其实，如果要单纯介绍分析学、商业分析和数据科学这三个专业，那么听起来就真的大差不差，因为它们学习的目标都是掌握作为数据分析师和数据科学家所需的各项技能，以解决工作中的各项问题。

　　所以，主页君建议大家不要只从名称来区分这三个专业，而是要把专业放到学校中，了解这些项目在目标院校属于什么院系、培养目标是什么、有哪些课程设置，这样才能更清楚地区分，也能更好地了解这个专业、判断自己适不适合这个项目。

       一、加州大学伯克利分校分析学硕士

　　例如加州大学伯克利分校的分析学硕士项目，开设在工程学院、工业工程与运筹学系之下，是一个一年制的就业导向项目，旨在培养学生建立尖端数据和定量技能，为他们在工业中令人兴奋的角色做准备。

　　核心课程包括：数据库的分析与设计、优化分析、风险建模与仿真分析、数据分析中的应用 分析实验室(Python项目课程)。同时，还有应用数据科学与风险应用程序、收入管理的基础、医疗分析、金融工程简介 、网络流和图形等选修课。

　　伯克利还给出了分析学硕士项目的就业前景，在2017年1月，美国的就业市场中有235万分析和数据科学的人才需求，并且分布在金融和保险、信息、科学和技术服务、手工业、零售业、健康和社会帮助等各个行业中。

　　同时值得注意的是，其中对于分析专业人才的需求占比67%，是数据科学的2倍。所以整体看来，分析专业的毕业生有着非常广阔的就业前景。

       二、南加大的分析学硕士

　　南加大的分析学硕士项目同样开设在工业与系统工程学院中，是一个3到4个学期的全日制课程。它是为受过工程学科培训或其他职业培训的学生，以及对深化数据科学、统计学和数学背景的兴趣而设计的。

　　南加大分析学硕士项目的核心课程有：数据管理、数据挖掘、数据可视化、机器学习、决策分析、数据科学统计，选修课包括数据分析咨询、财务数据分析、文本挖掘和推荐系统的自然语言处理、大规模的机器学习(大数据分析)等。

　　南加大还开设有两个热门的数据分析类项目：数据科学和商业分析，可以用来对比。

　　其中，南加大的数据科学硕士项目隶属于工程学院，是计算机科学系中计算机科学专业的一个方向，商业分析则属于商学院。

　　因为设置于CS下属，所以南加大的数据科学项目更侧重于深度学习和机器学习，课程设置比较硬核，核心课程包括：人工智能的基础、算法分析、数据库系统。

　　而商业分析项目则专注于数据科学在商业领域的应用，核心课程有数据驱动决策、商业分析、统计计算和数据可视化、面向业务分析师的SQL数据库等。

　　由此可见，分析学硕士项目是在数据科学和商业分析两个专业中取了平衡，很多想学习数据专业，但又不适应计算机课程的同学就非常适合考虑本项目。

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