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想从事数据分析,我到底应该学BA还是DS?

指南者留学 Journey2021-02-09 13:35:46阅读量:1502

先说结论,BA和DS毕业了都可以做数据分析师,但有区别。(*DS还有其他各种选择,本文只针对Analyst 分析)

 

严格地区分来说,数据分析师分为2大类,Business Analyst 和 Data Analyst,两者的工作从本质上来说,都是通过分析数据来辅助商业决策,在实际工作初期也常有岗位互换的情况,但越往后职业发展路径的区别就越明显。

 

虽然BA学生可以从事Data Analyst,而DS的学生也能从事Business Analyst,但通常来说,BA专业与Business Analyst 更对口,DS专业与Data Analyst更对口,所以根本性问题与其说是选择BA还是DS,不如说是你以后想做Business Analyst 还是 Data Analyst?

 

Business Analyst 还是 Data Analyst ?

 

我们先从工作职责、工作内容、能力要求、薪资和职业规划这几个方面,来帮大家梳理下Business Analyst 和 Data Analyst 的同与异。

 

工作职责

相同的职责:

  • 分析大量复杂数据

  • 识别,分析和理解复杂数据集中的趋势或模式

  • 确定需要优化改进的地方

 

不同的职责:

Data Analyst的职责:

  • 设计和维护数据系统和数据库,包括对潜在问题进行故障排除 

  • 挖掘和清理数据以备分析 

  • 通过数据分析报表/报告,将其发现传达给公司高层或相关部门人员

Business Analyst的职责取决于行业,但通常来说主要职责包括:

  • 评估业务流程的效率、成本和其他有价值的指标 ,并提出改进建议

  • 支持或领导项目并与其他团队协调以产生更好的业务成果

 

从工作职责上我们可以看到,对于Data Analyst而言,工作止于数据,而对于Business Analyst而言,数据是其达成目标的方法。

 

工作内容

对于Data Analyst来说日常工作主要是:

  • 清理数据

  • 制作和维护不同部门的报表/报告

  • 创建内部和面向客户的报表/报告

 

而对于Business Analyst来说日常工作主要是:

  • 分析业务需求

  • 了解业务需求

  • 项目管理与开发

  • 验证解决方案

  • 辅助商业决策

  • 执行质量测试

 

不要觉得Data Analyst 看起来略Low,而Business Analyst 看起来更有前途,其实前者对技术能力要求更高,而后者更注重对业务的理解能力。

 

能力要求

Data Analyst 的能力要求

  • 熟练掌握数据挖掘技术

  • 熟悉数据框架和机器学习

  • 熟悉SQL,R或Python

  • 敏捷开发方法论知识

 

Business Analyst 的能力要求

  • 良好的数据化思维

  • 了解数据库基本操作和常用的算法模型

  • 良好的沟通能力,能够将数据转化为可行的见解

  • 必要的项目管理能力

     

薪资水平

从薪资上来看,在美国Data Analyst和Business Analyst的工资差异不大,平均来讲年薪都在7.5-8.5万美元,前者的工资稍高一点,而不同的公司、岗位和城市会有所差异。

 

业务分析师薪资:

数据分析师薪资:

职业规划

最后我们再来说下两者的职业晋升路线。

 

在初期的阶段,两个岗位上的工作者经常会有互换身份的情况发生,也就是说如果1个初入职场的Business Analyst完全可以换个方向去做Data Analyst,反之也可以从Data Analyst转变成Business Analyst。而如果在工作岗位上连续工作了3-5年之后,那么一般Business Analyst走向M-管理岗的居多,而Data Analyst 走向P-专业技术岗的居多。


在M-管理岗这条路线上最终会成为公司高级管理层人员,而P-专业技术岗最终会成为数据科学家。如果想成为数据科学家的话,那么需要按照下面这张技能地铁图逐步掌握相应的技能。


想要成为数据分析师,不管是Business Analyst 方向还是Data Analyst方向,并不存在高低好坏之分,工作内容和薪资等方面的差异初期也不太大,因此有比较大的试错空间,重点还是要看更长远的职业规划来做出选择。


那怎么知道自己是更喜欢做Business Analyst 还是Data Analyst 呢?一种方式是从相对口的学校项目的学习内容有个大概判断。我们从BA和DS两个专业来说下各自的学习内容和就业方面的同与异,方便大家做出适合自己的选择。

 

BA vs DS

 

学习内容

没有什么专业是凭空出现的,都是在已有的专业上融合或演变而来。


BA是由MS in Statistics下的Applied Statistics分支发展进化而来,其理论基础是统计学,也包含了Data Mining和Regression Model的运用。


但是Applied Statistics有很大的局限性。一般来说,此专业以学术研究为导向,能力强的都继续读PhD。但随着市场的需要,更加适合商业实际应用需求的BA也就慢慢衍生了出来。


DS是以计算机科学为基础进化而来。与BA不同,其理论基础包括工程学、计算机工程和计算机科学。DS涉及到的专业知识还包含了Machine Learning/Cloud Computing/Optimization等。

 

因此在在学习内容上:
BA= 40% Statistics + 30% Computer Science + 30% Business
比较适合文科/商科/理科/工科背景的申请人申请。


Data Science= 30% Statistics +50% Computer Science +20% Application
比较适合理工/工科背景的申请人申请。


可以看出不管是BA还是DS,都包含统计学和计算机科学方面的内容,但是统计学和计算机科学内容占比不同,BA包含商科基础知识,DS包含一些不同领域(不只是商业)的实际应用。


尤其注意的是同样是BA,不同学校也会有不同课程设置的倾向,有的学校商科方面的内容会多些,有些学校计算机方面的内容会多些。多数学校会将BA设置在商学院下面,而有些学校会设置在工学院(如西北大学和康奈尔大学)或者信息学院(如CMU)下面。

 

就业方向

从就业的角度来说:

 

BA主要偏应用,主要走业务方向(加强版业务经理,技术难度不大),DS的学生偏算法,主要走技术方向(升级版码农,高薪,技术难度大)。


因此也有一些更看好DS就业“钱景”的同学,因为申请受到专业限制等各方面原因,另辟蹊径,拿BA当DS来申来读!有这种想法的同学特别需要注意,BA虽然会学习机器学习这方面的内容,但是其深度方面肯定是不如DS专业的,因此需要自学一些数据科学方面的算法和理论,可以参考前文中提到的数据科学知识地铁图。


同时也有一些同学不想做码农,恐惧996,直接放弃DS申请BA。不可否认的是DS课程内容的学习,多少会有些难度,影响“发量”,而BA课程设置中的一些商业基础理论方面的内容,对于想走业务方向的同学来说还是大有裨益的。


实践出真知。不管是申BA还是申DS的同学,想要真正了解某个学习就业方向到底适不适合自己,喜不喜欢,能不能hold住,说到底只有真正体验过才能有答案。因此,建议同学们有机会的话还是多实习,到行业中去试炼一下。


那如果你没有合适的实习机会,又不想水实习,指南者也为大家提供了BA和DS方向的行业项目实战演练和实习机会,通过完整体验行业真实项目的方式帮助大家提前了解学习以及今后的工作内容。同时,也可以利用这样的实践经历,积累专业技能,向招生官展示你的专业素养,对留学申请也有很强的助力。

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