数据科学家与业务分析师

现代企业的成功与其管理数据的方式密切相关。今天的公司必须对他们生成的数据进行大量的分析和研究，以更好地了解他们的客户以及他们与企业产品或服务的关系。 此任务需要特殊技能来理解数据中的模式，确定数据将如何促进业务增长，以及不断变化的功能将如何带来必要的变化。这项工作由数据科学家和业务分析师共同完成。 数据科学家和业务分析师有时可以互换使用。两者都涉及处理大数据，但方式不同。了解数据科学和业务分析之间的区别很重要。本文将帮助您了解这两个职业之间的主要区别。 哪种技术职业适合您？ 准备好改变您的职业并加入世界下一个劳动力队伍了吗？在 Thinkful，我们通过各种技术项目为您提供支持，让您具备热门技能。

参加我们的测验 数据科学家和业务分析师之间有什么区别？ 数据科学家专门从事高级数据操作，包括编写复杂的算法和计算机编程。业务分析师更专注于创建和解释有关业务日常运营情况的报告，并根据他们的发现提供建议。 虽然业务分析师通常专注于发现数据趋 哥伦比亚手机号码格式 势并提出技术解决方案以改善组织的运营，但数据科学家更专注于了解驱动这些趋势的因素。话虽如此，数据科学家和业务分析师都密切合作，向利益相关者推荐解决方案。 这两个领域都具有巨大的发展潜力，并且它们提供了受欢迎且回报丰厚的职业选择。毕业生和早期职业专业人员可以快速进入数据科学领域，但商业分析需要管理和业务发展方面的经验。



现在您已经了解了基本差异，我们将更深入地探讨数据科学和业务分析的定义。 什么是数据科学？ 数据科学是一个跨学科领域，涉及提取和分析原始数据以提供结构化数据。数据科学家与业务分析师一样，参与提取、格式化、分析和维护大数据集。他们通常更多地在数据收集和分析过程的前端工作。 由于他们的职责还包括设计、开发和部署算法以收集和分析数据，因此他们倾向于在这些领域培养更多的技术技能。 虽然数据科学和业务分析都依赖于一些编码知识和数据操作，但数据科学包括大数据、机器学习和人工智能等更专业的领域。 什么是业务分析？ 业务分析是通过识别需求和推荐为利益相关者提供价值的解决方案来分析、组织和促成企业变革的实践。

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