我想要就过来人的经验提供一点不同的看法, 文笔不是很好但是还是很想提共一些想法
首先Business Intelligence/Business Analytics/Data Science
这些其实差不多都是一样的东西,很多学校或是job title用不一样的称呼但是其实
学的/需要的都是差不多的东西
Data Mining大概又分一些不同的approach, 就像上一篇作者提到的传统统计和CS
派, 不管哪派在这个领域里面你都会听到很多linear regression/clustering
/classification这类的名词,有兴趣的人可以google一下,看看predictive analysis
到底在干嘛
最后我想说的是, 大学生在快毕业的时候对想像中的研究所应该学到什么会有一种想
法, 但是研究所毕业之后工作再回来看又会觉得有些地方应该要修正, 我在念研究所的时
候也以为毕业之后可以做一些predictive analysis的工作,真正开始工作之后才发现一般
B-school教的predictive analysis还是太浅,只能算是皮毛而已,工作上这些真的在做
modeling的同事大多都是统计或是数学背景的,我自己在这个Team上面做的事情
比较是用SQL帮Finance或其他单位的人拉一些特殊的report,还有Data Visualization,
但是在这个BI 3.0的时代个人认为predictive analysis才能真的算是data science的精随
, 建议一些还在research学校的同学们可以跨一步先去看一下一些求职网站,关键字用
data analyst/BI Analyst/Data Scientist/Data Engineer 之类的,看看这些工作的需求
是什么,再倒回来想想你需要的是什么
※ 引述《mistrust0525 (mistrust0525)》之铭言：
: 你好，
: 我和原po一样为对资管类有兴趣的商院学生
: 最近也是在研究这方面的领域有什么适合的研究所
: 基本上以商管学院的学生我觉得Business Analytics会是比较好的选择
: 因为比起Data science我们的基本功没有CS或MIS本科生他们好
: 当然如果你有基础MIS也是很棒的选择
: 基本上big data的领域很广，传统是一个团队来进行，团队需要CS
: 专长、统计专长及所应用领域的专家，但现在合在一起叫Data Science
: 就我本身而言，因为是财金背景+很小很一点点的统计基础与SAS使用知识
: 我就会将自己想要的定位放在应用领域上也就是Business Analytics的program上
: 但还是要涉猎CS和统计的知识不然也是和其他人鸡同鸭讲
: 若要真的分类我觉得可以依MS所开的系所做为参考
: 例如在EE或CS底下的就会比较偏资工的操作
: 若在B-School底下就可能比较偏向资料的分析与应用
: 建议你先研究你心仪的学校有那些要求，可以参考下列网址，到学校网页，看一下
: admission的条件
: 这个几个网站是我目前参考学校的依据
: http://ppt.cc/XEGh
: http://ppt.cc/cOMY
: 里面会有清楚的program导向与pre-requirements
: 然而如果想要更清楚的话可以去CD的商院MS版打business analytics或MSBA会有很多资源
: 可做参考
: 接下来可能面对的挑战可能会是除了传统名校外要如何选择区域性的好学校了
: 如:SIT Bentley ...
: 这的话可能要等准备送件或拿AD后再来讨论了
: 希望有已经踏入这个领域的版友神人们补充解答一起加油!!
: 抱歉～补上个我觉得目前最完整的网站
: http://ppt.cc/oSNq
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