為了因應 E 世代大環境下數據科學的蓬勃發展，不只該專業領域的重要性在各行各業逐漸提升，許多學術單位也紛紛增設了數據科學 (Data Science) 相關領域的學位課程。本文將會簡介「數據分析碩士」的必要性與未來職涯發展的可能選項，尤其針對有意投身此領域、考慮赴海外深造的讀者提供全面的資訊。
數據分析（Data Analytics）是什麼？
雖然越來越常在人力銀行或應聘要求上看到「數據分析」，但它確切來說是什麼能力、又可以如何應用呢？
數據分析簡介
數據分析（Data Analytics）是一種分析過程，透過建立分析模型，對數據進行核對、檢查、驗算、判斷等操作，利用適當的統計分析方法對大量數據進行分析，透過彙整、理解和消化這些數據，最大化地開發資料的功能、發揮資料的作用，並找到問題的解方。常見的數據分析步驟包含定義問題、蒐集數據、整理數據、以及數據分析與解讀，若從分析中發現新的問題，即會以新的階段回到第一步驟，週而復始。
數據分析的應用
對企業來說，藉由外部和內部的數據分析，能夠更深入了解市場趨勢、使用者行為、客群分佈等資訊，進而調整策略以提升功能或產品的效能。不管是在政府部門或是私人企業，數據分析都可以幫助營運單位更精準地制定決策、計畫和預測，以應對不斷變化的環境和需求。
數據分析師（Data Analyst）在做什麼
數據分析師（Data Analyst）又稱為資料分析師，是在這個領域中扮演關鍵角色的專業人士，主要任務是將「原始數據」轉化成視覺化的、可用於制定決策的「有用資訊」。
除了要具備數據洞察力，能夠從複雜的數據集中提取關鍵訊息，同時也要有處理數據的能力，包括運用統計方法、機器學習和其他數據分析工具，將龐大的數據轉化成具體的資訊，以深入研究數據，提供有價值的見解，最終協助組織做出更明智的決策。
數據分析碩士在學什麼？數據分析、商業分析、與電腦科學差在哪？
由於數據分析相關領域都屬於比較新穎的學科，在許多時候常常會使人感到混淆，像是數據分析（Data Analytics）和商業分析（Business Analytics）是不是一樣的東西？而電腦科學聽起來也是要寫程式的專業，和數據分析又差在哪裡？本段整理簡易的表格來釐清數據分析、商業分析、與電腦科學的差異。
| 領域 | 數據分析Data Analytics | 商業分析Business Analytics | 電腦科學Computer Science |
| 簡述 | 透過建立模型來分析數據，找出趨勢以做出更有效益的決策 | 針對企業的問題或挑戰提出解決方法，更強調對業務需求的理解 | 電腦科學是研究電腦系統、軟體和算法的學科，包括軟體開發、人工智慧等議題 |
| 影響 | 有助於優化流程、提升組織的效益、改善產品和服務 | 有助於確立業務目標、改進生產或營運流程、確保該組織保有一定的市場競爭力 | 從電腦領域推動軟體與硬體的不斷創新，使人們的生活與工作方式更加便捷與高效 |
| 未來工作 | 數據分析師 | 商業分析師、專案經理 | 工程師等電腦軟體專業 |
| 技能 | 通常使用如 Python、R、或 SQL 等工具進行統計分析與編寫程式，運用機器學習技術建構模型並進行預測 | 需要具備跨部門溝通、時程與風險管理等知識，且必須熟悉業務流程和業務需求 | 常見的工作內容包含程式編寫、網頁開發、資料庫管理、遊戲開發等，也會需要運用程式軟體和統計軟體 |
與一般統計學不同，數據分析碩士的課程更強調實際應用，包括數據蒐集、整理、分析和視覺化。與商業分析相比，數據分析碩士更加注重技術層面，培養學生在大數據環境中的專業技能，例如機器學習和深度學習。而相對於一般的電腦科學學程，數據分析碩士更專注於數據處理和分析，並鞏固統計學和商業知識，使學生能夠深入解讀和應用數據，提供業務和科技領域的專業見解。
儘管看似相差無幾，數據分析碩士學習的能力更加綜合，結合了統計學、商業分析和電腦科學的元素，注重實際應用和技術創新，為學生打造全面的數據專業能力。
就讀數據分析碩士，畢業能申請什麼工作？待遇好嗎？
在取得數據分析碩士學位後，通常也能獲得許多創新且充滿挑戰性的職務。例如，數據科學家（Data Scientist）應用統計和機器學習技術從大量數據中獲取洞察，支持企業決策，起薪約7萬美元；業務分析師（Business Analyst）致力於分析市場趨勢、客戶行為，為企業提供戰略建議，起薪約8萬2千美元；數據工程師（Data Engineer）則負責設計、建立和維護數據基礎設施，確保數據的有效收集、儲存和分析，起薪約9萬8千美元。
此外，還有業務智能分析師、風險分析師、健康資訊分析師等多元的職場角色，橫跨金融、醫療、社交媒體等不同領域，表示數據分析碩士學位的專業能力可以被廣泛應用，並能適應、融入多樣化的職業需求。
想去美國就讀數據分析碩士，需要具備什麼條件？
數據分析（Data Analytics）常常和數據科學（Data Science）被歸類到電腦科學專業底下的分支，部分課程在電腦科學學院，其他課程則是在數學學院。多數的美國數據分析碩士，會要求申請者具備完整的數學背景與資訊科學背景，像是要修習過微積分、線性代數、統計學、計算機導論、SQL 等課程。
以華盛頓大學（University of Washington）的 Master of Data Science 為例，申請者必備的基本條件包含：相關領域的學士學位（四年大學文憑）、大學的平均成績為 GPA 3.0 以上、以及幾門基本的先修課程，像是統計學、計算機科學、數學等學科。而地位類似於台灣學測的 GRE 或 GMAT 成績，以及相關領域的工作經驗，都並非必要條件，但若有不錯的表現，將其附於申請資料中，也有機會被視為加分項目。
