数据科学家和业务分析师之间的区别

1.数据科学家：数据科学家是通过统计编程设计、开发和部署算法，通过创建、分析和解释数据来创建模型的人，这最终将有助于提高业务效率。但他们不仅处理数据分析，而且开发使用机器学习算法的预测模型，这些算法支持业务制作工具、管理大量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
• 解决方案、结果和影响的沟通

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用例
• 微调机器学习模型
• 集成和存储数据。
• 应用统计建模

2.业务分析师：业务分析师是在业务中充当业务和信息技术团队之间桥梁的人。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。通常，他们从结构化和非结构化来源研究和提取重要信息，并使用这些信息来确定未来的业务绩效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
• 分析思维
• 质量保证
• 与利益相关者会面
• 可视化工具知识
• 信息技术
• 微软Excel

业务分析师的职责：

• 实施技术解决方案
• 在 IT 和业务运营之间建立桥梁
• 优化系统和流程
• 与他们的利益相关者沟通
• 确定项目的功能。
• 量化业务范围

数据科学家和业务分析师之间的区别：

S.NO.	DATA SCIENTIST	BUSINESS ANALYST
01.	A data scientist analyzes data.	A business analyst analyzes client and business requirement.
02.	Generally a data scientist analyzes patterns in the data and make suitable decisions.	Generally a business analyst interacts with clients and project managers to analyze their needs.
03.	Mostly they work only with structured data.	Where as a business analyst works with both structured and unstructured data.
04.	They perform predictive and prescriptive analysis.	They perform retrospective and descriptive analysis.
05.	They need to know Python, R, SAS, Spark, Tensorflow, Hadoop etc.	They need to know SQL, R, Tableau, and Excel etc.
06.	They uses tools like data warehousing, data visualization and machine learning etc.	They uses tools like  Axure, Blueprint, Bit impulse etc.
07.	Annual salary of a data scientist is about $120K.	Annual salary of business analyst is about $70K.
08.	They use models like  schema on query.	They use models like schema on load.
09.	Data scientists work on e-commerce, social media, finance, banking, IoT application industries.	Where as business analysts work is limited to businesses and consultancy services.