Nghề nghiệp
Data Analyst vs. Data Scientist: Phân Biệt Ra Sao?
Data Analyst vs. Data Scientist: Phân Biệt Ra Sao?
Data và các chuyên gia như Data Scientist, Data Analyst chưa bao giờ đóng vai trò quan trọng đến thế trong tất cả các lĩnh vực như hiện nay. Data analyst vs data scientist, cũng trở thành hai nghề cực kỳ “hot” và có triển vọng.
Các chủ đề về ngành nghề liên quan đến data vẫn đang được bàn tán rầm rộ trên các diễn đàn không chỉ bởi sức cạnh tranh và cơ hội nghề nghiệp lớn. Một trong những điều các bạn trẻ quan tâm là nên hiểu như thế nào để phân biệt hai khái niệm data analyst và data scientist.
Bài viết này sẽ giúp bạn “vạch trần” sự khác nhau giữa hai nghề nghiệp này.
Trước khi tìm hiểu sự khác nhau giữa data analyst vs data scientist, hãy cùng điểm qua định nghĩa chính của mỗi ngành khoa học dữ liệu này.
Data Analyst là gì?
Định nghĩa Data Analyst là gì?
Data Analyst là người chịu trách nhiệm thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để đưa ra những nhận định và thông tin hữu ích cho việc ra quyết định trong tổ chức. Data Analyst sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu để tìm ra mẫu số, xu hướng và thông tin quan trọng từ dữ liệu, từ đó đưa ra những giải pháp và khuyến nghị cho các vấn đề liên quan đến doanh nghiệp.
Công việc của Data Analyst bao gồm thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, xử lý, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo tính chính xác và khả dụng. Sau đó, họ sử dụng các phương pháp thống kê và các công cụ phân tích dữ liệu để khám phá thông tin quan trọng và đưa ra nhận định. Kết quả phân tích được trình bày dưới dạng báo cáo, biểu đồ và đồ thị để truyền đạt và thuyết phục các bên liên quan.
Data Analyst thường làm việc trong các tổ chức, công ty, tổ chức phi lợi nhuận và các lĩnh vực khác nhau như tài chính, marketing, y tế, giáo dục, bảo hiểm và nhiều ngành nghề khác. Với sự gia tăng về lượng dữ liệu và sự phụ thuộc ngày càng cao vào thông tin dữ liệu, vai trò của Data Analyst ngày càng trở nên quan trọng và có triển vọng trong thời đại kỹ thuật số.
Công việc chính của một Data Analyst
Công việc chính của một Data Analyst bao gồm:
Thu thập và tiền xử lý dữ liệu: Data Analyst thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu, báo cáo, tệp Excel, hệ thống giao dịch, và các nguồn dữ liệu công khai khác. Sau đó, họ tiền xử lý dữ liệu bằng cách làm sạch, chuẩn hóa, và biến đổi dữ liệu để đảm bảo tính chính xác và khả dụng cho quá trình phân tích.
Phân tích và khám phá dữ liệu: Data Analyst sử dụng các phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu để khám phá mẫu số, xu hướng, và thông tin quan trọng trong dữ liệu. Họ áp dụng các kỹ thuật thống kê, khai phá dữ liệu, và học máy để tìm ra thông tin giá trị từ dữ liệu và đưa ra những nhận định quan trọng.
Xây dựng báo cáo và biểu đồ: Data Analyst biểu diễn kết quả phân tích dữ liệu dưới dạng báo cáo, biểu đồ, đồ thị và các công cụ trực quan khác. Họ sắp xếp thông tin một cách rõ ràng và truyền đạt nội dung phân tích một cách dễ hiểu cho các bên liên quan.
Đưa ra khuyến nghị và quyết định: Dựa trên những phân tích và nhận định, Data Analyst đưa ra khuyến nghị và giúp các quyết định kinh doanh được thông minh hơn. Họ cung cấp thông tin cần thiết để đánh giá hiệu suất, tối ưu hóa quy trình, tăng cường hiệu quả và giúp doanh nghiệp đạt được mục tiêu.