（其他更詳細的規範請查閱華盛頓大學 Master of Data Science 課程官方網站。）
我沒有數據背景，還有機會申請數據分析碩士嗎？
若未曾修過程式撰寫基礎課程的學生，或是工作後才跨領域自學的申請者，若要提升自己申請數據分析碩士的錄取機率，也可以透過以下幾種方法：
一、把握在學期間，運用資源投入專案執行
在這個時代，學習的場域已經不再被侷限在「實體教室」內，即使在大學未修過相關課程，也可以透過線上課程（如 Coursera、Udemy 等）學習 Python、Java、C++ 等程式，取得相應證書來提升數據分析碩士錄取機會。選擇課程時，最好挑選有實際專案可以進行練型的課程，儘管花費較多時間，但實際操作帶來具體成果更方便呈現在履歷或作品集中。
二、透過實習或正職工作累積數據分析經驗
數據分析碩士課程通常注重機器學習、深度學習、資料庫管理、資料模型等資料工程或資料科學相關領域的課程，偶爾也包含一些商管元素，像是數據視覺化、如何用資料說故事等，因此學程通常要求申請者具備程式撰寫的經驗，透過實習或工作是最直接可以累積數據分析實務經驗的方法，可以特別找一些願意聘用無經驗者的單位嘗試。在工作或實習的過程中，主動參與企業合作專案（capstone project）或發起個人專案（personal project），通常自發性的專案經歷更能展現申請者的熱忱。
三、建立個人作品集，強調數據分析相關經歷
透過前兩項方法獲得實務經驗後，別忘了將專案整理成作品集，不只放在履歷中，更可以透過部落格、社群、Medium 等自媒體發佈，在展現個人能力的同時強調自身的求職競爭力。對於缺乏相關學歷的申請者，提前展示成果不僅增加自信，也助於備戰面試和提升口語表達，更能突顯申請者的優勢。
2024 美國數據分析研究所推薦
| 校名 | 系所名稱 | 2024大學排名 | 錄取門檻 |
| 史丹佛大學 (Stanford University) | MS in Statistics: Data Science | 3 | 托福：110（不接受雅思）GRE：V97% Q97% A82% |
| 康乃爾大學 (Cornell University) | MPS in Applied Statistics (Option I, the “traditional” MPS program; and Option II, the data science) | 12 | 托福：L15,W20,R20,S22雅思：7 |
| ORIE M.Eng, Data Analytics concentration | 托福：100（W20, L15, R20, S22）雅思：7 | ||
| MPS in Information Science, optional focus-Data Science | 托福：S24, R20, L15, W20雅思：7（口說 8） | ||
| 卡內基美隆大學(Carnegie Mellon University) | Master of Computational Data Science | 24 | 托福：100, RLSW > 25雅思：7.5（RL7,S7.5,W6.5） |
| 喬治亞理工學院 (Georgia Institute of Technology) | MS in Analytics (track: Analytical Tools; Business Analytics; Computational Data Analytics) | 33 | 托福：100（每科 > 19）雅思：7.5（R L S> 6.5; W>5.5） |
| 伊利諾大學厄巴納-香檳分校 (University of Illinois Urbana-Champaign) | MS: Statistics-Analytics | 35 | 托福：總分 102 以上雅思：7 以上 |
| 華盛頓大學(University of Washington) | MS in Data Science | 40 | 托福：106（每科 > 25）雅思：7.5 |
數據分析碩士申請常見問題：
1. 一定要準備GRE 或 GMAT嗎？
不是每一間學校都會要求提交 GRE 或 GMAT 成績，例如前文提到的華盛頓大學就沒有把 GRE 或 GMAT 成績列為必備條件。不同學校和課程對於考試成績的要求有所不同，申請者應仔細閱讀所申請學校的招生要求。
2. 需要有多少工作經驗？
有些碩士課程會要求申請者擁有一定的工作經驗，以確保他們具備數據分析的實務能力，但也有不少課程歡迎應屆畢業生。
3. 申請時需要提供哪些文件？
申請時通常需要提供學歷證明、推薦信、個人陳述、履歷等文件，而學歷或語言成績的程度則因校系而異。
4. 是否需要提交作品集或專案？
一些學校可能要求申請者提交數據分析相關的作品集或專案，因校系而異，但通常展示申請者實際能力和經驗，往往還是可以作為加分項目。
結語
不論是否具備電腦或數據相關背景，透過馬爾斯設計的代辦流程服務，包括科系介紹、選校分析、文件撰寫指導與考試輔導等等，都能幫助學生更順利地邁向留學之路，如果還想了解更多數據分析碩士的留學資訊，歡迎找馬爾斯諮詢！
