Essec 의 비즈니스 데이터 분석 과학 전공은 어떤가요?

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출처: 지평.

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먼저 상업 분석을 말하다. 나는 비슷한 문답에 신경을 많이 써서 심각한 문제를 발견했다. 대부분의 사람들이 상업분석업계에 대한 이해가 정확하지 않다는 것이다. 구체적으로 두 가지 비즈니스 분석이 있습니다.

1. 비즈니스 분석. 전통적인 업무에 속하며, 주요 임무는 회사의 전체 운영 과정과 업무 발전을 분석하는 것이다. 예를 들어, 새로운 비즈니스 요구 사항 파악, 일부 비즈니스 문제에 대한 솔루션 제안/개선 등이 있습니다. 여기에는 조직 변화, 비즈니스 프로세스 개선, 전략 계획, 정책 개발 및 개선 등이 포함될 수 있습니다. 이 분야는 일부 데이터 분석이 필요한데, 한편으로는 회사가 발전 초기에 일반적으로 업무 확장에 의존하여 판매 실적 등 비슷한 데이터 분석을 할 수 있기 때문이다. 한편, 빅데이터 시대에는 많은 회사들이 바람을 따라야 한다고 생각했다. 그러나 전반적으로, 여전히 상업 분석을 위주로 한다. 즉 정성 분석이 주를 이루고, 데이터 분석 (일반적으로 단순) 이 보조적이다. 이것은 또한 대부분의 응답자들이 언급한 것이다. 이 분야의 전문가로 성장하려면 일반적으로 MBA 를 선택합니다. MBA 과정은 일반적으로 관련 과정을 포함하지만 간단합니다.

2. 비즈니스 분석. 이것이야말로 진정한 신흥 학과이다. 번역은 상업분석이라고 하는데 내용이 많이 나빠서 일부러 영어로 구별합니다. 이 산업의 핵심은 데이터 분석이며 첨단 기술, 모델 및 알고리즘입니다. 데이터에 대한 심층 분석 및 마이닝을 통해 회사의 과거 성과를 연구하고 업계 시장에서 잠재적인 비즈니스 정보를 검색할 수 있습니다. 정성 분석과 간단한 정량 분석으로는 얻을 수 없는 통찰을 얻는 것이 목적이다. 이 분야는 점차 학술계, 공업계, 정부의 높은 중시를 받고 있다. 학계에서는 13 년 뉴욕대학이 상업분석 석사 학위를 개설한 이후 전 세계 많은 대학들이 관련 전공을 늘렸고 등록금은 MBA 와 거의 비슷했다. 금전 지향적인 자본주의 국가에서, 높은 등록금은 종종 수입이 높고 직업 발전이 좋은 풍향표이다. 업계는 말할 것도 없고, BAT 은 모두 이런 부서를 운영하고 있다. 작년과 올해 알리바바는 명교에서 이 방면의 교수들을 파냈고, 바이두는 스탠포드 대학의 다니엘 오엔다를 초청했다. 정부, 내가 아는 한, 싱가포르와 호주 정부는 직접 상업 분석 부서를 설립하는 회사를 후원한다.

