数字化转型浪潮中，商业分析与(Business Analysis)数据分析(Data Analysis)作为数据价值挖掘的两大核心，两者间的界限愈发模糊。
正处在职业发展选择路口的同学们是否有过成为数据分析师或者商业分析师的想法呢？
这些专业有着千丝万缕的联系，但也存在着方向上的差异。
那么，BA和DS这两个专业具体的区别有哪些？
• 各自需要学习哪些特别的技能与知识?
• 就业方向&行业薪资是怎样的？
• 又有哪些好的留学项目推荐？
• 那这两类项目究竟有什么异同？
专业侧重方向
数据科学遵循"数据→信息→洞见"的转化路径，输出的结果是经过清洗、建模的可视化结论。
而商业分析构建的是"问题→假设→验证→行动"的决策闭环，每个分析节点需要有商业逻辑来进行验证。
BA关注商业决策
BA项目强调理解业务需求转化业务问题，用分析工具来解答问题，使用数据分析技术来解决商业问题和推动决策。
传统的商业分析放在商学院下，但其实每个学校的侧重点不同，有的学校偏向商科，有的更偏编程。最终都会围绕相似的内容，只是学校偏好不同才有些调整。
一般对于申请人有数学、计算机等方面的背景，如果是放在工程或信息学院下的项目，该要求也更高，比如UCLA的申请要求：
简单来说，就是用技术、算法、模型解决商业问题。
DS关注技术和方法
数据科学是统计学结合计算机科学的一个专业方向。其主要关注的是从复杂的大数据集中提取知识和见解。
当今人工智能的浪潮席卷全球人工智能的各个分支都有了跨越式的发展。
随着互联网和物联网的发展，每天都有海量的数据产生，如何利用这些数据产生商业价值成了企业的一大课题。
数据科学家需要掌握编程(如Python，R等)，统计和机器学习，以及一些数据可视化和报告技能。
核心课程有哪些？
BA
从课程来看，统计相关的课程占较大部分，编程一般有1-2门课，还是在其他课程里体现的。
在商业分析专业中，没有一门课程完全是“商科”的，多多少少都会要求微观经济等课作为基础。
（来源：UCLA官网）
在选修课程方面，各个学校基本没有太大的差别，集中于当下热门的BA领域，如物流、可视化、大数据等。综合来看，BA是一门实用性很强的专业。
DS
数据科学主要基于Python为编程语言，研究、分析数据，并把数据作为重要的决策参考依据，研究方向主要分为三个模块，分别是：数据模型、数据处理、数据可视化。
DS一般会配置三至五门核心课程，主要覆盖：数理统计、编程语言、机械学习、概率论与统计、大数据分析、数据挖掘等学科。选修课的方向相当多，学生可以根据个人兴趣进行选择。
但是大部分DS项目要求申请者具备一定的数学、统计学能力，并具备一定的编程能力。
工作职能对比
数据分析师需要"技术深度+业务理解"的双重技能，掌握如Python/R等编程语言，了解数据库架构与ETL流程，并且精通回归分析、聚类分析等算法。
商业分析师则需要具备"商业敏感度+数据思维"的复合能力，要熟悉行业价值链，并掌握战略管理工具。
BA
工作职责负责某个独立项目并分析、提出有针对性的方案和建议。
就具体业务专题，构建商业框架，进行全维度商业分析，完成分析报告面向CEO进行汇报。依据国家有关方针、政策、法令、运用科学方法，及时对公司提出切实可行的战略改善方案。
就业方向主要在投行、四大、咨询、科技公司等，在不同行业中专门从事行业数据搜集、整理、分析，并通过数据对相应行业进行调研，就业前景也非常广阔。
职业规划：
• 商业智能分析师
• 市场分析师
• 数据分析师
• 数据工程师
• 数据科学家
• 量化分析师
• 风险分析师
• 数据分析顾问
• 大数据工程师
• 分析顾问
• 欺诈分析师
• 零售销售分析师
• 统计学家
• 数据可视化分析师
DS
最常见的三类职业方向为：机器学习、数据分析和数据科学家。
主要的工作内容包含数据模型的建立、数据架构、数据监管与存储等，目的是为了将数据整理好，使其存储成本最小化，查询的效率更高。