Theo dõi và đánh giá hiệu quả: Data Analyst theo dõi hiệu quả của các chiến dịch, dự án và hoạt động kinh doanh thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu liên quan. Họ đánh giá sự thành công của các chiến lược và đề xuất cải tiến để tối ưu hóa hiệu quả.
Ngoài ra, Data Analyst còn thực hiện các nhiệm vụ khác như phân tích dữ liệu về thị trường và khách hàng, dự báo và dự đoán xu hướng, phân tích chi phí và lợi nhuận, và hỗ trợ trong việc xây dựng và quản lý các dự án dữ liệu.
Kinh nghiệm ứng tuyển vị trí Data Analyst
Để ứng tuyển vị trí Data Analyst, bạn nên có các kinh nghiệm sau:
Kiến thức về phân tích dữ liệu: Có hiểu biết vững về các phương pháp phân tích dữ liệu, kỹ thuật thống kê và các công cụ phân tích dữ liệu phổ biến như SQL, Python, R, Excel, Tableau, Power BI và các công cụ BI khác.
Kỹ năng thu thập và xử lý dữ liệu: Có khả năng thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau, tiền xử lý và làm sạch dữ liệu để chuẩn bị cho quá trình phân tích.
Hiểu biết về lĩnh vực kinh doanh: Có hiểu biết về các ngành công nghiệp, quy trình kinh doanh và các chỉ số hiệu suất quan trọng.
Kỹ năng phân tích và tư duy logic: Có khả năng phân tích dữ liệu một cách logic và đưa ra nhận định có cơ sở từ dữ liệu đã phân tích.
Kỹ năng trình bày và giao tiếp: Có khả năng biểu diễn kết quả phân tích dữ liệu một cách rõ ràng và truyền đạt thông tin một cách dễ hiểu cho các bên liên quan.
Sự chính xác và tỉ mỉ: Làm việc với dữ liệu đòi hỏi sự chính xác và tỉ mỉ trong quá trình xử lý và phân tích dữ liệu.
Kỹ năng độc lập và làm việc nhóm: Có khả năng làm việc độc lập và đồng thời cũng có khả năng làm việc trong nhóm, cộng tác và chia sẻ thông tin với đồng nghiệp.
Sự học tập liên tục: Hiểu rằng lĩnh vực dữ liệu luôn thay đổi và tiến bộ nhanh chóng, nên sẵn sàng học tập và cập nhật kiến thức mới.
Ngoài ra, có kinh nghiệm trong việc sử dụng các công cụ và hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu, có khả năng tạo ra báo cáo và trình bày dữ liệu một cách hấp dẫn và dễ hiểu cũng là một lợi thế trong việc ứng tuyển vị trí Data Analyst.
Các trường đào tạo ngành Phân tích dữ liệu
Dưới đây là một số trường đào tạo ngành Phân tích dữ liệu ở Việt Nam:
1.Đại học Bách Khoa, Đại học Quốc gia Hà Nội
2.Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội
3.Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
4.Đại học Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
5.Đại học Khoa học Tự nhiên, Trường Đại học Quốc tế – Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
6.Đại học Bách khoa, Trường Đại học Công nghệ – Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
7.Trường Đại học FPT
8.Trường Đại học Công nghệ thông tin, Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
9.Trường Đại học Kinh tế – Luật, Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
10.Trường Đại học Kinh tế, Đại học Quốc gia Hà Nội
Theo đuổi ngành Phân tích dữ liệu, bạn sẽ học được gì?
Theo đuổi ngành Phân tích dữ liệu, bạn sẽ học được các kiến thức và kỹ năng sau:
1.Kiến thức về khoa học dữ liệu: Bạn sẽ được học về khái niệm và quy trình của khoa học dữ liệu, bao gồm thu thập, xử lý, phân tích và hiểu dữ liệu.