기본 개념을 끝낸 후, 우리는 본론으로 돌아갔다. 문제 설명을 자세히 살펴보고 주제가 비즈니스 분석에 관심을 가져야 한다고 믿습니다 (그렇지 않은 경우 다음을 무시하십시오). 그런 다음 관련 기술에 대해 조금 더 자세히 이야기하십시오. 제목은 통계학 학부입니다. 아주 좋습니다! 하하! 저는 통계학 박사입니다. 현재 뉴욕의 한 투자관리회사에서 비슷한 일을 하고 있습니다. 제 동료는 컴퓨터, 자동 제어, 신호 처리 등 데이터 분석 관련 분야의 박사들을 포함하고 있습니다. 일반적으로 비즈니스 분석은 수학 (통계), 컴퓨터 및 비즈니스 (경제학, 마케팅, 게임 이론 등) 를 포함한 교차 학문입니다. 통계 방법은 데이터 분석 분야 (주로 회귀 모델) 에서 가장 중요한 위치를 차지합니다. 모든 통계 방법을 다 가져가면 데이터 과학은 기본적으로 조각화된다고 할 수 있다. 그런 다음 컴퓨터 (기계 학습, 패턴 인식, 이미지 처리 등) 가 있으며, 일부 애플리케이션 차원의 요구에 따라 컴퓨터 분야는 새로운 아이디어와 모델을 제시합니다. 흥미롭게도, 이러한 일들은 통계학자들의 주의를 끌었고, 그들은 통계적 방법으로 같은 문제를 해결했다. 전통적인 회귀 모델과 함께 통계학의 새로운 분기인 통계 학습이 나타났다. 마지막으로, 상업과는 현재 가장 작은 비중을 차지하고 있지만, 게임 이론과 같은 일부 이념도 참고할 만하다. 일부 전문 비즈니스 분석 석사들은 상업적 응용과 함께 통계학과 컴퓨터 방법에 대해 이야기할 것이다.

실제 비즈니스 분석 사례 (물론 비즈니스 분석) 간단하게: 1. 생존 모델은 생물 통계학에서 가장 많이 사용되는 모델로, 질병의 치유와 사망 시간을 연구하여 특정 약물과 치료법이 효과가 있는지 검증하는 데 사용할 수 있다. 예를 들어, 회사가 특정 집단에 광고를 하고, 서로 다른 채널을 통해 클릭 시청을 하는 경우, 구매를 결정하는 데 얼마나 걸립니까? 우리의 정의: 소비자들은 사지 않는다 =' 살아 있다', 일단 소비하면' 죽는다'. 다음 과제는 어떤 광고 채널/조합이 가장 효과적인지 연구하는 것입니다. 2. 클러스터문제, 회사는 많은 광고를 내고 많은 판촉을 했다. 그리고 많은 소비자들이 와서 구매했는데, 어떤 게 정말 위의 홍보를 봤나요? 어떤 채널이나 어떤 채널의 조합이 가장 효과적인지 알 수 없다면? 클러스터 분석은 이러한 문제를 해결하기 위한 것이다. 3. 베이시안 방법, 여러분이 베이시안 분석에 대해 알고 계신지 모르겠네요. 통계/기계 학습 분야에서 매우 인기있는 방향입니다. 주요 응용 프로그램은 모델링 시 수동 뷰를 모델에 통합할 수 있다는 것입니다. 정성과 정량 분석의 결과를 결합하다. 이것은 비즈니스 분석 분야에서 데이터 분석을 하는 사람들에게 인기가 많다. 다른 많은 것들이 있으니 일일이 말하지 않겠습니다.

마지막으로 너의 근황을 말해 봐. 학부 배경은 여전히 약간 약하다. 만약 네가 위의 몇 가지 종류의 일에 접촉하고 싶다면, 너는 한 걸음 더 나아가야 한다. 그리고 잘 먹고 싶다면 통계학 분야에 국한하지 않는 것이 좋다. 결국 응용학과를 공부하고, 응용의 관점에서 문제를 고려하는 법을 배우면 직업 발전에 더욱 유리하다. 진학을 하려면 데이터 분석/비즈니스 분석 석사 읽기를 고려해 볼 수 있다. 하지만 학비가 너무 높다고 생각한다면 통계학 석사도 좋은 선택이다. 독학을 한다면 coursera 에도 좋은 수업이 많다. R/Python/SAS 에 관해서는 하나를 알면 충분하다. 데이터 분석 레벨 프로그래밍, 하나를 알고, 다른 주 시작할 수 있습니다.

마지막으로 큰 데이터 분석과 데이터 과학의 대학원 프로젝트라는 링크를 공유합니다. 세계 각지의 대학에서 개설한 데이터 분석 대학원생 전공과 다양한 유료/무료 온라인 과정을 열거하고 있습니다.