炙手可热的数据科学都叫Data，这其中的名堂你弄清了吗？

　　随着大数据时代的来临，越来越多的学校围绕＂数据科学＂（Data science）这个词语开始了相关课程：
　　Data science
　　来自维基百科的解释：
　　In general terms, Data Science is the extraction of knowledge from data, which is a continuation of the field data mining and predictive analytics, also known as knowledge discovery and data mining.
　　一般来讲，数据科学就是从数据中提取信息知识，即是数据挖掘与预测分析的延伸，亦是发掘知识与数据的过程。所以，通俗来讲，数据科学，就是通过分析数据，来挖掘获得这些数据中的潜在信息。
　　细细去看各国大学在数据科学领域开设的时间，会发现基本都是从2000年以后才开始有雏形，然后慢慢衍生，关于Data science 还有其他几个类似的别称，比如：
　　1  Data Mining
　　2  Data Analytics
　　3  Data Studies
　　4  Data Science
　　5  Predictive Analytics
　　6  Business Analysis
　　7  Business Analytics / Intelligence
　　……
　　这其中，Data Analytics、Data Science和Business Analytics / Intelligence，是同学最常搞混的专业。
　　＂那么本篇小北谈谈这些领域的差别：＂
　　1. Data Analytics
　　从错中复杂的大数据中，抽丝剥茧地去得到想要的信息、趋势，进而做出最有利的决策。
　　主干课程：
　　data mining（数据挖掘），advanced quantitative methods，predictive analytics and forecasting models，and big data visualization.
　　Data Analytics更专注于培养高阶数学、统计学以及数据挖掘的能力。基本上就是你当你需要进行分析时，可能会用到的技能／工具，你都会学到。
　　2. Data Science
　　Data Science相比而言更重视高阶的computer science，programming，and engineering，不只是会用这些程序而已，也可能学着自己写程序来运行analysis。
　　除了在data analytics课程提到的data mining, data modeling，and data presentation techniques。Data Science 的课程也会着重于如何将以下这些应用在data分析上：
　　主干课程：
　　machine learning / artificial intelligence（机器学习 / 人工智能）；cloud computing（云计算）；regression and time series analysis（回归与时间序列分析）；software engineering（软件工程）。
　　3. Business Analytics / Intelligence
　　加上了＂Business＂，自然与商业管理有密不可分的关系。Business Analytics / Intelligence的确多是专为在商业环境工作而量身打造的专业。所以这样的课程大多归类在business school，或是professional school例如：会计学位的范畴下。
　　虽然在这个学位你也会学到data mining，predictive modeling，and analytics programming，只是这部分的比重会比其他两个专业（Data Analytics vs. Data Science）来的少。
　　侧重课程：
　　risk assessment and mitigation；performance reporting；efficiency optimization；supply-chain management；marketing / executive decision-making。
　　毕竟是商业环境取向， 当然也会学习如何分析网络社交媒体使用者的习性、一些会计财经、沟通技能等等。从这里就应该看得出来，BA / BI的课程比较没有那么＂理工＂。
　　＂总结：＂无论是学士亦或是硕士阶段，各国目前也没有统一标准能够将他们划分得很清楚，因为这些专业包含的范围大多有重复。所以常常会有申请者弄不清楚这其中的差别。
　　若是硬要分关系的话，应该就是以下这样：
　　商业取向<–
　　Business Intelligence
　　Data Analytics
　　Data Science
　　–>理工科取向
　　由于这些领域目前正炙手可热，薪水也算优渥，工作机会也多，许多甚至是转专业、跨领域的申请者也想要投入这个领域，所以竞争十分激烈。