2.Lập trình và công cụ phân tích dữ liệu: Bạn sẽ được học các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python, R và SQL để xử lý và phân tích dữ liệu. Ngoài ra, bạn sẽ làm quen với các công cụ phân tích dữ liệu như Microsoft Excel, Power BI, Tableau, và các công cụ và thư viện phân tích dữ liệu khác.
3.Xử lý dữ liệu: Bạn sẽ học cách làm sạch dữ liệu, xử lý dữ liệu thiếu và không chính xác, và biến đổi dữ liệu để chuẩn bị cho quá trình phân tích.
4.Phân tích dữ liệu và khai phá dữ liệu: Bạn sẽ học các phương pháp và kỹ thuật phân tích dữ liệu như khai phá dữ liệu, trích xuất thông tin, mô hình hóa dữ liệu, và xây dựng mô hình dự đoán.
5.Trực quan hóa dữ liệu: Bạn sẽ học cách biểu diễn dữ liệu một cách trực quan và hấp dẫn thông qua biểu đồ, biểu đồ, và các công cụ trực quan hóa dữ liệu khác.
6.Kỹ năng giao tiếp và trình bày: Bạn sẽ được rèn luyện kỹ năng giao tiếp dữ liệu phức tạp một cách dễ hiểu và trình bày kết quả phân tích một cách rõ ràng và hấp dẫn.
7.Kiến thức về lĩnh vực chuyên môn: Tùy theo ngành hoặc lĩnh vực bạn quan tâm, bạn sẽ nghiên cứu và hiểu về các khái niệm và quy trình chuyên môn trong lĩnh vực đó, nhằm áp dụng phân tích dữ liệu một cách hiệu quả và có ý nghĩa.
Data Scientist là gì?
Data Scientist là một ngành nghề trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu (Data Science). Người làm Data Scientist có nhiệm vụ khám phá, phân tích và tìm ra thông tin có giá trị từ dữ liệu. Họ sử dụng các phương pháp khoa học dữ liệu, kỹ thuật lập trình và kiến thức về lĩnh vực chuyên môn để nắm bắt những hệ thống phức tạp và tìm ra các giải pháp đáng tin cậy và có ý nghĩa.
Sự khác nhau giữa Data analyst và Data scientist
Data Analyst và Data Scientist có trách nhiệm công việc khác nhau trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu (Data Science). Dưới đây là một số khác biệt về trách nhiệm công việc giữa hai vai trò này:
1.Data Analyst (Chuyên viên phân tích dữ liệu):
Trách nhiệm chính của Data Analyst là thu thập, xử lý, phân tích và hiểu dữ liệu để cung cấp thông tin và gợi ý hỗ trợ quyết định cho tổ chức.
Data Analyst tập trung vào việc trả lời các câu hỏi cụ thể từ dữ liệu, tìm hiểu xu hướng, khám phá thông tin mới và tạo báo cáo, biểu đồ để trình bày kết quả phân tích dữ liệu.
Công việc của Data Analyst thường xoay quanh việc sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu như Excel, SQL, Power BI, Tableau và các ngôn ngữ lập trình như Python và R.
2.Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu):
Trách nhiệm chính của Data Scientist là khám phá, xử lý, phân tích dữ liệu và xây dựng các mô hình dự đoán để giải quyết các vấn đề phức tạp và đưa ra các giải pháp dựa trên dữ liệu.
Data Scientist thường sử dụng các thuật toán và phương pháp phân tích dữ liệu để khám phá tri thức từ dữ liệu và tạo ra mô hình dự đoán chính xác.
Công việc của Data Scientist có thể liên quan đến việc xử lý dữ liệu, trích xuất đặc trưng, xây dựng mô hình dự đoán, và thử nghiệm, tinh chỉnh các mô hình dự đoán.
Tuy nhiên, có thể có sự chồng chéo và tương đồng trong trách nhiệm công việc giữa hai vai trò này, tùy thuộc vào yêu cầu của dự án và tổ chức cụ thể.
