数据科学与商业分析：你应该选择哪条职业道路？

数据科学与商业分析作为一个工作领域是每个数据科学和分析专业的学生都在努力解决的一个困惑，这是可以理解的。 这些术语在流行话语中经常互换使用，而实际上，这两个领域之间存在根本差异。

在本文中，让我们分解数据科学和业务分析之间的区别，以帮助您更好地理解它们。

让我们从了解业务分析师和数据科学家解决的问题开始。

业务分析师与数据科学家——他们解决的问题类型

这是一个有趣的例子来理解这一点。

假设您管理一家银行——您负责实施两个重要项目。 与您一起的是一个由数据科学家和业务分析师组成的团队。 这两个项目是：

• 制定商业计划以确定开展价值 XXXX 美元的业务所需的员工人数。
• 开发一个模型来识别系统中的欺诈或潜在欺诈交易。

你认为哪一个应该映射到哪个团队？

如果你深入思考，你会发现第一个问题的要求更多的是通过宏观变化来进行业务假设和策略修改。 要成功做到这一点，显然需要良好的业务理解和决策能力。 另一方面，第二个是关于从数据中寻找模式并做出有意义的决定。

因此，虽然第一个项目正确映射到业务分析团队，但第二个项目正确映射到数据科学团队。

有了这个解决方案，现在让我们更深入地研究这两个领域并了解在它们中脱颖而出所需的技能。

商业分析

业务分析的作用是通过使用分析技术并提供数据驱动的建议，充当业务运营与 IT 之间的鸿沟。 因此，业务分析师必须具备良好的业务理解能力和必要的数据技能——如统计学、计算机科学、编程等。

业务分析师做什么的？

业务分析师充当 IT 和业务领域之间的调解人。 他们的目标是通过使用数据、技术和分析找到改进流程和提高生产力的最佳方法。

业务分析所需的技能

如果您希望在业务分析方面表现出色，则需要以下一些重要技能：

• 数据解释：企业处理不断增加的数据。业务分析师必须理解和解释这些数据，相应地清理它，并从中找到见解。
• 讲故事和可视化：传达调查结果是业务分析师的另一项重要任务。他们充当 IT 和业务之间的桥梁，应该能够将他们的结论无缝地传达给所有相关方。 这包括使用图表、图形等视觉辅助工具。
• 分析推理：业务分析师需要成为快速决策者，这需要批判性思维、逻辑思维、分析等。当业务分析师处理和理解数据时，推理能力在日常操作中派上用场。
• 统计和数学技能：正确描述数据的能力对于业务分析很重要。这需要了解相关的统计和数学工具。 在需要根据当前数据建模、推断、估计或预测的场景中，此技能也会派上用场。
• 沟通技巧：口头和书面沟通技巧对于业务分析师都很重要。由于它们填补了两个重要领域之间的空白，因此它们充当主要的传播者和信息提供者。 在这种情况下，在沟通中保持清晰简洁就变得更加重要。

数据科学

数据科学是一个涵盖性术语，包括算法、统计学、计算机科学和相关技术，用于深入研究大数据并从中寻找模式。 数据科学的目标是通过研究以前的趋势、习惯等做出有根据的、数据支持的预测。

数据科学家做什么的？

数据科学家使用不同的算法——从原生算法到机器学习算法再到业务数据和识别模式。 这些模式对于预测未来的行为或结果很有用。 他们还创建不同的假设，根据可用数据对其进行测试，并根据测试结果接受或拒绝它们。 总体目标是做出更好的预测，从而实现总体业务目标。

数据科学所需的技能

在数据科学领域取得成功所需的主要技能包括——

• 统计和统计分析：由于假设形成和检验是这一角色的重要组成部分，数据科学家必须亲身体验不同的统计检验、似然估计等。
• 编程和计算机科学：计算机科学技能与数据科学家极为相关，因为他们使用不同的算法。如果能够优化这些算法或者从计算机科学的角度深入研究它们，那就太好了。 此外，他们需要编程技能来处理业务数据和寻找模式。 一些重要的编程语言包括——Python 和 R。
• 机器学习：数据科学家必须熟悉甚至亲身体验机器学习。这包括使用不同的 ML 算法并在需要时分析和优化它们。 机器学习帮助数据科学家从数据中发现了比以往更多的东西，使其成为数据科学家工具包中不可替代的工具。
• 数据可视化：归根结底，数据科学家也需要传达他们的发现。这需要具备数据可视化技能，将技术数据转化为易于理解的信息。

商业分析与数据科学——全面比较

商业分析和数据科学的职业道路

业务分析师倾向于在更面向业务的战略角色中取得进步，这也涉及企业家精神。 相反，数据科学家更多地从事研究和编程，这使他们更适合担任项目经理或首席数据科学家。

这是一张简表，列出了商业分析和数据科学领域中可用的不同职业选择。 请注意，工作角色的职位级别从上到下递增。

结论

商业分析和数据科学都是极具吸引力和创新的领域。 如果您对理解数据感兴趣，您会发现自己对这些领域中的任何一个都感到满意。 然而，两者之间存在细微差别——我们希望我们在本文中为您阐明了这一点！

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