Qual é a diferença entre um ms em análise de negócios e big data e um ms em ciência de dados? que habilidades você precisa dominar para cada um?

EXATAMENTE O QUE É UM MS EM ANALÍTICA DE NEGÓCIOS

Esses insights são implantados na produção em sistemas de TI ou nos negócios em sistemas offline para aumentar as medidas de sucesso de uma empresa como a lucratividade.

Quem deve fazer este curso? Importante:

  • Você deve gostar dos negócios mundiais, seguir alguns domínios como bancos, ações ou serviços de saúde ou até praticar esportes com interesse e se interessar mais por insights acionáveis ​​e um viés de ação nos negócios, em vez de uma pura mentalidade acadêmica ou de pesquisa.
  • Você pode alternar entre os ciclos de pensamento e ação que o Business exige e, o mais importante, lidar com personalidades empresariais complexas para obter informações sobre os dados em ação.

As ferramentas são mais estatísticas do que focadas em big data

O programa de análise de negócios tende a se concentrar em aplicações de técnicas analíticas de origem estatística, usando ferramentas como

R ou SAS

para modelagem de dados

, juntamente com ferramentas de visualização como

Quadro

usado para apresentar os insights à liderança. Mas observe que a indústria exige

MSBI e Qlikview

também com muita frequência. Portanto, é bom entender tudo isso.

Eletivas de domínio comercial

curso são parte integrante do MS em Business Analytics

ou qualquer programa de análise de negócios para esse assunto, como uma análise de negócios PGDM, também ensina conhecimentos de domínio como análise financeira, análise de crédito e risco, análise móvel e análise de varejo.

Veja um exemplo das eletivas do MIT Sloan Business Analytics

  • Comércio Eletrônico: 15.567, 15.570, 15.571, 6.932 / 15.377J
  • Finanças: 15.433, 15.437, 15.439, 15.450
  • Economia Gerencial: 15.034
  • Marketing: 15.810 / 15.812, 15.818, Análise de marketing
  • Do Analytics à Ação: Módulos sobre Organizações, Liderança e Ética

MS em Business Analytics não é um curso para desenvolvedores

e você não deve esperar que o curso abranja aprendizado de máquina, algoritmos de aprendizado profundo ou que abranja tecnologias de Big Data, como Apache, Kafka, Spark, Hadoop e muito mais.

Business Analytics e Big Data Analytics são iguais?

O termo Big Data Analytics é usado

Sinonimamente

com o Data Analytics ou Business Analytics - isso é uma falácia.

O Big Data gerencia conjuntos de dados com tamanho aproximado de 15 GB ou mais

para leitura / gravação e

Às vezes, R luta com conjuntos de dados de pouco mais de 300 MB

para algoritmos de aprendizado de máquina ou de ciência de dados de alta complexidade.

“O MS no Business Analytics normalmente não

cobrir Big data em conjuntos de dados grandes ou não estruturados

ou Aprendizado de máquina / aprendizado profundo ”

EXATAMENTE O QUE É UM EM CIÊNCIA DE DADOS

Quem deve fazer o MS em Data Science?

Importante:

Você deve gostar de lógica, algoritmos, codificação e ser alguém que foi visto como um forte programador em algum momento da carreira ou acadêmico para aproveitar e florescer neste curso.

Os cursos principais de ciência de dados podem ser como esses da Universidade de Columbia

  • TEORIA DA PROBABILIDADE
  • ALGORITMOS PARA CIÊNCIA DE DADOS
  • INFERÊNCIA ESTATÍSTICA E MODELAGEM
  • SISTEMAS DE COMPUTADOR PARA CIÊNCIA DE DADOS
  • APRENDIZAGEM DA MÁQUINA PARA CIÊNCIA DE DADOS
  • ANÁLISE DE DADOS EXPLORATÓRIOS E VISUALIZAÇÃO

O eletivo pode ser empreendedor ou ter algumas sobreposições mínimas com o MS no Business Analytics, como é o caso das eletivas financeiras, mas, caso contrário, você verá uma amostra da ciência de dados, algoritmos ou tecnologia.

  • Fundamentos da ciência de dados
  • Cíber segurança
  • Análise Financeira e de Negócios
  • Análise de Saúde
  • Novas mídias
  • Sinta, colete e mova dados
  • Cidades inteligentes
  • Grupos de trabalho
  • Ciências Sociais Computacionais
  • Fronteiras em Sistemas de Computação
  • Análise de descoberta de materiais

O VEREDITO

  • Se você é profundamente técnico e favorece a profundidade, e desfrutou longas horas de codificação ou análise solitária sobre um tópico para trazer insights, padrões e tendências, e não particularmente apaixonado por qualquer domínio como finanças ou varejo, opte por Ciência de dados.
  • SE VOCÊ PODE aprender tecnologia até o ponto em que ajuda os negócios e alavancar outras pessoas técnicas para assuntos profundamente técnicos, favorece um MS em Analítica de Negócios e adota eletivas em Big data / ciência de dados para manter-se atualizado sobre big data e ciência de dados em um nível alto

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