データ分析とデータ操作の違い（ビッグデータの管理と応用、データサイエンスとビッグデータ技術、2つの専攻の違い）

ビッグデータの管理と応用、データサイエンスとビッグデータ技術、2つの専攻の違い

近年、ビッグデータやクラウドコンピューティングがホットなキーワードになっています。新世代の情報技術の発展に適応するために、学部レベルでビッグデータ管理と応用、およびデータサイエンスとビッグデータ技術の2つの特別専攻が追加されました。特別専攻とは、経済社会の発展の特別なニーズを満たすために設けられる専攻を指し、通常、6桁の専攻コードの後に​​「T」が付きます。ビッグデータ管理とアプリケーション、データサイエンスとビッグデータテクノロジーはどちらも、末尾に「T」が付く特別な専攻です。入学を申請する際に、学生がこれら 2 つのビッグデータ関連の専攻を混同してしまうことはよくあります。次に、この2つの専攻の違いについて詳しく説明します。

最初の違いは、職業分類が異なることです。ビッグデータの管理と応用は、経営学の分野に属する専攻であり、経営科学と工学の分野に属します。卒業生には経営学の学士号が授与されます。データサイエンスとビッグデータ技術は、工学カテゴリの専攻であり、コンピュータカテゴリに属し、卒業生には工学の学士号が授与されます。

2 番目の違いは、提供されるコースです。 「データサイエンスとビッグデータテクノロジー」では、主にコンピュータコースと、ビッグデータアルゴリズム、ビッグデータ分析と処理などの関連コースを学びます。 「ビッグデータ管理と応用」専攻では、主にビジネスデータ分析、データインテリジェンスと意思決定分析、ビッグデータガバナンス、ビジネスモデルなどの応用型コースを学びます。もちろん、この 2 つの専攻で学ぶ科目には多くの重複があります。たとえば、コンピュータ情報技術やビッグデータ分析などのコースはすべて学習する必要がありますが、重点は異なります。

3つ目の違いは学習の難しさです。 「データサイエンスとビッグデータテクノロジー」は、科学と工学の学際的な科目です。比較的高度な数学的基礎が必要であり、習得するのは非常に困難です。 「ビッグデータ分析・処理」専攻は、工学と経営学の学際的な科目です。強力な論理的思考能力が必要であり、データサイエンスやビッグデータ技術よりも習得がやや容易です。

これら2つの専攻の違いを一言でまとめると、「データサイエンスとビッグデータテクノロジー」専攻ではビッグデータの収集と分析の方法を学び、「ビッグデータ管理とアプリケーション」専攻ではビッグデータの分析結果を業務運営や組織管理の指針としてどのように活用するかを学びます。つまり、一つはビッグデータのフロントエンド開発であり、もう一つはビッグデータのバックエンドアプリケーションです。