未来金领职业对比：数据科学 VS 商业分析，你觉得自己更适合哪一个领域？
文摘
2024-10-03 01:56
美国
你知道为什么越来越多的人涌向数据科学和商业分析领域吗？未来几年，这两个行业的工作机会会呈现爆炸式增长，但这两者有什么区别呢？今天我们就来深入了解，让你更清楚自己适合哪个方向！我们现在处在大数据和人工智能飞速发展的时代，几乎每个行业都在进行数据革命，从社交网络到医疗、从商业到政府，数据科学家和商业分析师正是这场数据革命的中坚力量，他们帮助企业和机构从数据中提取有价值的信息，解决现实世界的难题。数据科学可以追溯到20世纪中期，起初它只是统计学和计算机科学的交叉应用。随着技术进步，数据规模变得空前庞大，企业需要新方法来从中提取规律。到2000年代，像Google这样的公司开发了处理大数据的工具。如今，数据科学不仅是一门学科，它已经成为推动人工智能和大数据发展的核心力量。数据科学专业以研究生为主。原因在于数据科学涉及到广泛且复杂的知识领域，包括高级统计学、机器学习、深度学习、大数据处理等，这些内容需要具备较好的编程和数学基础。但也有部分学校提供数据科学本科项目，比如，密歇根大学提供2个稍有不同的数据科学本科项目，但它们都是由工程学院EECS系和文理学院统计系联合开设。相对而言，机器学习、概率与统计和大数据处理是数据科学比较难的课程，需要对数学和算法掌握较好，否则，学起来会感到吃力。商业分析是一个新兴领域，特别是在2010年代初期开始迅速流行。与数据科学不同，商业分析更多关注企业内部的运营、市场和财务决策，帮助企业优化资源和提高利润。随着大数据技术（比如Hadoop 海度普）和数据科学、机器学习的发展和成熟，商业分析逐渐成为企业做出数据驱动决策的核心工具。像麻省理工这类大学首先推出相关的研究生项目，推动了这一领域的发展。2015年以后，更多大学也开设了商业分析本科和研究生项目。比如宾大商业分析本科项目由运营、信息与决策系和统计系联合开设。在本科课程中，学生会学习统计学、微观经济学和宏观经济学等基础课程，还有数据分析与可视化、数据库管理等核心课程，以及机器学习和预测分析等高级课程，还有一些关于财务、市场、项目管理和商业方面的课程。如果希望尽早进入商业分析领域工作，本科阶段就可以学习商业分析。如果本科时学习的是其他专业，或者已经具备工作经验，研究生阶段学习商业分析可以获得更高层次的商业机会。有点类似于印度学生本科学理工科，研究生读MBA。下面我们从5个不同的角度比较一下数据科学和商业分析。为方便理解，我们结合比亚迪汽车和特斯拉汽车来举例。两者的目标有什么不同？
数据科学的目标是从复杂和海量的数据中发现隐藏的模式和趋势，帮助公司做出更智能的决策。比如，数据科学家通过分析比亚迪的车辆传感器数据，结合交通和天气信息，发现某些地区在特定天气条件下电动汽车的充电需求会增加。于是，建议比亚迪在这些地区增加充电站布局，以应对未来的需求高峰。商业分析则专注于企业的运营优化，提高效率和利润。比如，商业分析师通过分析比亚迪的销售数据和客户反馈，发现客户在选择电动汽车时更关注续航里程而不是车辆外观。因此，建议比亚迪优先投资电池技术升级，以提升销量和市场竞争力。两者使用的数据类型有什么不同？
数据科学处理的数据来源非常广泛，比如社交媒体上的留言、传感器记录的温度、文本数据，甚至图片和视频。它不仅处理像表格一样的结构化数据，还处理杂乱的非结构化数据。因为数据太复杂，数据科学家需要用电脑或者手机来帮忙收集海量数据并分析。举个例子，特斯拉汽车通过传感器记录行驶时的每一个细节，数据科学家分析这些数据，帮助车子更聪明地更安全地自动驾驶。商业分析主要是使用公司日常的数据，比如销售额、成本和市场情况等，目标很明确，相当于在已知范围内找答案。比如，比亚迪发现今年第三季度的销量比预期低，于是商业分析师分析客户反馈，发现大家觉得车子的续航里程不够长，建议公司升级电池技术。商业分析就是用这些数字帮助公司了解市场的现状，并做出改进。使用的工具有什么不同呢？
