DS專業、CS專業、BA專業哪個更適合？

DS和CS在難度方麵存在較大區別。DS的整體(ti) 難度是中等，絕大多數同學都能拿到Offer，輪空的概率較低，但頂級的項目難度非常大，並不低於(yu) CS的頂級項目。

對於(yu) 想要在北美就業(ye) 的同學來說，CS是在北美就業(ye) 最強的學科，通用性更高，競爭(zheng) 也就更加激烈。CS的開發崗位較多，在北美的就業(ye) 難度較小。CS可以選修DS的課程，因此CS的崗位兼容了DS。DS在北美起步通常做data analyst（數據分析師），薪資中等，競爭(zheng) 較小，三年左右有機會(hui) 轉data scientist，薪資和SDE（開發工程師）基本持平。後期data scientist和SDE基本在同一水平線。

在國內(nei) 算法工程師的薪水會(hui) 高於(yu) 開發工程師，但開發崗位的競爭(zheng) 難度遠遠低於(yu) 算法崗位。DS最終考察的是該模型所達到的指標，例如圖像算法會(hui) 考察圖像檢測的錯誤率，推廣搜則是考察用戶在該平台消耗的時間和金錢，工作成果可以得到有效量化。年輕人有較強的數據分析能力和思考能力，也可以在工作中有較為(wei) 出色的表現。CS則會(hui) 相對穩定一點，無論國內(nei) 外，需求穩定，工作質量和工作量直接掛鉤，可以熟能生巧。

在求職時，CS的刷題難度會(hui) 高於(yu) DS。DS和CS在就業(ye) 時都需要做題，DS隻需要達到中等水平，但是CS需要達到較高的水平。雖然在求職時存在一些難易區分，但工作到後期，開發崗位會(hui) 更簡單，因為(wei) 沒有具體(ti) 的指標要求。

BA的申請難度整體(ti) 較小，BA的頂級項目會(hui) 稍弱於(yu) DS的頂級項目。如果僅(jin) 僅(jin) 是畢業(ye) 後想從(cong) 事數據相關(guan) 的工作，對於(yu) 技術沒有過多的要求，可以帶上BA專(zhuan) 業(ye) 混申。

就業(ye) 難度兩(liang) 者在北美差不多，在國內(nei) 有較大差異，算法就業(ye) 會(hui) 明顯難於(yu) 分析師。BA起薪低於(yu) DS和SDE，後期會(hui) 向DS發展，路徑趨於(yu) 相似。國內(nei) 算法轉BA比較容易，類似於(yu) 對於(yu) 已經做過的業(ye) 務做分析，但是BA很難轉向算法，從(cong) 一個(ge) 不直接提供價(jia) 值的工種轉向直接提供價(jia) 值的工種，難度較大。在國內(nei) 做數據分析前期無法體(ti) 現價(jia) 值，但後期隨著對業(ye) 務的熟練度增加，能提供的價(jia) 值越來越豐(feng) 富，薪水最終可以和算法工程師趨於(yu) 持平。DS就業(ye) 是看指標，BA則是累積需求，是一個(ge) 量變產(chan) 生質變的過程，通過業(ye) 務需求累加分析經驗，工作上壓力較小。

BA的領域集中在商科領域或金融領域，DS的領域涉及較廣。BA在近幾年的熱度較高，有一部分學校的BA傾(qing) 向量化，較為(wei) 看重編程能力。BA如果不加入經濟學習(xi) 的部分，很多時候都是在做數據處理，如果帶入模型能力，就會(hui) 在BA的基礎上疊加一層預測屬性，有更大的指導建議和價(jia) 值。

以上三期就是師姐關(guan) 於(yu) DS專(zhuan) 業(ye) 的全部分享。