 谁是数据科学家 数据科学家是大数据处理者，负责收集、分析和解释大量格式化和非格式化数据。他使用先进的分析技术（包括机器学习和预测建模）来发现模式和趋势，解释结果和预测结果，并制定可行的计划。
谁是业务分析师
业务分析师他确定了组织变革的技术解决方案，并通过数据分析指导企业改进流程、产品、服务和软件。作为推动变革的推动者，业务分析师为企业识别并执行新的机会。 数据科学家与业务分析师
业务分析师和数据科学家这两个术语通常作为同义词使用来描述数据空间中的工作角色。数据科学家执行业务分析，而业务分析师则确定组织的缺陷和机会。
业务分析师与数据科学家不同，因为他们的重点是业务模型本身。数据科学家通过统计来看待问题，而业务分析师则更采用综合的方法来处理业务。
这项工作角色之间的区别主要在于两个数据科学家使用机器学习和特征工程，以及业务分析师使用更多互动的利益相关者会议。
差异
技能： 科学家数据使用软件工程和分析技术。业务分析师需要分析知识，以及沟通、分析思维、谈判、技术数据操作和管理相关的技能。他们并不总是使用需要编程的工具。学习曲线和技能培训都不同。
职责： 科学家自动完成业务分析师的任务，并经常提供意见。他们专注于预测。业务分析师提供 IT 功能的规范。除了预测性之外，他们还关注描述性。
工作机会：科学家数据可以在科学领域扮演各种角色，从系统的机器学习应用科学到更以客户为中心的角色，例如数据分析顾问另外，业务分析师可以在不同的业务领域发挥作用，例如IT业务、中小企业业务和数字营销业务。
薪资：数据科学家的平均薪资比商业分析师的收入要高。
相似处
这个工作角色都与数据分析和解决两个问题有关。他们使用可视化工具和预测建模，同时分析历史数据任务任务。业务分析师可能会成为数据科学家，并获得数据库架构、大数据和大数据技术方面的额外认证。
技能
语言和工具——数据科学家使用以下语言：Python、R、SAS 和 SQL。此外，他们使用面向对象编程（OOP）和 Jupyter Notebook。除了 Tableau 和 Google Data Studio 等可视化工具外，业务分析师还使用 Excel、SQL 和 MS Office。
技术技能——科学家数据运用机器学习算法、大平台数据和技术。业务分析师应用IT、预测和质量保证工具来实现成果。
软技能——数据科学家需要解决问题、领域知识、分析思维和沟通等软技能。业务分析师必须具备丰富的演讲和沟通技巧、解决问题的能力、分析能力和创新思维。
目标
数据科学家的目标是设计更便宜、更的解决方案，净化业务更高效。业务分析师的主要目标是通过确定KPI、洞察力和解决组织的业务问题来实现业务转型。
哪个角色适合您
如果您想在未来的职业生涯中担任数据科学家和业务分析师，您必须探索您想要的职位类型并为此做好准备。
例如，您喜欢使用技术和工具吗？机器学习和软件工程的先进技术让您兴奋吗？您拥有纯技术或统计背景吗？您能够使用大数据以及 Hadoop 和 Hive 等大数据平台吗？您对数据库架构了解吗？独立工作以发现感觉听起来像您的情况吗？当然，您天生就适合扮演数据科学家的角色。
您是否能够在旅途中轻松地与团队成员和利益相关者进行沟通？您是否有足够的勇气成为组织中的技术变革者？您属于非技术学历背景吗？然后，您就可以对业务分析师的职位感到满意。
数据科学职业与商业分析职业
数据科学家参与收集数据和分析的前端。他们利用技术技能、设计算法、部署模型来分析、开发和部署数据。数据科学着眼于驱动数据中发现的趋势和模式的因素。
业务分析师通常会发现数据趋势并发现使用该信息来改进业务运营的方法。业务分析师利用技术和运营领域的数据趋势进行业务转型。
数据科学家的课程和认证更加重视数学、统计学和机器学习。他们还教授数据科学家部署的算法编码，以发现趋势背后的原因并进行预测建模。
商业分析课程教授组织变革所需的额外技能和知识。教育包括数据管理和统计分析。数据可视化也是业务分析课程的关键组成部分，因为为实用的决策提供数据是业务分析师工作角色的主要部分。
|
