1樓：近幾之蛇
大學專業和收入的關係，遠遠沒有具體崗位和收入的關係大。
如果只是關心錢的話，業務線收入最高的大概率是銷售，技術線收入最高的大概率是演算法。銷售就不說了，和專業無關，有技術背景當然更好，收入水平上不封頂。演算法的話，題主Master的學歷差了點，可能需要從小廠起步，或者需要各種實習專案經歷和獎項加成。
按部就班發展，不被淘汰的大廠演算法，5年百萬可期。至於前景，銷售永遠缺，永遠是結果導向；演算法也一直缺，而且可以降維競爭，所以不用太擔心崗位擬供給。
2樓：C.G
二者有互通之處、不過Data Science是妥妥的技術性和STEM，BA也基本是STEM但是有的學校可能更偏硬技術有的和商業更多聯絡。回國要找工作的話其實二者都差不多，更重要的是看你更傾向哪一塊吧。不過我覺得穩妥的話硬技術是更有保障的。
3樓：王必成
其實這兩個專業本身都是技術性、實用性較強的專業，能否找到工作跟個人能力關係最大，如果確實學到了紮實的技術，哪怕從100名左右的學校出來一樣很好找工作，因為這方面的人才缺口還是蠻大的。但從就業資料來看，Data Science在美國還是更好找工作，而且工程學院下的專案一般屬於STEM，在OPT期限長度和工作簽證方面都更受美國政策青睞，加上偏技術的工作對語言交流的要求較低，可能更適合中國的學生。但Business Analytics的優勢是回國就業面更廣，可以做技術，也可以做諮詢或市場營銷，或者去VC/FA這種的也不少，能力更加多樣化，回國發展的同學佔大多數。
當然，Data Science和Business Analytics這兩個專業也有很多共同的地方，而且可以通過選修課來重點發展自己感興趣的方向，所以兩者之間並沒有很清晰的分界線，讀Business Analytics的將來也可以純做技術，而Data Science的也可以轉諮詢或市場營銷，重點還是看個人的選擇，但是請盡早找到方向並做相關規劃，這些專案時間都很短，基本一開學就要著手準備求職和面試的事情，而不是等到快畢業再開始找.
Data Science 和 Finance 兩個領域的融合是什麼樣子的？
小濤子 這個還用想嗎？直接從master課程就可看出金融 數學 金融數學 金融 數學 計算機 金融工程 金融 資料科學 金融科技 當下比大資料還火的方向 vitu Data Science和Finance的融合其實就是Quant幹的活兒，其實就一句話，Quant幹的是個跨界的活兒 不管是買方的Qua...
有沒有data science博士專業，哪個學校比較好，不限國別？
冰糖葫蘆 推薦1.美國灣區，2.美國波士頓地區，3.多倫多大學，4.蒙特婁地區，其他地方就沒必要考慮了。因為optimization專業，出身極好 實變復變應該讀過了 建議強化統計和計算機內容。讀乙個計算機 cmu灣區分校容易錄取 或統計最好。就業，留美 掙錢多 留加 安全 好福利 回國 無種族問題...
美本專業data science還是biology
justaname 我也沒cs基礎選的ds 你要不先隨便選乙個，然後大一上都讀一下 沒cs基礎大一 ds上個程式設計入門課然後上乙個離散數學應該也就差不多了 我的感覺是bio是那種搭積木的學科，每個階段都有點意思，也都能有點用，然後搭著搭著就完全投入到乙個子領域了 ds是那種上完資料結構之後選的第四...