职业规划：
• 数据分析师
• 数据科学家
• 数据工程师
• 机器学习工程师
• 业务分析师
• 数据和分析经理
• 数据架构师
• 数据库管理员
• 统计员
就业薪酬对比
BA
现在各行各业都在与“数据”打交道，所以雇主们也在寻找可以玩转数据的人才，而BA专业可以说是一条康庄大道，“前途”和“钱途”都可以拿捏在手。
一名商业分析师，主要的工作内容是对数据进行可视化呈现，并从中发现商业问题，提出修改建议。
根据Payscale数据，拥有商业分析硕士学位的人平均工资为72,000美元，当然做到高级职位平均工资能达到10万美元。
DS
作为新时代下的复合型专业，DS 专业的就业薪酬也是相当可观。
不限专业、起薪 40w！广阔的专业背景接纳，可观的薪资空间，自然值得为之奋斗一把！
DS/BA热门项目推荐
BA项目推荐
根据2025U.S.News给出的参考，商业分析研究生项目TOP5分别是MIT、CMU、宾大、纽大、GIT。
（来源：QS官网）
麻省理工学院
MSBA
MIT斯隆管理学院（商业分析项目所在学院）是公认的是美国最杰出商科类学院之一，与哈佛商学院、斯坦福大学商学院和宾夕法尼亚大学沃顿商学院齐名。
（来源：MIT官网）
该项目是设立在Sloan School of Management的研究生项目，招生人数极少。
此项目为全日制项目，白天授课，不接受转学，学生每年可以秋季入学，学制为1年。
往年录取平均GPA 3.9+，75%的学生为国际学生，25%的学生为美国公民；录取学生主要分布于数理专业，计算机科学专业，商科专业和工程专业背景。
哥伦比亚大学
MSBA
2017年由哥大商学院和工程学院联合开设，招生和其他方面的管理工作都是工程学院负责，所以申请时不接受GMAT成绩。
中国学生大概在70-80%左右，时长3学期，可以9月至次年8月一年读完，也可以第二年参加一个暑期实习而一年半读完。
（来源：哥大官网）
项目要求MSBA的每位学生都要为实际客户从事分析项目的工作。这些经验是作为Analytics Capstone Projects课程的一部分（IEOR E4524 Analytics in Practice）提供给学生的。
这些经验极大地提高了学生对潜在雇主的市场竞争力，并促使学生在以下领域内求职：分析，技术，咨询，金融服务，广告和传播媒体，创业公司等。
哥伦比亚大学
MS. in Applied Analytics
哥伦比亚大学应用分析硕士项目（MS in Applied Analytics)，属于STEM专业，开设于SPS学院下。但最近几年录取难度水涨船高，早就不是申就能进的时代了。
（来源：哥大官网）
这个项目时长一年或者一年半可根据自己的选课情况进行调配。AA专业毕业后有三年opt，留美工作的几率还是很大的。
DS 项目推荐
哈佛大学
Master of Data Science
（来源：哈佛官网）
项目在工程学院，项目时长1.5年，由统计系与计算机科学系联合开办，录取标准非常严格，平均GPA达到3.9+。每年录取约90人，是数据科学领域最为顶尖的项目之一。
斯坦福大学
Statistics and Data Science
（来源：斯坦福大学官网）
人文与科学学院，项目时长1.5年，斯坦福特别看重科研经历，每年录取人数仅40人，前置课程单科成绩需要达到3.9以上。
耶鲁大学
MS Statistics and Data Science
（来源：耶鲁大学官网）
统计与数据科学系，项目时长1.5年每年的录取人数在20人左右，录取率不到4%，录取学生通常有科研经历及高三维成绩要求。
大家在选择专业申请的时候一定要根据学生的特质和匹配学生的程度去选择，不能盲目从众。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
