商业分析和数据科学的真正区别
2019年8月1日星期四上午12:00
随着我们坚定地进入21世纪，一些职位比其他职位更受欢迎。你肯定会发现很少（如果有的话）电梯操作员、音像店老板和百科全书推销员。为了适应今天的条件，并为未来做准备，新的工作已经出现，以满足我们现代技术驱动的社会的需求。两个研究领域——商业分析和数据科学——可以帮助你获得在当今劳动力中具有竞争力所需的技能，并承担有影响力和挑战性的角色。
作为一名商业分析师或数据科学家，你将学习如何运用你的知识来解决私营企业、政府或非营利组织的重要问题。尽管这些职位需求量很大，而且看起来很相似，但商业分析和数据科学是不同的领域，需要独特的技能。以下是两者的主要相似点和不同点。
商业分析和数据科学之间的相似之处
商业分析和数据科学都是通过收集和管理数据、建模和预测以及做出影响业务决策的有价值的见解来利用数据来改进组织。
一个硕士学位通常需要你在这些领域的职业发展，为更高级别的职位打开机会，并增加你的收入潜力。能够用R、python和SAS编程对于分析这两个学科的数据至关重要。
商业分析使用公司数据来做出即时的商业决策
为了解决定义明确的业务问题，业务分析师使用高级统计数据来分析公司数据，如成本和利润，以了解过去的业绩并预测未来的业绩。他们的发现有助于企业做出实际的改变，提高效率和组织。业务分析师对公司的日常决策至关重要。
在获得商业分析研究生学位之前，分析师来自各种背景，包括管理、商业、金融、IT或计算机科学。商业分析硕士课程是灵活的，因为它允许来自任何背景的人学习统计分析，预测分析，数据可视化和有效的沟通，为商业领袖提供明确和可操作的建议。
商业分析不涉及大量的编码或数学，非常适合那些喜欢解决复杂问题并提供实用的、数据驱动的结论的人。
数据科学为未来的业务增长和发展提供见解
数据科学家将统计学和建模与计算机科学相结合，使用有关客户或产品用户的算法和大数据来回答广泛的问题。他们发现了地理、购买行为或季节等因素之间的模式和联系。他们的见解被用来帮助公司对未来的业务发展做出明智的决策。
数据科学家比业务分析师拥有更专业的技术技能。他们编写代码，建立算法，然后进行统计分析。使用机器学习和人工智能在数据科学中越来越普遍。这个领域有时需要硕士学位，这对那些在数学或计算机科学方面有很强背景的人很有吸引力。
商业分析和数据科学是截然不同的，但它们都提供了利润丰厚的职业道路和无限的潜力。
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来源:
https://www.educba.com/data-science-vs-business-analytics/
https://www.mastersindatascience.org/careers/data-analytics-vs-business-analytics/
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