Business Analyst vs Data Scientist

Le guide de carrière Business Analyst de BrainStation peut vous aider à faire les premiers pas vers une carrière lucrative dans l'analyse commerciale. Lisez la suite pour en savoir plus sur les différences entre un Business Analyst et un Data Scientist.

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Pour comprendre la réponse à cette question, commençons par regarder ce qu'ils ont en commun. Un Data Scientist et un Business Analyst s'appuient fortement sur les données pour effectuer leurs recherches, en les analysant pour des modèles significatifs, souvent avec l'intention d'appliquer leurs connaissances à un problème. Mais chacun aborde cet objectif d'une manière différente, ou avec une portée ou un niveau d'expertise différent.

UN Scientifique des données est singulièrement axé sur les données et ce qu'elles peuvent nous dire. La science des données, cependant, est encore plus ambitieuse et ambitieuse que l'analyse des données, en examinant non seulement ce que les données disent, mais aussi ce qu'elles impliquent. Autrement dit, les Data Scientists utilisent des techniques statistiques avancées pour comprendre la causalité, et même faire des recommandations sur les actions futures. La science des données ne se limite pas non plus aux seules entreprises ; il s'applique à un large éventail de domaines et n'essaie pas nécessairement d'éclairer des décisions spécifiques - par exemple, en modélisant la propagation d'une maladie contagieuse, un Data Scientist pourrait aider les épidémiologistes à prédire sa croissance future, sans nécessairement faire de recommandations sur ce faire à ce sujet.

Mais dans presque tous les cas, la science des données consiste à creuser dans de grands ensembles de données. De cette façon, la science des données est dans un sens plus générale que l'analyse commerciale - car elle s'applique à de nombreux autres domaines de recherche en plus des affaires - mais dans un autre sens, la science des données est plus spécialisée, car elle se concentre plus directement sur ce que l'exploration de données peut produire. , et moins sur les types d'informations commerciales qui peuvent être dérivées d'autres méthodes, ou sur ce que signifient les informations basées sur les données lorsqu'elles sont appliquées au contexte de différents modèles conceptuels.



Alors que l'analyse commerciale comprend une grande partie de l'analyse de données - et peut en fait être considérée comme fondée sur l'analyse de données - elle considère un contexte plus large pour ces données : un analyste de données est hautement spécialisé dans sa capacité à manipuler des données, ce qui est certainement un compétence cruciale pour un analyste commercial, mais un analyste commercial examine également la manière dont les données s'intègrent dans les opérations plus larges d'une organisation - y compris les aspects qui ne sont pas nécessairement capturés par de grands ensembles de données, tels que la structure organisationnelle ou les protocoles de flux de travail. En effet, un analyste de données est un pro pour transformer les données en informations significatives, tandis que l'analyste commercial voit comment ces informations peuvent être efficacement mises en œuvre dans le monde réel.

Qui gagne le plus, les Data Scientists ou les Business Analysts ?

Les scientifiques des données ont plus d'éducation et un degré de spécialisation plus élevé, et ont donc un salaire plus élevé. Cependant, comme dans la plupart des domaines, les salaires varient considérablement en fonction de votre niveau d'expérience, de la ville, de l'entreprise et du secteur dans lesquels vous travaillez.

Dans un échantillon de trois sites de rapports sur les salaires (Glassdoor, Indeed et Neuvoo), nous avons constaté que les analystes commerciaux travaillant dans de grandes zones urbaines comme Los Angeles, New York ou Toronto peuvent s'attendre à un salaire moyen d'environ 86 000 $, 87 000 $ et 71 000 $ respectivement. , tandis qu'un Data Scientist travaillant sur les trois mêmes sites peut s'attendre à un salaire moyen d'environ 132 000 $, 137 000 $ et 101 000 $, respectivement.



En d'autres termes, lorsqu'on parle des deux domaines dans leur ensemble, la science des données a une prime salariale d'environ 50 %. Mais il est important de noter que, même au sein de chacune de ces désignations et zones géographiques, les salaires sont répartis le long d'une large courbe en cloche pouvant s'étendre sur des dizaines de milliers de dollars. Un analyste commercial plus expérimenté peut donc s'attendre à gagner plus qu'un Data Scientist junior. .

Kategori: Nouvelles