在当今迅速发展的世界中，数据的产生和利用正在以前所未有的速度增长。自2015年以来，全球数据量的增长显著，增长了约4114%。2015年的数据产量大约为2.8兆字节，而到2023年这一数字已经飙升至118兆字节。这种显著的增长凸显了传统的数据处理方法已经逐渐无法满足现代社会的需求，从而使与数据相关的专业和行业应运而生。
大数据是一个涉及大规模数据量的概念，其复杂性超出了主流软件工具在合理时间内进行捕获、管理、处理的能力。因此，为了将这些数据转化为有助于企业决策的有价值信息，相关专业分为数据科学（Data Science）和数据/商业分析（Data/Business Analytics）两个方向。数据科学专注于使用高级算法和统计方法来解析大数据，而数据/商业分析则集中于利用数据来指导业务决策和策略。随着数据量的持续增长，这些专业领域变得越来越重要，为适应当今数据驱动的世界提供了必要的工具和技能。
其中美国是最先尝试开设数据相关专业的国家，而开设这个专业的学校便是北卡罗莱纳州立大学。北卡罗来纳州立大学在2007年正式创建Institute for Advanced Analytics，并在2007年创建了美国第一个分析类专业，并正式招生，首届学生24人入学。在此之后，美国其他大学才开始陆续开设相关分析和数据类专业，北卡州立的分析硕士项目可以说是美国数据科学和分析类专业的鼻祖。而数据专业的另一个方向Data Science 则兴起于2013年以后。
自2009年开始，美国大学开始的数据相关的研究生专业开始逐年增多，而在2013年前后开始激增，到了2022年，已经有近400个数据相关的研究生专业了。
01数据科学和数据分析的区别
数据科学是一个跨学科领域，它致力于从大量的结构化和非结构化数据中提取实用的见解。这一领域融合了计算机科学、预测分析、统计学和机器学习等多种技术，重点在于发现并解决尚未被认识到的问题。数据科学家通过分析海量数据集，为这些问题提供解决方案，以帮助企业做出更明智的决策。他们不仅设计实验来应对复杂的编码挑战，还构建和优化预测模型及算法。这些专业人员的工作不限于解决现有的业务问题，他们还致力于找到并解决对企业最有价值的问题。通常，拥有大量数据的大型企业会雇用数据科学家。例如，一些主要依靠广告收入的互联网公司，会利用数据科学家的技能将大数据转化为受众细分模型，帮助工程师构建个性化的广告推荐引擎，从而产生针对性的广告。
数据分析是一种专注于对现有数据集进行处理和统计分析的领域。分析师致力于开发捕捉、处理和组织数据的方法，目的是为已知问题找到实际可行的解决方案，并确定展示这些数据的最佳方式。简而言之，数据分析的核心目标是解决那些已被识别但尚未找到答案的问题，重要的是，它旨在产生可以立即实施改进的结果。分析人员利用结构化数据来揭示业务洞察，并通过报告、图表和其他可视化手段，将这些发现有效地传达给管理层或其他业务决策者，以支持决策制定。数据分析还涵盖了更广泛的统计和分析领域的不同分支，这些分支帮助整合不同数据源，寻找关联，并简化结果的呈现。几乎所有拥有数据的企业都需要数据分析师。例如，在运输行业，数据分析师可能会从诸如调度记录或运输数据库的数据集中收集、处理和组织信息，以识别问题并提出改进建议，从而提高服务效率并降低公司成本。
简单来说数据分析师组织和分类数据以解决当前的问题，而数据科学家则利用他们在计算机科学、数学和统计学方面的背景来预测未来情况并提供解决相关问题的模型。
而商业分析与数据分析类似，只不过商业分析更多的是从商业角度出发，通过数据洞察商业问题，为企业战略以及商业决策提供数据支持。相对于数据分析，商业分析对于商科知识的侧重更加明显。
在美国大部分数据科学专业都配备在理学院或是计算机学院里面（比如北卡罗莱纳州立大学Master of Computer Science下的Data Science方向），因为数据科学专业中绝大部分的课程都是与数学或计算机有关的。同时需要学生有一定的数理基础和编程能力才能申请。
由于数据/商业分析岗位需要提供解决方案以帮助管理层做出决策，因此数据/商业分析专业需要一定的商业知识，同时对于数理和编程能力的要求相对于数据科学要低一些，因此美国绝大部分数据分析专业都是设立在商学院里或是有专门的学院（比如北卡罗莱纳州立大学的Institute for Advanced Analytics）。
当然，目前许多公司对于数据相关岗位的名称并不完全符合以上的分析，这里给大家推荐个选择适合专业的技巧。同学们可以去国内外的各大招聘网站上去看看自己感兴趣的数据专业的岗位要求，然后再对比自己心仪的学校里的专业课程设置，以此来确定自己所选的专业是否可以契合未来想要从事的岗位。
02数据专业院校排名
由于数据相关专业是比较新的专业，所以相关的排名并不多，以下给大家提供两个专业的排名机构排出的商业分析以及数据科学专业的排名，大家可以参考下。