Data Analyst vs Data Scientist: Khác nhau về kỹ năng
Data Analyst và Data Scientist có khác biệt về kỹ năng yêu cầu để thực hiện công việc hiệu quả. Dưới đây là một số khác biệt về kỹ năng giữa hai vai trò này:
1.Kỹ năng của Data Analyst (Chuyên viên phân tích dữ liệu):
Hiểu biết về phân tích dữ liệu và các phương pháp thống kê cơ bản.
Sử dụng thành thạo các công cụ phân tích dữ liệu như Excel, SQL, Power BI, Tableau và các ngôn ngữ lập trình như Python và R.
Có khả năng thu thập và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
Có khả năng tạo báo cáo, biểu đồ và trình bày kết quả phân tích dữ liệu một cách rõ ràng và dễ hiểu cho các bên liên quan.
2.Kỹ năng của Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu):
Kiến thức chuyên sâu về các phương pháp và thuật toán phân tích dữ liệu, học máy, và khai phá dữ liệu.
Có khả năng xử lý, làm sạch và trích xuất đặc trưng từ dữ liệu.
Sử dụng thành thạo các công cụ và thư viện phân tích dữ liệu như Python (với các thư viện như NumPy, Pandas, Scikit-learn) và R (với các gói như dplyr, ggplot2, caret).
Kỹ năng lập kế hoạch thử nghiệm, xây dựng và tinh chỉnh các mô hình dự đoán.
Có khả năng tìm hiểu và áp dụng các công nghệ mới và tiến bộ trong lĩnh vực dữ liệu.
Cần lưu ý rằng cả Data Analyst và Data Scientist đều cần có kiến thức về phân tích dữ liệu, nhưng mức độ sâu và phạm vi của kiến thức này sẽ khác nhau.
Mức lương giữa Data Scientist và Data Analyst có chênh lệch nhiều?
Mức lương giữa Data Scientist và Data Analyst thường có sự chênh lệch đáng kể, với Data Scientist thường nhận được mức lương cao hơn. Điều này phần lớn do sự khác biệt về trình độ và kỹ năng yêu cầu của hai vai trò này. Data Scientist thường có kiến thức chuyên sâu về các phương pháp phân tích dữ liệu, khai phá dữ liệu và học máy, đồng thời cần có khả năng lập trình và xử lý dữ liệu phức tạp. Do đó, Data Scientist có xu hướng nhận được mức lương cao hơn.
Tuy nhiên, cần lưu ý rằng mức lương của cả hai vai trò phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau như vị trí công việc, kinh nghiệm làm việc, địa điểm, ngành công nghiệp và kích thước của công ty. Ngoài ra, sự cạnh tranh trên thị trường lao động cũng có thể ảnh hưởng đến mức lương. Do đó, mức lương cụ thể có thể thay đổi tùy theo các yếu tố này.
Data Analyst vs Data scientist: Bạn chọn nghề nào?
Lựa chọn giữa Data Analyst và Data Scientist là một quyết định cá nhân phụ thuộc vào sở thích, kỹ năng và mục tiêu cá nhân của mỗi người.
Nếu bạn quan tâm đến việc phân tích dữ liệu, tập trung vào hiểu rõ thông tin từ dữ liệu có sẵn để cung cấp thông tin hữu ích và hỗ trợ quyết định, thì Data Analyst có thể là sự lựa chọn phù hợp. Nếu bạn muốn tiếp cận sâu hơn với khoa học dữ liệu, phát triển mô hình dự đoán và ứng dụng các thuật toán học máy phức tạp để khám phá tri thức từ dữ liệu, thì Data Scientist có thể là lựa chọn phù hợp hơn.
Quan trọng nhất là tìm hiểu sâu về yêu cầu công việc, trình độ học vấn và kỹ năng cần thiết của mỗi vai trò, sau đó xem xét khả năng và sự hứng thú cá nhân để đưa ra quyết định phù hợp với bản thân.
