英国商业分析专业申请解析

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商业分析硕士（MasterofScienceinBusinessAnalytics）主要是将大量复杂数据，经过定量方法和应用分析转换为合理清晰，便于管理的信息，从而做出合理的商业决策。学生会接触到先进的决策分析工具和技术，应用这些工具和技术在实际的商业领域中给予合理的解决方案。课程中涉及应用统计学、应用数学、计算机、优化选择、客户行为学、风险管理、运筹学和决策理论，商业统计方法，商业流程模型，商业决策模型，数据管理，运营管理等，并整合一些商科基础课程，如商业沟通技巧，领导力，市场营销，供应链管理等。这就是今后的数据科学家索要学习的内容了，以上课程可以分为三大类，商科基础课程，技术类基础课程与专业课程。

数据科学家应具备的知识与技能要求非常高，从美国各大学的专业课程中的核心、必修、选修科目加上毕业设计（Capstone）的设置情况，我们可以获得一些启示，可将数据科学家应具备的知识与技能归纳为“技术硬指标”和“人文软实力”两个方面。

技术硬指标方面主要有以下要求：

（1）数学。微积分和线性代数是大多数数据挖掘应用程序需要矩阵计算的基本算法。

（2）统计学。掌握相关性分析、多元回归，揉合各种数据从不同角度进行预测性和指导规范性建模，会使用R、SAS、SPSS、SciPy、Stata等统计工具软件。

（3）编程和写脚本。掌握编程语言可以更具竞争力，如：Python、C/C++、Java、Ruby、Perl、MATLAB、Pig等。

（4）数据库。熟练掌握SQL，关注NewSQL这类高扩展、高性能数据库，如：ClouderaImpala、Clustrix、VoltDB等。

（5）分布式计算系统：熟悉Apache产品族，钻研NoSQL平台，了解ApacheCassandra和MongoDB的优缺点，动手实践Hadoop、HBase、Cassandra、MapReduce、Hive等不断出现的新系统。

（6）数据挖掘。数据挖掘是跨学科的，借鉴人工智能和机器学习、统计数据和数据库系统等。

（7）数据建模。从ERWin、AgileDataModeling、ORMDiagrams、UMLclassdiagrams、CRCcards、Conceptual/logical/physicalschema、DDL、Bachmandiagrams、ZachmanFramework等数据建模工具开始，掌握建模技术和方法。

（8）预测建模

（9）机器学习。

（10）数据可视化。选择掌握Flare、HighCharts、AmCharts、D3.js、Processing、GoogleVisualizationAPI、Raphael.js、Tableau等其中一些可视化工具。

软实力方面主要有以下要求：

（1）专业领域知识。对某行业及其数据非常了解，诸如医药、政府、零售、制造业等。

（2）创造力和求知欲。有创造力的数据科学家都是充满好奇心的，需要出众的发现能力。（3）善于包装会编故事。将复杂的数据包装后像讲故事般娓娓叙述出来。

（4）顺利执行项目、保证实现目标的项目管理能力。

（5）保护数据隐私的道德。

（6）通过简短的交流能达到目的的能力，称为电梯间交流（elevatorspeech）能力。

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