数据科学家
数据科学家是一个通过统计编程设计、开发和部署算法的人，通过创建、分析和解释数据来创建一个模型，这将最终有助于使业务更有效率。但他们不仅处理数据分析，而是开发预测模型，使用机器学习算法，支持商业决策工具，管理大量的数据并创建可视化，以帮助理解。
数据科学家的主要技能 ：
- 面向对象的编程(OOP)
- 解决问题
- Python, R, SAS
- SQL(结构化查询语言)。
- 机器学习算法
- 理解数据
- 沟通解决方案、结果和影响
数据科学家的职责：
- 数据预处理
- 创建预测模型
- 为业务发展制定新的测试案例
- 对机器学习模型进行微调
- 整合和存储数据。
- 应用统计学建模
商业分析师
商业分析师是一个在企业内部充当业务和信息技术组之间桥梁的人。他们主要与整个组织的利益相关者合作，以了解业务需求并为其设计解决方案。一般来说，他们研究并从结构化和非结构化的来源中提取重要信息，并利用这些信息来确定未来的业务表现和为业务用户提供更好的解决方案。
商业分析师的主要技能 ：
- 解决问题
- 分析性思维
- 质量保证
- 与利益相关者会面
- 关于可视化工具的知识
- 信息技术
- MS Excel
商业分析师的职责 ：
- 实施技术解决方案
- 建立IT和业务运营之间的桥梁
- 优化系统和流程
- 与他们的利益相关者沟通
- 确定项目的运作。
- 量化企业的范围
数据科学家和商业分析师之间的区别 ：
| 编号 | 数据科学家 | 商业分析师 |
|---|---|---|
| 1 | 一个数据科学家分析数据。 | 商业分析师分析客户和业务要求。 |
| 2 | 一般来说，数据科学家分析数据中的模式并做出合适的决定。 | 一般来说，商业分析师与客户和项目经理互动，分析他们的需求。 |
| 3 | 大多数情况下，他们只处理结构化的数据。 | 商业分析师则同时处理结构化和非结构化的数据。 |
| 4 | 他们进行预测性和规定性分析。 | 他们进行回顾性和描述性分析。 |
| 5 | 他们需要了解Python, R, SAS, Spark, Tensorflow, Hadoop等。 | 他们需要知道SQL、R、Tableau和Excel等。 |
| 6 | 他们使用诸如数据仓库、数据可视化和机器学习等工具。 | 他们使用像Axure、Blueprint、Bit impulse等工具。 |
| 7 | 数据科学家的年薪约为12万美元。 | 业务分析师的年薪约为7万美元。 |
| 8 | 他们在查询时使用模式等模型。 | 他们在加载时使用模式等模型。 |
| 9 | 数据科学家在电子商务、社交媒体、金融、银行、物联网应用行业工作。 | 商业分析师的工作则仅限于企业和咨询服务。 |
数据科学家和商业分析师的区别
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