大数据时代催生新需求，新加坡越来越多广告公司、电信业者与银行等非传统科技企业近几年开始聘请专才，加强它们团队的数据分析能力。
应人才需求，新加坡本地大学近一两年，在数据分析领域推出更多新课程或扩大相关学科的招生人数。其中，新加坡管理大学大二及以上的学生未来将有机会加入新大-谷歌Squared数据与分析计划，透过实习掌握与时并进的数据分析技术，为将来加入数据分析领域做好准备。
方向：数据分析
研究大数据的先驱的麦肯锡，在报告《Big data: The nextfrontier for innovation, competition, andproductivity》中给出的大数据定义是：大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。
新加坡本地大学近年来在数据分析领域推出了更多新课程或扩大相关学科招生人数。
例如，早在2011年，新加坡管理大学信息系统学院就已经推出的商业信息技术硕士（数据分析学）课程，目前还有金融服务与分析学硕士课程。
南洋理工商学院也推出了“商业分析”专业课程，让学生在未来迅速变化的经济环境中占据额外优势。
除了数据相关专业之外，新加坡通信工程（Communication Engineering）专业是信息科学技术发展迅速并极具活力的一个领域。
通信工程专业中，尤其是数字移动通信、光纤通信、Internet网络通信使人们在传递信息和获得信息方面达到了前所未有的便捷程度。
毕业后可从事无线通信、电视、大规模集成电路、智能仪器及应用电子技术领域的研究，设计等相关工作。
对比：都叫Data，有何不同？
细细去看各国大学在数据科学领域开设的时间，会发现基本都是从2000年以后才开始有雏形，然后慢慢衍生，关于数据分析向还有其他几个类似的别称，比如：
1 Data Mining
2 Data Analytics
3 Data Studies
4 Data Science
5 Predictive Analytics
6 Business Analysis
7 Business Analytics / Intelligence
……
这其中，Data Analytics、Data Science和Business Analytics / Intelligence，是同学最常搞混的专业。
1、Data Analytics
Data Analytics从错中复杂的大数据中，抽丝剥茧地去得到想要的信息、趋势，进而做出最有利的决策。
主干课程：data mining（数据挖掘），advanced quantitative methods（高级计量方法），predictive analytics and forecasting models（预测分析建模），and big data visualization（大数据可视化）。
Data Analytics更专注于培养高阶数学、统计学以及数据挖掘的能力。基本上就是你当你需要进行分析时，可能会用到的技能／工具，你都会学到。
利用不同类别的database整理数据，用statistical modeling techniques、probability matrixes分析不同性质的数据。学会如何呈现数据，将数据视觉化让其他非理工人更能一目了然。
2、Data Science
Data Science相比而言更重视高阶的computer science，programming，and engineering，不只是会用这些程序而已，也可能学着自己写程序来运行analysis。
主干课程：machine learning / artificial intelligence（机器学习 / 人工智能）；cloud computing（云计算）；regression and time series analysis（回归与时间序列分析）；software engineering（软件工程）。
除了在data analytics课程提到的data mining, data modeling，and data presentation techniques，Data Science的课程也会着重于如何将以下这些应用在data分析上。
举例来说：如果你的Data十分复杂，市面上没有已开发的程序可以拿来用怎么办？这种情况下就要自己用程序语言eg R, Python, SAS, or Hadoop写出来。
3、Business Analytics / Intelligence
Business Analytics / Intelligence加上了“Business”，自然与商业管理有密不可分的关系。Business Analytics / Intelligence的确多是专为在商业环境工作而量身打造的专业。所以这样的课程大多归类在business school，或是professional school例如：会计学位的范畴下。
侧重课程：risk assessment and mitigation（风险评估和减轻）；performance reporting（性能报告）；efficiency optimization（效率优化）；supply-chain management（供应链管理）；marketing / executive decision-making（市场营销/行政决策）。
虽然在这个学位你也会学到data mining，predictive modeling，and analytics programming，只是这部分的比重会比其他两个专业（Data Analytics vs. Data Science）来的少。
毕竟是商业环境取向，当然也会学习如何分析网络社交媒体使用者的习性、一些会计财经、沟通技能等等。从这里就应该看得出来，BA / BI的课程比较没有那么“理工”。
以上就是小编为大家整理的关于热门专业大数据类优势分析及院校专业推荐，希望对大家有所帮助。更多新加坡有哪些公立大学、新加坡签证费用多少等问题可以咨询我们。
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