿Qué estudios / clases universitarias son críticos para distinguir un verdadero programa de Ciencia de Datos de Business Analytics?

En términos generales, la diferencia entre estas dos áreas es la medida en que se centran en la programación.

Business Analytics a menudo pasará más tiempo enfocándose en habilidades de comunicación, visualización e interpretación de datos. Puede ver cursos que usan Excel como su herramienta principal.

El análisis “regular” se centrará más en la programación, generalmente Python o R. A nivel de pregrado, espero que existan requisitos importantes de matemática, estadística e informática.

Dicho esto, estos nombres NO están bien definidos y hay programas de “análisis” que no tienen programación y “análisis de negocios” que son bastante técnicos. Por lo tanto, deberá analizar cada programa individualmente para evaluarlos.

Gracias,

-mella

ps Divulgación completa: enseño en el programa Masters of Analytics de la USF. También tenemos un título universitario en ciencias de datos que es bastante técnico (Python, R y un fuerte requisito de matemáticas). Si has leído hasta aquí, te recomiendo echarles un vistazo:

Licenciatura en Ciencia de Datos – Facultad de Artes y Ciencias | Universidad de san francisco

y

Maestría en Análisis – Facultad de Artes y Ciencias | Universidad de san francisco

Soy un científico de datos. Lo más importante que diferencia a los científicos de datos de los analistas de negocios son las habilidades de programación. Entonces, si desea ser un científico de datos en lugar de un analista de negocios, debe comenzar a estudiar ciencias de la computación. Ser un buen científico de datos requiere mucho más que un conocimiento práctico de R y SQL. Un buen científico de datos podría ser ingeniero de software si no le gustaran tanto las matemáticas y el aprendizaje automático.

No estoy 100% seguro aquí, pero por lo que veo con los científicos de datos con los que trabajo todos los días, diría que necesita tener un buen manejo para comprender los conjuntos de datos y el enfoque lógico de estos conjuntos de datos. Además de un buen manejo de R, Hadoop y SQL.

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