數據分析碩士大解析!一次搞懂數據分析在做什麼

數據分析碩士

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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。

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(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。

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)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。

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。

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。

數據分析碩士

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。)

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:

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。

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。

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。

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 Science3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 Science24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-Analytics35托福:總分 102 以上雅思:7 以上
華盛頓大學(University of Washington)MS in Data Science40托福:106(每科 > 25)雅思:7.5

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。

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。

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。

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。

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

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