U.S. News 2024年最佳商业分析研究生项目排名
- 麻省理工大学
- 卡耐基梅隆大学
- 佐治亚理工学院
- 宾夕法尼亚大学
- 纽约大学
- 加州大学伯克利分校
- 德州大学奥斯汀分校
- 哥伦比亚大学
- 芝加哥大学
- 杜克大学……
20. 北卡罗莱纳州立大学
Data Science Degree Programs Guide 最佳数据科学研究生专业排名
- 普渡大学
- 印第安纳大学
- 科罗拉多州立大学
- 北卡罗莱纳州立大学
- 佐治亚理工学院
- 德保罗大学
- 康奈尔大学
- 俄克拉荷马大学
- 中佛罗里达大学
- 卡耐基梅隆大学
03北卡州立的数据相关专业
北卡罗莱纳州立大学有三个数据相关的研究生专业
Master of Science in Analytics
截止日期：2024年2月15号
作为全美第一个数据相关的专业，北卡州立的Master of Science in Analytics更像是数据科学与数据分析的集合体，因此在课程的设置当中数理和编程类的课程占据了很大一部分，以统计学为理论基础，整合了包括数据挖掘，机器学习，数据可视化，云计算以及各种主流应用领域的分析等课程。旨在培养世界一流的数据专业人才。
北卡州立的Master of Science in Analytics课程设置
Master of Computer Science下的Data Science方向
截止日期：2023年12月15日
作为全美大数据分析教育鼻祖，北卡罗莱纳州立大学在自己的强势的计算机专业的分支方向中自然也少不了数据相关的方向。相较于北卡的Analytics专业，Data Science这个研究方向更加看重学生的计算机理论以及编程的能力。其课程设置大致可以分成三类：
算法（Algorithmics）：包括算法，人工智能，数据挖掘，机器学习，自动学习等等。
系统（Systems）：包括数据库系统，数据结构，云计算，分布式系统等等。
应用（Applications）：包括各个行业数据科学的应用，例如分子生物学，人机交互，游戏，教育等行业。
Master of Economics/Master of Science in Economics: Economic Analytics
截止日期：2024年6月15日
由于是经济学研究生专业的分支方向，所以这个专业更加侧重宏观的分析。课程的设置依然以经济学为主，不过更加侧重大数据时代下的经济学应用与分析。数理和编程类的要求是这三个专业里最低的。
北卡州立经济分析课程设置
简单来说，Master of Science in Analytics则侧重于数据的处理以及如何运用数据进行各种商业元素的分析，Master of Computer Science下的Data Science方向对于算法和数据底层逻辑的学习更加深入，而Master of Economics/Master of Science in Economics: Economic Analytics则更加侧重经济学宏观层面的分析。
从申请难度上来说，Master of Science in Analytics的申请难度最大，其次是Master of Computer Science下的Data Science方向，不过该专业需要学生有相关的数理以及计算机基础，最简单的是Economic Analytics。
04北卡州立的数据相关专业的就业优势
北卡州立大学的数据分析相关专业不只在学术研究和课程设计上表现出色，同时在就业方面也展现了显著优势。北卡州立大学所在城市罗利市是著名的三角研究园（Research Triangle Park, RTP）区域的一角，这个研究园面积广大，包括罗利、达勒姆（Durham）和教堂山（Chapel Hill）等城市，是高科技、生物科技研发中心之一，聚集了大批跨国企业及中小企业，堪称东部的矽谷。这为北卡州立大学的数据分析专业学生提供了丰富的实习和就业机会。
对于学统计学和分析学的学生来说，对SAS软件一定不会陌生，而SAS公司，作为全球领先的分析软件开发商，其总部就位于三角研究园内。这种地理邻近性不仅为学生提供了学习和掌握该软件的机会，还为他们提供了与SAS公司直接接触和实习的可能性，从而在进入就业市场之前就已经积累了宝贵的行业经验和技能。
在这样的环境下，北卡州立大学的毕业生能够从实际工作环境中获得独特的见解和经验，使他们在就业市场上更具竞争力。学校与三角研究园内的企业紧密合作，为学生提供了实习、项目参与和职业发展的机会。通过这些合作，学生不仅能够将在课堂上学到的理论知识应用于实际问题，还能够建立起宝贵的行业联系，这对他们未来的职业生涯大有裨益。
北卡州立大学的数据分析专业学生不仅受益于高水平的学术训练，还能够充分利用三角研究园丰富的资源和机会，尤其是与SAS等顶尖企业的接触，从而为他们的职业生涯打下坚实的基础。