编译|SW 黄念 校对|姚佳灵
前言
如果你对大数据了解不足，可能会惊讶地发现数据科学家和商业分析师提供不同的结果。即便这种情况发生了，你也不会是唯一的一个，因为这两种职业经常被混为一谈。今天我们将呈现六张信息图，助你拨开数据科学的迷雾。
商业分析师和数据科学家都是使用数据的专家，但他们以不同的方式使用自己的专业知识，正如目前的就业前景所佐证的——公司对商业分析师的需求远高于对数据科学家的需求。
通常情况下，商业分析师因为他们在商科、人文学科的专业背景，擅长于在各种来源的数据中挖掘信息，用以评估过去、现在和未来可能的经营业绩。然后他们向企业用户解释那些结论，企业用户需要商业分析师给出在那种状况下最有效的分析模型和方法。
与此相反，数据科学家因为有计算机科学、数学和技术的强大学术背景，他们事实上通过使用统计程序开发了收集数据的框架，并通过创建及实施支持他们成果的算法来应用数据。这些算法有助于商业决策和数据管理，同时创建数据可视化以帮助解释收集到的数据。
要了解更多数据科学家和数据分析师之间的差异，请看下面的信息图，以确保你聘用合适的专业人士，以满足你独特的业务需求。
商业分析师VS数据科学家
在大数据时代，分析处理复杂信息会带来改变世界的创新。为了理解这些数据，许多公司聘用包括商业分析师和数据科学家在内的许多专家。
他们是谁？
商业分析师
从结构化和非结构化的来源研究和提取有价值的信息，解释过去的、现在的和将来的经营业绩，确定最佳分析模型和途径，为商业用户提供和解释解决方案。
数据科学家
借助统计编程，设计、开发和运用算法来支持商业决策制定工具，管理海量数据，创建可视化以帮助理解。
他们接受了什么教育？
大部分商业分析师都有包括商科和人文学科在内的多种教育背景。与此同时，数据科学家则来具有计算机科学、数学及技术等教育背景。
商业分析师和数据科学家的具体教育情况及专业课程如表所示：
他们拥有什么技能？
商业分析师和数据科学家都是运用数据辅助决策的专家。然而，他们是用不同的方式、利用相同或类似的工具来应用他们的技能。以下所列技能为该领域硕士应该具备的技能。
来自大数据文摘
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