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我想要就過來人的經驗提供一點不同的看法, 文筆不是很好但是還是很想提共一些想法 首先Business Intelligence/Business Analytics/Data Science 這些其實差不多都是一樣的東西,很多學校或是job title用不一樣的稱呼但是其實 學的/需要的都是差不多的東西 Data Mining大概又分一些不同的approach, 就像上一篇作者提到的傳統統計和CS 派, 不管哪派在這個領域裡面你都會聽到很多linear regression/clustering /classification這類的名詞,有興趣的人可以google一下,看看predictive analysis 到底在幹嘛 最後我想說的是, 大學生在快畢業的時候對想像中的研究所應該學到什麼會有一種想 法, 但是研究所畢業之後工作再回來看又會覺得有些地方應該要修正, 我在念研究所的時 候也以為畢業之後可以做一些predictive analysis的工作,真正開始工作之後才發現一般 B-school教的predictive analysis還是太淺,只能算是皮毛而已,工作上這些真的在做 modeling的同事大多都是統計或是數學背景的,我自己在這個Team上面做的事情 比較是用SQL幫Finance或其他單位的人拉一些特殊的report,還有Data Visualization, 但是在這個BI 3.0的時代個人認為predictive analysis才能真的算是data science的精隨 , 建議一些還在research學校的同學們可以跨一步先去看一下一些求職網站,關鍵字用 data analyst/BI Analyst/Data Scientist/Data Engineer 之類的,看看這些工作的需求 是什麼,再倒回來想想你需要的是什麼 ※ 引述《mistrust0525 (mistrust0525)》之銘言: : 你好, : 我和原po一樣為對資管類有興趣的商院學生 : 最近也是在研究這方面的領域有什麼適合的研究所 : 基本上以商管學院的學生我覺得Business Analytics會是比較好的選擇 : 因為比起Data science我們的基本功沒有CS或MIS本科生他們好 : 當然如果你有基礎MIS也是很棒的選擇 : 基本上big data的領域很廣,傳統是一個團隊來進行,團隊需要CS : 專長、統計專長及所應用領域的專家,但現在合在一起叫Data Science : 就我本身而言,因為是財金背景+很小很一點點的統計基礎與SAS使用知識 : 我就會將自己想要的定位放在應用領域上也就是Business Analytics的program上 : 但還是要涉獵CS和統計的知識不然也是和其他人雞同鴨講 : 若要真的分類我覺得可以依MS所開的系所做為參考 : 例如在EE或CS底下的就會比較偏資工的操作 : 若在B-School底下就可能比較偏向資料的分析與應用 : 建議你先研究你心儀的學校有那些要求,可以參考下列網址,到學校網頁,看一下 : admission的條件 : 這個幾個網站是我目前參考學校的依據 : http://ppt.cc/XEGh : http://ppt.cc/cOMY : 裡面會有清楚的program導向與pre-requirements : 然而如果想要更清楚的話可以去CD的商院MS版打business analytics或MSBA會有很多資源 : 可做參考 : 接下來可能面對的挑戰可能會是除了傳統名校外要如何選擇區域性的好學校了 : 如:SIT Bentley ... : 這的話可能要等準備送件或拿AD後再來討論了 : 希望有已經踏入這個領域的版友神人們補充解答一起加油!! : 抱歉~補上個我覺得目前最完整的網站 : http://ppt.cc/oSNq : ----- : Sent from JPTT on my HTC One 801e. --



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1F:推 mistrust0525: 大推! 08/26 10:08
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3F:推 apjay: 感謝分享! 08/26 14:33
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5F:推 handsomebear: 請問這個領域跟傳統的統計有何不同? 08/26 20:41
6F:→ handsomebear: 找工作有甚麼優勢嗎? 08/26 20:42
7F:推 Organizer: 統計好的program 找工作也容易。不過商學院招商或合作 08/26 22:23
8F:→ Organizer: 都會做的比較好 08/26 22:23
9F:→ a020977: 找工作的優劣要看你找什麼工作,統計去找mis的工作或反過 08/26 23:44
10F:→ a020977: 來一定都難,完全看你要怎麼走而已,所以我才說可以先看 08/26 23:46
11F:→ a020977: 一下職缺的內容再回來看什麼領域可以帶你進入你理想中的 08/26 23:47
12F:→ a020977: 作。 08/26 23:48
13F:→ a020977: ^工 08/26 23:48







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