1. **数据科学与商业分析：起源与区别**
在大数据时代的背景下，数据科学和商业分析应运而生。数据科学起源于1962年，由美国统计学家John W Tukey提出，其核心在于利用计算机和统计学工具进行数据分析。而商业分析则有着更为悠久的历史，融合了计算机技术和现代数据科学方法。
2. **课程设置：数据科学与商业分析有何不同？**
数据科学课程侧重于编程、数据库和大数据处理技能，学生会学习Python、R 和SQL等编程语言，还会掌握分析和处理数据的能力。而商业分析课程虽在数据库和编程方面与数据科学有交叉，但更多关注数据可视化和商科知识，如会计、金融、经济学等。
3. **职业前景：数据科学家与商业分析师的工作区别**
数据科学家的角色更接近于程序员和实验科学家，需应用机器学习技术解决业务问题。商业分析师则是业务与IT的桥梁，需要收集、验证和传达数据信息。两者的区别在于数据科学家侧重技术解决方案，而商业分析师更注重数据背后的商业故事。
4. **案例分享：墨尔本大学数据科学硕士项目**
墨尔本大学的数据科学硕士项目结合了计算机、统计和商科等多学科知识，培养学生数据收集、分析和建模能力。该项目为期两年，每年2月份开学，对申请人有严格的学术和英语要求，具体详见下节。
5. **申请要求与注意事项**
申请墨尔本大学数据科学硕士项目，需具备计算机科学、数据科学或统计学本科背景，并满足一定的学术成绩要求。英语方面，雅思总分需达到6.5且单项不低于6，否则需要通过10周的英语直升班课程。
