大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于usc的市场营销怎么样的问题，于是小编就整理了4个相关介绍usc的市场营销怎么样的解答，让我们一起看看吧。
USC哪个专业？
usc大学的优势专业有很多，比如政治学、英语学、医学、药学、心理学、物理、土木工程、税法、市场营销、石油工程、生物医学、社会学、社会工作、商业分析、历史学、经济学、金融学、金融工程、教育、教育政策、教育心理学、教育管理与监督、计算机科学、计算机工程、机械工程、会计、化学工程等。
大数据和商业分析相比，哪个前景好？
谢谢邀请！
首先，大数据和商业分析的前景都是不错的，可以根据自身的知识结构和兴趣爱好进行选择。
大数据经过多年的发展，目前已经形成了一个初步的产业链，这个产业链中包含大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析、大数据运维和大数据教育等几个常见的岗位。另外，从数据的角度出发，大数据的相关工作岗位还包括数据***集、数据整理（数据清洗等）、数据存储、数据安全等，这些岗位往往与物联网、云计算相关技术也有密切的联系。
大数据目前正处在落地应用的初期，随着产业互联网的发展，大数据将与物联网、云计算、人工智能等技术共同赋能传统行业，所以未来大数据的应用前景还是非常广阔的，学习大数据相关技术是一个不错的选择。另外，当前正处在大数据时代，作为职场人来说，掌握一定的大数据技术，尤其是数据分析技术是很有必要的。
商业分析专业是近几年新兴的专业，国内有部分高校开设了相应的实验班，但是相比于国外的大学（MIT、UT Austin、USC等）来说，国内的商业分析专业尚处在发展的初期。商业分析与大数据的关系非常密切，商业分析专业的知识结构包括商业、统计学和计算机三大部分，可以说商业分析与大数据一样也是一个典型的交叉学科。
商业分析专业是在大数据时代背景下，培养更加专业的商业领域的专业人才，也可也说是大数据在商业领域的垂直专业，从这个角度来说，商业分析专业的发展前景也是不错的。
大数据也好，商业分析也罢，都是互联网发展带来的新兴专业，这些专业未来的发展前景也将伴随着互联网的发展而发展，相信随着大数据、云计算、人工智能等技术的落地应用，大数据和商业分析专业将会有更好的发展机遇。
最后，大数据分析、商业分析对于基础学科的要求比较高，尤其是数学知识，所以对于选择这些方向的学生来说，一定要重视数学等基础学科的学习。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
大数据 or 商业分析的前景分析
大数据
商业分析
商业分析其中一方面也涉及统计，统计也是需要大数据的支撑的。而大量的数据***是死的，都要加上人的主观能动性的分析才会得到人们想要的答案。所以说这两者融合起来运用会增加企业的助攻，也会让企业运行得更加的顺畅。
这两者肯定是各有各的优缺点，其实题主应该想问的是接下来的5年-10年这两者谁先会发展得更加的迅速吧。不知道你是准备创业或者是就业，或者还是单纯的想问问。
如果是就业的话，我建议还是大数据前景相较于商业分析来说面更宽一些，薪资水平也会更加的高一些。毕竟跟互联网沾边的职位薪水确实是要高出不少，岗位也还蛮多的。也相当于大学选专业，你选择冷门还是热门？这都是很纠结的问题，因为我们谁也无法准确的预知未来是怎么样的。
BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。BD大数据（Big Data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。（参见百度百科）
大数据分析与BI商业智能一定程度上可以相互融合，BI中包含一些企业内部的数据分析，大数据分析中有一种体现为BI商业智能，企业可根据不同发展阶段，使用不同方案。初期阶段通常推荐通过MDM（主数据）、BI来做数据治理分析。所谓大数据分析，顾名思义是对海量数据进行分析，多用于行业、产业、国计民生、社交网络数据，但当前对于绝大多数企业而言，应用集成、数据治理、业务整合都没有做好，甚至信息化系统还存在缺失的情况下，大数据建设对于企业来说显然是为时尚早。
BD大数据涉及的技术更庞杂一些，从4V规模性（Volume）、多样性（Varity）、高速性（Velocity）和价值性（Value）四个方面要求：数据的***集渠道、工具更加多样；加工、存取、处理速度也更快，且海量数据要求存储模式也发生巨大的改变，其中，MPP跟Hadoop是两种典型模式，前者更方便，尤其是对于T/P级没有问题，如果数据量级更大就绕不开Hadoop了。大数据面对的数据格式：格式化、非格式化、半格式化都有，需要涉及更多技术数据处理手段，比如：语音识别、图像识别，以及一系列高级的算法。这些都要求大数据建设需要更高端的人才储备。
