随着大数据时代的到来以及数据在商业领域的应用，商业分析，数据分析，数据科学（以下称BA/DA/DS）这些专业越来越火，开设的学校很多。而且在美国，BA/DA/DS几乎全部属于STEM类别，也就是毕业后可以申请在美国36个月的签证。
如今，对掌握Deep Analytical Skills的人才的需求有29W的缺口。对大数据熟悉和编程能力的强调已经成为了大数据时代的一个要求。但对于BA/DA/DS这些概念，各个行业其实一直没有一个明确的界定。今天就带大家看一下BA/DA/DS的细分，让大家对未来有一个更清晰的定位。
Business Analyst
Business Analyst 又被叫做商业分析。一般公司有两个职位：Program Manager和 Project Manager，他们的主要职能就是产品、业务方向的发展。在大数据时代开始前，与产品和业务相关都是由这两个职位拍板。他们凭借行业经验和对市场的嗅觉来决定公司产品方向。
进入大数据时代，一切的决策不再是凭借经验和嗅觉来定义，所有东西都需要用数据来说话。所以这个职位又有了新的定义就是Business Analyst。
BA的核心工作
BA的核心工作是基于自身业务，利用一定的数据分析能力，主要是SQL，Python或者R去帮助老板做Presentation或回答他的问题。
举个栗子，《英雄联盟》打算发布新款皮肤，那哪种画风在什么样的市场最受欢迎？哪种产品分别在全球的不同市场的投入，支出，收益的比率最高与最低？BA要给不同的产品，不同的项目组做数据报表，对产品排序，通过数据来说话。
这个时候BA是站在高管的角度，运用数据分析能力给公司提供决策与支持。
这就是BA经常干的事儿，相比DA/DS，他们会更接近市场，经常和高管见面刷刷存在感，展示一些业务上的新想法，当然这些新想法都是源于数据基础。
哪些同学适合BA方向
Coding不是很强，喜欢Social，而且情商比较高。BA更像业务经理的升级版，贴近市场，有很多机会和高管接触。做BA的另一个核心就是喜欢和公司高管在一起，喜欢和人打交道。情商高的同学做这一块，升职机会很多。
一些做的比较好的Senior BA，在高层会议时高管一般都会带机智的BA。因为开会前要准备大量数据，PPT等。
BA的薪资相较于DS会低一些，但是BA的上升空间很大。技术固然重要，但是业务上面的提高对公司的促进也是不可小看的。
因此，BA最重要的是熟悉业务流程，了解上级想法，当好上级的小棉袄，有一定数据分析能力。
BA 职业发展路线
刚进入这个行业时你需要做的就是把积累BA所需要的技能。具体的工作业务经验要慢慢积累。
时间长了以后，随着你对业务越来越理解，你会成为Senior，薪资在$90318/每年。
成为Director的薪资差不多是$131630/每年。BA的核心路线就是当你熟悉业务之后就往管理路线发展。
Data Analyst
DA和BA的工作其实比较接近，但BA更多的在做业务上的商业分析和修正，DA则是做更长远的发展上去做数据分析。
同样是《英雄联盟》发布皮肤，DA分析的方向是为什么一款皮肤在美国累计销售额超过1000万美元，但在国内却仅仅卖了500万人民币，DA就是基于现有的数据找出背后的原因。
哪些同学适合Data Analyst方向
相比较于BA的商业分析仅在业务范围内，DA则需要处理更多的数据，所以对Python和R有一定要求，对统计，A/B Test和SQL的要求比BA高，并且要求会一点Model。
做DA适合数学、统计学功底好的同学，因为DA的工作几乎都是和数据打交道，从数据中找问题，解决问题。另外DA和高层打交道的机会要相对少一些，适合不太会Social或者不太爱和外国人打交道的同学。
Data Analyst的发展路线
DA的薪资和BA大致持平，不过也有很多同学DA做到了Senior DA 就转去做DS了，薪资翻的非常快。
Data Scientist
如果说BA是解决表面问题，DA是找出问题背后的原因，那么DS则是从根本上去解决问题。比如把公司的产品，物流，财务等做到极致。这里面就涉及到重新建模的东西了。在一些大数据实验里面，DS往往是做比较核心的东西，DA往往做类似于助手的工作。DS要想办法通过模型的优化，产品的优化，数据的优化，去达到目标或者提高参数来使得用户更满意。
Data Scientist核心工作
上图所示的是一个循环，从Business Understanding，首先确定商业痛点了解自己的业务流程，懂的自己的目标：盈利，所以一定要把产品和客户关系处理好。这些每一个都是一个业务，业务下面就会有海量数据，所以要懂得数据。这些数据往往都有很多问题，比如缺失值处理、特征变量转化、特征选择和维度变化、标准化、归一化、稀疏化。所以需要对数据Cleaning，叫Data Preparation。
当你把数据清理干净后，就要放入模型里面，模型一般都由Data Scientist来做，然后要进行Evaluation，Evaluation后又会回到Business Understanding，这叫结果导向。这就形成了一个闭环Circle，目的是为了把客户的现金流最大化，最终如果达到了要求，就可以部署上去。
哪些童鞋适合DS方向
DS 的技术核心就是应用数学、统计数学以及Computer Science，需要深度学习Python，R，SQL，Model。热爱数学的小伙伴不二之选。
DS职业发展路径
DS是所有科技公司都最最最缺的人才，从上面的薪资就可以看出，DS的起薪就接近BA和DA的两倍。
虽然大家都知道这些高薪职位，但是对3个职位的技能掌握程度要求其实很模糊。
对于春招想要冲刺Data岗位的同学，你是否存在以下的一个或者多个问题：
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关于准备面试的一些建议
Business Analyst
对于BA来说，A/B Test 是必备技能，然后就是简单的概率统计知识，SQL和Excel 是核心技能。Model，Python和R你只需要会用就可以了。最后Communication也非常重要，不然你怎么去高层刷存在感？
Data Analyst
DA核心是找寻和解决问题，所以Python和R都必须熟练掌握。A/B Test、Model、SQL一样不能落
Data Scientist
DS的核心集中在Model和Python等技术上。所以深度了解Python，R，SQL，ML以及Tensorflow。
其实BA，DA，DS都会考到的是统计概率，SQL，R，Python， A/B Test。BA和DA需要熟练掌握SQL，和A/B Test。
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对于DS来说，还会考到Experimental、算法、Big Data、Coding、Machine Learning。
这里需要强调一点，根据职图的导师反馈，现在DS面试都会涉及最近很火的Machine Learning，比如面试官会问你SVM内的解释，Lagrange Multiplier，Duality Problem，调参和Overfitting For SVM等问题。同时XG Boost的残差学习，Overfitting for XG Boost，Bagging， Stacking和Ensembling on models这些DS最基本的问题也是必考内容。
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