为了看到数据中的细微差别，数据科学就像使用“数据显微镜”，需要使用Python和R等编程语言，以及机器学习算法和人工智能模型进行分析和预测。比如，一位数据科学家通过这些工具分析社交媒体的评论和交通数据后，发现特斯拉的充电站在交通繁忙的高速公路附近布局更密集，于是建议比亚迪在这些地方多建一些充电站，以提升竞争力。商业分析用的工具像“计算器”，帮助企业解决具体运营问题。分析师用Excel、Tableau和Power BI等工具，告诉公司现在应该做什么。比如，一位商业分析师用Excel整理了比亚迪和特斯拉在中国的销售数据，生成图表，显示特斯拉在大城市更受欢迎。然后通过分析客户反馈，发现大家觉得比亚迪的续航里程不够高，于是建议公司升级电池技术，以便提高比亚迪电车在大城市的市场占有率。工作重点和输出结果分别是什么？
数据科学专注于更复杂的模式识别和预测，输出的是模型和深度分析报告，帮助公司了解未来的趋势。例如，数据科学家通过分析大量市场数据、环保政策变化以及消费者行为，预测未来几年欧洲的电动汽车需求会大幅增长。基于这一预测，数据科学家建议比亚迪提前增加电动汽车的欧洲出口布局，以抢占市场先机。商业分析则专注于解决当前问题，提供直接的建议，帮助公司优化现有的运营。例如，商业分析师通过分析比亚迪与特斯拉在市场上的销售数据，发现价格是消费者更倾向于选择特斯拉的主要原因。商业分析师因此建议比亚迪调整一款电动SUV的定价，以与特斯拉竞争并吸引更多价格敏感的客户。这个策略可以帮助公司立即提升销量。数据科学家和商业分析师在美国的就业前景如何？
在美国市场，LinkedIn上发布了6127个数据科学家招聘职位，其中政府和一些敏感行业发布了457个需求。微软公司也发布了122个相关岗位，发现在微软工作的校友有852个。我们找到一个入门级数据科学家职位，是微软一周前发布的，主要面向刚开始工作的求职者。这个职位要求有学士学位，专业可以是数据科学、数学、统计学或者计算机科学等。职位要求候选人能够处理不同类型的数据，应用统计方法，使用SQL或Hadoop等工具，具备一些机器学习经验，并能使用Python、Perl等编程。这个职位的年薪大约在$81,900-$160,200之间。数据科学发展很快，尤其是在人工智能、机器学习和大数据等领域，工作机会很多。数据科学家需要会编程、开发算法和分析数据，这就导致数据科学毕业生找工作时，主要是亚裔学生之间的竞争，因为他们在编程和技术上表现很优秀。不过和数量庞大的印度学生比，我们华人学生有一些优势。我们来美国市场看看商业分析的工作机会，打开Linkedin，发现有8360个商业分析相关的招聘信息。亚马逊发布了142个岗位，发现在亚马逊工作的校友也很多，有708人。我们来看看一个入门级岗位，这是几天前重新发布的，说明没有招到合适的人员，这个职位叫叫做 Business Analyst I, Seller Insights & Planning。要求本科以上学历，会基本的数据分析，懂得使用像SQL这样的工具处理数据，还需要会用Quick Sight、Tableau或Power BI这样的工具做图表和报告。薪水在 $50,200 到 $107,400。商业分析专业的工作机会很多，主要在咨询、金融、市场营销、运营管理和战略规划等领域工作。不过，这个工作需要更好地理解业务和沟通，求职时竞争对手主要是本地人才，因为他们在语言和文化上有优势。另外，很多印度籍留学生在数据分析和语言文化上也很强，也是强有力的对手。如果你擅长语言文化和沟通，商业分析工作很适合你。总结：商业分析和数据科学都是很重要的工作，也都是极具前景的职业选择。商业分析师专注于现在，如果你擅长商业决策，想在激烈的市场竞争中帮助公司改进现有业务，商业分析是你的最佳选择。而数据科学家侧重于未来，如果你喜欢分析复杂的数据模式，用人工智能和机器学习等高级技术，帮助公司预测未来的市场趋势，数据科学是你的理想领域。那么，你觉得自己更适合哪一个领域？是像数据科学家那样洞察未来，还是像商业分析师那样帮助公司优化运营？欢迎在评论区留下你的见解👇![]()