对于企业而言数据治理项目、建数仓，对生产、经营、管理数据进行沉淀、加工、分析，在数据量的逐渐增多之后，迁移到基于MPP技术（比如：GreenPlum）数据存储分析平台上，这是一个最佳路径。毕竟，企业内部的生产、经营、管理数据的价值密度，比不同渠道***集过来的所谓大数据价值密度要高很多，做BI或者准大数据项目建设的投入产出比大数据项目建设也要高很多、成功率也相对较高。
至于说两者的前景，两个前景都很好，但如果对于问这个问题的朋友，我建议从数仓、数据治理、BI入手学习，然后再慢慢择机进入大数据领域，练拳不练功到老一场空，到时大数据的落地路径、工具方法、生态体系等也会更加成熟，现在仍有喧嚣没有落下来。
大数据和商业分析如果要说哪个前景好，这个问题是不用质疑的，肯定是大数据，未来的商业分析若离开了大数据，则肯定是没有前景。大数据的应用将会在未来主宰人类的各个领域的生活，纯粹的大数据是毫无意义的，但一旦被云计算，人工智能所利用数据则具备了思维能力，大数据将是智能中心，这个时候的商业分析将大部分是大数据的应用分折，举列来说市场有多大需求，供需平衡的关系将决定商业分析的方向及价值意义。没有大数据的支撑，商业分析只能是瞎子摸象。
让我推荐肯定是选择大数据，编程是最给力的。
待遇好，赚钱多，技术深耕，人际关系简单。
但是，对你来说选择哪个得看你更适合哪个，更喜欢哪个。
学编程一般是本科以上学历，最好是[_a***_]生，逻辑思维好点，喜欢钻研，坐得住板凳。
这和商科的东西，差别还是挺明显的。
你可以两个方向都找点资料看一看，编程没学过就找一本J***a的入门书来看一下，尝试着写两个基本程序，就从Hello World开始吧。
如果觉得挺有意思，那就有学习编程的基础。
考虑就业和待遇肯定是应该的，但我认为更重要的是兴趣和职业持久力，能在一个领域里深耕下去才能获得比较大的成就，也能上升到一定的高度。虽然各个领域做好了都能赚钱，但大数据编程确实还是待遇非常不错的。
而且，程序员在全世界都是吃香的，也是通用的，这点上可能是其他行业不太能比的。
在乔治城大学 (Georgetown University) 就读，是怎样一番体验？
谢谢邀请，我们经过研究提出以下观点，希望能够解决您的问题。
著名美剧《The good wife》中女主角进入了芝加哥顶级的律师事务所，身为公司合伙人的Will问道：“你大学是在哪里就读的？”“我是乔治城大学毕业的”，合伙人笑道：“我也是，那里的法律是最好的。”
其实，我国外交部长王毅也受国家公派在乔治城大学外交学院学习过，然而国内许多人却对这座坐落于华盛顿市中心地区的大学不甚了解。
你能想象一座大学就在离白宫两英里处不远的地方吗？
乔治城大学位于华盛顿特区的市中心，距白宫仅两英里左右。
坚持价值投资和逆向投资并取得优秀成绩的公募和私募基金经理有哪些？
国外做价值投资，比较出名的便是巴菲特。而其实，也有很多其他的基金经理也做与巴菲特类似的价值投资，而正如巴菲特之前所说的，他们都师从格雷厄姆。正如巴菲特在1984年，为了纪念由Benjamin Graham和D***ed L. Dodd所合著的《Security Analysis》出版五十周年的一次演讲中提到的这些人：
第一位是Walter。这是他的业绩：
Walter***取完全的分散投资策略，目前持有着百多只股票。他知道如何去寻找那些以低于其价值的价格出售的股票。而这就是他所做的全部事情。他从来不担心那天是不是星期一，或者是不是一月份，又或者是不是大选的年份。他只是单纯的说，“如果我能够以40分的价格买入一项价值为1元的生意，肯定有好事情会发生”。他持有的股票数量比我多出许多，且他似乎没有兴趣知道所买入的公司是从事什么生意的。也就是说，我本人对他全没有任何影响力。这就是他的优点，他几乎完全不受任何人的影响。
第二个例子是Tom Kn***，是我在Graham-Newman公司的工作伙伴。在二战前，他曾在普林斯顿主修化学系。参战回来后，他成了沙滩的无业游民。有一天，他得知D***e Dodd在哥伦比亚开办一项有关投资的夜间课程。他报读了那项课程后，发现自己对投资产生了极大的兴趣。于是，他申请进入哥伦比亚商学院，并在那里取得MBA学位。其间，他有修读了Dodd和Graham开办的课程。35年后的今天，当我要向他求证以下的资料时，我又在海边见到了他。所不同的是，今天他已是沙滩的主人了。在1968年，Tom Kn***和Ed Adnerson（另一个Graham的学生），和几个拥有相同投资信念的伙伴，一起开创了Tweedy, Browne Partners公司。Table-2中列出了他们这些年来的投资成绩。
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