數據科學與商業分析：你應該選擇哪條職業道路？

數據科學與商業分析作為一個工作領域是每個數據科學和分析專業的學生都在努力解決的一個困惑，這是可以理解的。 這些術語在流行話語中經常互換使用，而實際上，這兩個領域之間存在根本差異。

在本文中，讓我們分解數據科學和業務分析之間的區別，以幫助您更好地理解它們。

讓我們從了解業務分析師和數據科學家解決的問題開始。

業務分析師與數據科學家——他們解決的問題類型

這是一個有趣的例子來理解這一點。

假設您管理一家銀行——您負責實施兩個重要項目。 與您一起的是一個由數據科學家和業務分析師組成的團隊。 這兩個項目是：

• 制定商業計劃以確定開展價值 XXXX 美元的業務所需的員工人數。
• 開發一個模型來識別系統中的欺詐或潛在欺詐交易。

你認為哪一個應該映射到哪個團隊？

如果你深入思考，你會發現第一個問題的要求更多的是通過宏觀變化來進行業務假設和策略修改。 要成功做到這一點，顯然需要良好的業務理解和決策能力。 另一方面，第二個是關於從數據中尋找模式並做出有意義的決定。

因此，雖然第一個項目正確映射到業務分析團隊，但第二個項目正確映射到數據科學團隊。

有了這個解決方案，現在讓我們更深入地研究這兩個領域並了解在它們中脫穎而出所需的技能。

商業分析

業務分析的作用是通過使用分析技術並提供數據驅動的建議，充當業務運營與 IT 之間的鴻溝。 因此，業務分析師必須具備良好的業務理解能力和必要的數據技能——如統計學、計算機科學、編程等。

業務分析師做什麼的？

業務分析師充當 IT 和業務領域之間的調解人。 他們的目標是通過使用數據、技術和分析找到改進流程和提高生產力的最佳方法。

業務分析所需的技能

如果您希望在業務分析方面表現出色，則需要以下一些重要技能：

• 數據解釋：企業處理不斷增加的數據。業務分析師必須理解和解釋這些數據，相應地清理它，並從中找到見解。
• 講故事和可視化：傳達調查結果是業務分析師的另一項重要任務。他們充當 IT 和業務之間的橋樑，應該能夠將他們的結論無縫地傳達給所有相關方。 這包括使用圖表、圖形等視覺輔助工具。
• 分析推理：業務分析師需要成為快速決策者，這需要批判性思維、邏輯思維、分析等。當業務分析師處理和理解數據時，推理能力在日常操作中派上用場。
• 統計和數學技能：正確描述數據的能力對於業務分析很重要。這需要了解相關的統計和數學工具。 在需要根據當前數據建模、推斷、估計或預測的場景​​中，此技能也會派上用場。
• 溝通技巧：口頭和書面溝通技巧對於業務分析師都很重要。由於它們填補了兩個重要領域之間的空白，因此它們充當主要的傳播者和信息提供者。 在這種情況下，在溝通中保持清晰簡潔就變得更加重要。

數據科學

數據科學是一個涵蓋性術語，包括算法、統計學、計算機科學和相關技術，用於深入研究大數據並從中尋找模式。 數據科學的目標是通過研究以前的趨勢、習慣等做出有根據的、數據支持的預測。

數據科學家做什麼的？

數據科學家使用不同的算法——從原生算法到機器學習算法再到業務數據和識別模式。 這些模式對於預測未來的行為或結果很有用。 他們還創建不同的假設，根據可用數據對其進行測試，並根據測試結果接受或拒絕它們。 總體目標是做出更好的預測，從而實現總體業務目標。

數據科學所需的技能

在數據科學領域取得成功所需的主要技能包括——

• 統計和統計分析：由於假設形成和檢驗是這一角色的重要組成部分，數據科學家必須親身體驗不同的統計檢驗、似然估計等。
• 編程和計算機科學：計算機科學技能與數據科學家極為相關，因為他們使用不同的算法。如果能夠優化這些算法或者從計算機科學的角度深入研究它們，那就太好了。 此外，他們需要編程技能來處理業務數據和尋找模式。 一些重要的編程語言包括——Python 和 R。
• 機器學習：數據科學家必須熟悉甚至親身體驗機器學習。這包括使用不同的 ML 算法並在需要時分析和優化它們。 機器學習幫助數據科學家從數據中發現了比以往更多的東西，使其成為數據科學家工具包中不可替代的工具。
• 數據可視化：歸根結底，數據科學家也需要傳達他們的發現。這需要具備數據可視化技能，將技術數據轉化為易於理解的信息。

商業分析與數據科學——全面比較

商業分析和數據科學的職業道路

業務分析師傾向於在更面向業務的戰略角色中取得進步，這也涉及企業家精神。 相反，數據科學家更多地從事研究和編程，這使他們更適合擔任項目經理或首席數據科學家。

這是一張簡表，列出了商業分析和數據科學領域中可用的不同職業選擇。 請注意，工作角色的職位級別從上到下遞增。

結論

商業分析和數據科學都是極具吸引力和創新的領域。 如果您對理解數據感興趣，您會發現自己對這些領域中的任何一個都感到滿意。 然而，兩者之間存在細微差別——我們希望我們在本文中為您闡明了這一點！

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