据科学家和业务分析师之间的区

乍一看，数别似乎不大。这两条职业道路都具备一些相同的技能和目标，但主要职能却截然不同。

数据科学家开发流程，将大量数据转化为可操作的信息。数据科学家在业务分析链的早期阶段工作。典型的数据科学家会发现模式，这些模式是流程变化的原材料。

业务分析师使用流程分析和基准测试来向各部门的利益相关者提供信息。这些专业人员使用数据科学团队的报告来识别效率低下和增长机会。数据驱动的建议通过演示文稿从分析师流向投资者和高管。

我们全面了解了数据科学家和业务分析师之间的区别，并重点介绍了这些路径。如果您具有创业精神、沟通技巧和技术知识，那么您可能最适合做业务分析师。

通过阅读这篇博客文章，您可以了解商业分析硕士学位的全部知识。

数据科学家和业务分析师的背景

用于衡量搜索词兴趣度的 Google Trends 显示，从 2004 年到 2020 年，“商业分析师”的搜索量保持相对稳定。“数据科学家”一词的 泰国数据 搜索量直到 2015 年才真正开始增长。

谷歌搜索“商业分析师”和“数据科学家”之间的差异揭示了每个学科的历史深度。365 Data Science 和国际商业分析协会 (IIBA) 进行的调查讲述了两种职业道路的故事。

365 Data Science 联系了 1,001 名数据科学家，以了解有关该职业的更多信息。70% 的受访者为男性，符合典型 IT 专业人士的性别特征。

Statista 对 2020 年科技领域性别平衡的审查发现：

IIBA 对 5,030 名商业分析 网络营销的本质是什么以及为什么需要它 师的调查发现，该领域的男女差距较小。52% 的参与者为女性，而 48% 的参与者为男性。IIBA 还发现，女性分析师的年薪比男性分析师高 3%。

商业分析行业在性别平衡方面比其他商业领域更胜一筹。Catalyst 对标准普尔 500 指数公司的审查发现，女性在以下类别的工作中所占比例。

数据科学最近发展迅猛，但大学里却缺乏统一的课程。早期的数据科学家大多在大学数学和统计学系从事学术研究。

根据 365 Data Science 的调查，典型的数据 香港领先 科学家拥有研究生学位。48% 的受访者拥有硕士学位，27% 拥有博士学位。

没有典型的本科学位可以为数据科学家的职业生涯做好准备。365 Data Science 在调查中发现了 472 个不同的本科学位。受访者分为以下几类：

商业分析师依靠学位和认证来证明其能力。IIBA 确定 44.5% 的分析师拥有学士学位，34.3% 的分析师拥有硕士学位。

织颁发的专业认证非常有益。分析师认为证书很有价值，因为：

根据 365 数据科学研究，数据科学家在专业领域的平均工作年限为 4.5 年。参与者报告称，他们在数据科学岗位上拥有两年的工作经验。数据科学家凭借热门技能和大量机会弥补了他们缺乏工作经验的缺陷。

IIBA 发现，业务分析师的经验比数据科学家丰富，尽管差距不大。64% 的受访者表示，他们的专业经验不超过 10 年。

商业分析师和数据科学家的平均年龄表明专业人士处于职业生涯的不同阶段。美国职业教育协会 (ASPE) 估计，2017 年商业分析师的平均年龄为42.2 岁。Stack Overflow 对 7,088 名数据科学家的调查发现，平均年龄为30.5 岁。