Business Analyst kumpara sa Data Scientist

Ang gabay sa karera ng Business Analyst ng BrainStation ay makakatulong sa iyong gawin ang mga unang hakbang tungo sa isang kumikitang karera sa pagsusuri sa negosyo. Magbasa pa para matuto pa tungkol sa mga pagkakaiba sa pagitan ng Business Analyst at Data Scientist.

Maging Business Analyst

Makipag-usap sa isang Learning Advisor para matuto pa tungkol sa kung paano makakatulong sa iyo ang aming mga bootcamp at kurso na maging Business Analyst.

Sa pamamagitan ng pag-click sa Isumite, tinatanggap mo ang aming Mga tuntunin .

Hindi maisumite! I-refresh ang page at subukang muli?

Salamat!

Magkikita rin tayo.

Upang maunawaan ang sagot sa tanong na ito, magsimula tayo sa pamamagitan ng pagtingin sa kung ano ang pagkakapareho nila. Ang isang Data Scientist at isang Business Analyst ay lubos na umaasa sa data upang maisagawa ang kanilang pananaliksik, sinusuri ito para sa mga makabuluhang pattern, madalas na may layuning ilapat ang kanilang mga insight sa ilang problema. Ngunit ang bawat isa ay lumalapit sa layuning iyon sa ibang paraan, o may ibang saklaw o antas ng kadalubhasaan.

A Data Scientist ay nakatutok sa data at kung ano ang masasabi nito sa amin. Ang data science, gayunpaman, ay mas malawak at ambisyoso kaysa sa pagsusuri ng data, hindi lamang tumitingin sa kung ano ang sinasabi ng data kundi pati na rin kung ano ang ipinahihiwatig nito. Ibig sabihin, gumagamit ang Data Scientist ng mga advanced na diskarte sa istatistika upang maunawaan ang sanhi, at kahit na gumawa ng mga rekomendasyon sa mga aksyon sa hinaharap. Ang agham ng data ay hindi rin limitado sa negosyo lamang; nalalapat ito sa isang malawak na hanay ng mga larangan, at hindi kinakailangang subukang ipaalam ang mga partikular na desisyon – halimbawa, sa pamamagitan ng pagmomodelo sa pagkalat ng isang nakakahawang sakit, maaaring makatulong ang isang Data Scientist sa mga epidemiologist na hulaan ang paglaki nito sa hinaharap, nang hindi kinakailangang gumawa ng anumang mga rekomendasyon sa kung ano gawin tungkol dito.

Ngunit sa halos lahat ng kaso, ang data science ay tungkol sa paghuhukay sa malalaking hanay ng data. Sa ganitong paraan, ang data science sa isang kahulugan ay mas pangkalahatan kaysa sa pagsusuri sa negosyo – dahil nalalapat ito sa maraming iba pang larangan ng pananaliksik bukod sa negosyo – ngunit sa ibang kahulugan, ang data science ay mas dalubhasa, dahil mas nakatutok ito sa kung ano ang maaaring ibunga ng data mining. , at mas kaunti sa mga uri ng mga insight sa negosyo na maaaring makuha mula sa iba pang mga pamamaraan, o kung ano ang ibig sabihin ng mga insight na nakabatay sa data kapag inilapat sa konteksto ng iba't ibang konseptong modelo.

Bagama't ang pagtatasa ng negosyo ay may kasamang napakaraming pagsusuri ng data - at sa katunayan ay masasabing nakabatay sa pagsusuri ng data - isinasaalang-alang nito ang isang mas malawak na konteksto para sa data na iyon: ang isang Data Analyst ay lubos na dalubhasa sa kanilang kakayahang manipulahin ang data, na talagang isang mahalagang kasanayan para sa isang Business Analyst, ngunit tinitingnan din ng isang Business Analyst ang paraan kung paano umaangkop ang data sa mas malalaking operasyon ng isang organisasyon – kabilang ang mga aspeto na hindi kinakailangang makuha ng malalaking set ng data, gaya ng istruktura ng organisasyon o mga protocol ng daloy ng trabaho. Sa katunayan, ang isang Data Analyst ay isang propesyonal sa paggawa ng data sa mga makabuluhang insight, habang nakikita ng Business Analyst kung paano epektibong maipapatupad ang mga insight na iyon sa totoong mundo.

Sino ang Mas Kumita, Mga Data Scientist o Business Analyst?

Ang mga Data Scientist ay may higit na edukasyon at mas mataas na antas ng espesyalisasyon, at sa gayon ay nag-uutos ng mas mataas na suweldo. Gayunpaman, tulad ng sa karamihan ng mga larangan, may kaunting pagkakaiba-iba sa mga suweldo, depende sa iyong antas ng karanasan, at sa lungsod, kumpanya, at sektor kung saan ka nagtatrabaho.

Sa isang sampling ng tatlong site sa pag-uulat ng suweldo (Glassdoor, Indeed, at Neuvoo), nalaman namin na ang Mga Business Analyst na nagtatrabaho sa malalaking urban na lugar tulad ng Los Angeles, New York, o Toronto ay maaaring umasa ng average na suweldo na humigit-kumulang $86,000, $87,000, at $71,000 ayon sa pagkakabanggit , habang ang isang Data Scientist na nagtatrabaho sa parehong tatlong lokasyon ay makakaasa ng average na suweldo na humigit-kumulang $132,000, $137,000, at $101,000, ayon sa pagkakabanggit.

Sa madaling salita, kapag pinag-uusapan ang tungkol sa dalawang larangan sa kabuuan, ang data science ay may premium na suweldo na humigit-kumulang 50 porsyento. Ngunit mahalagang tandaan na, kahit na sa loob ng bawat isa sa mga pagtatalaga at heograpikal na lugar na ito, ang mga suweldo ay ibinabahagi sa isang malawak na bell curve na maaaring umabot ng sampu-sampung libong dolyar – kaya ang isang mas may karanasan na Business Analyst ay maaaring asahan na kumita ng higit sa isang Junior Data Scientist .