Như đã biết, nhờ có Data, các ông trùm như: Facebook, Amazon, Netfix... dễ dàng tối ưu và cá nhân hóa sản phẩm của họ cho từng khách hàng. Trong thời đại số 4.0 hiện nay, các ngành nghề liên quan đến Data ngày càng trở nên HOT và thu hút sự quan tâm của rất nhiều người, đặc biệt là giới trẻ. Data Analyst & Data Scientist là hai trong những ngành đóng vai trò ngày càng quan trọng trong các công ty Công nghệ. Đây cũng chính là NGUYÊN DO khiến nhiều bạn trẻ có ý định "dấn thân", phát triển sự nghiệp hướng đến 1 trong 2 vị trí này.
Tuy nhiên, liệu bạn có đủ kiến thức để phân biệt sự khác nhau giữa Data Analyst & Data Scientist hay không? Bài viết này sẽ giúp bạn "nhìn thấu" sự khác nhau giữa hai ngành nghề này!
Ngành Data Analyst & Data Scientist khác nhau ra sao?
KHÁI NIỆM VỀ DATA ANALYST VÀ DATA SCIENTIST
Cùng điểm qua sự khác nhau về khái niệm của 2 ngành nghề này nhé!
1. Data Analyst
Data Analyst - Chuyên viên phân tích dữ liệu - Đúng với cái tên, họ là những người đóng vai trò quan trọng trong bất kì nhóm phân tích nào với nhiệm vụ phân tích dữ liệu, từ đó xác định xu hướng phát triển, giúp tổ chức đưa ra quyết định tốt hơn.
2. Data Scientist
Data Scientist - Nhà khoa học dữ liệu là những người phân tích, sắp xếp và "kể chuyện" thay dữ liệu bất kể dữ liệu có cấu trúc hay không. Họ sẽ giữ vai trò xử lý, mô hình hóa, phân tích các dữ liệu rồi diễn giải kết quả để tạo ra hoạt động phù hợp cho doanh nghiệp.
SO SÁNH DATA ANALYST .VS. DATA SCIENTIST
Data Analyst làm việc dựa trên các dữ liệu hiện có và các thuật toán đã được xây dựng sẵn. Các Data Analyst có thể dành nhiều thời gian hơn cho việc phân tích thông thường, cung cấp các báo cáo thường xuyên để giải quyết các vấn đề kinh doanh hữu hình.
| Data Scientist quan tâm hơn đến những gì sẽ hoặc có thể xảy ra bằng hướng đi theo những cách mới (mô hình, thuật toán) để thu thập và phân tích dữ liệu, sau đó đưa ra dự đoán về tương lai. |
Data Analyst giải quyết các câu hỏi do doanh nghiệp đưa ra về một vấn đề hiện hữu. | Data Scientist sẽ tạo ra các câu hỏi mà trong đó giải pháp của họ có khả năng mang lại lợi ích cho doanh nghiệp. |
Data Analyst sử dụng các kỹ thuật phân tích và trình bày phát hiện qua báo cáo. | Data Scientist xử lý các khuôn khổ dữ liệu nhằm mục đích tự động hóa các nhiệm vụ để giải quyết các vấn đề phức tạp. |
Data Analyst & Data Scientist có 3 sự khác nhau cơ bản
1. Vai trò công việc
Về vai trò công việc, cả 2 vị trí Data Analyst & Data Scientist đều làm việc với Data với các tiến trình quan trọng như: xử lý dữ liệu thô, thống kê, phân tích... Bên cạnh đó, chúng vẫn có điểm khác biệt như sau:
- Các Data Analyst sàng lọc thông tin qua dữ liệu và tìm cách xác định xu hướng. Họ có thể tập trung thể hiện dữ liệu thông qua các báo cáo và trực quan hóa (biểu đồ, đồ thị). Các Data Analyst chịu trách nhiệm phân tích thống kê, giải thích dữ liệu, đảm bảo việc thu thập và bảo trì dữ liệu. Từ đó, tối ưu hóa hiệu quả, chất lượng thống kê.
- Về Data Scientist, họ cũng có thể đảm nhận những phần việc đó, nhưng tập trung hơn trong việc tích hợp dữ liệu, thực hiện phân tích đặc biệt, chịu trách nhiệm phát triển các mô hình hoạt động và tham gia vào việc lập kế hoạch chiến lược cho phân tích dữ liệu.
Có thể nói, Data Analyst thiên về mô tả, phân tích các dữ liệu hiện tại. Trong khi Data Scientist có thể dự báo các xu hướng và hành vi trong tương lai. Cả 2 vị trí đều phối hợp chặt chẽ với nhóm lập trình cho công tác quản lý dữ liệu.
( Trong một vài trường hợp, vị trí Data Analyst và Data Scientist có thể cùng một người đảm nhận đặc biệt khi quy mô công ty còn nhỏ và lượng dữ liệu còn ít. )
2. Khác biệt về kỹ năng giữa Data Analyst và Data Scientist
Về bản chất, cả 2 công việc này đều yêu cầu những hiểu biết cơ bản, những kỹ năng mềm về toán học, thuật toán, kỹ năng giao tiếp & kiến thức về kỹ thuật phần mềm.
Điểm khác biệt về kỹ năng giữa 2 ngành này như bảng dưới đây:
Data Analyst | Data Scientist |
Bậc thầy về SQL và sử dụng biểu thức chính quy để chia nhỏ dữ liệu | Kiến thức lập trình chuyên sâu ( R / Python) |
Kho dữ liệu và Kiến thức lập trình | Tối ưu hóa dữ liệu |
Kỹ năng viết kịch bản & thống kê | Kỹ năng thống kê & phân tích |
Báo cáo và trực quan hóa dữ liệu | Khai thác dữ liệu, Machine Learning & Deep learning |
| Phân tích dựa trên Hadoop |
3. Data Analyst - Data Scientist: Khác nhau về trách nhiệm
Để hiểu rõ hơn về sự khác biệt giữa Data Analyst vs Data Scientist, dưới đây là một số trách nhiệm công việc phổ biến của họ:
Data Analyst vs Data Scientist khác biệt về trách nhiệm
4. MỨC LƯƠNG CỦA DATA ANALYST & DATA SCIENTIST CÓ SỰ CHÊNH LỆCH LỚN?
Theo Glassdoor, thu nhập trung bình hàng năm của Data Analyst và Data Scientist lần lượt là 84.000 đô và 162,000 đô (TẠI MỸ). Ở Việt Nam, mức lương trung bình của hai ngành dao động 12.000 đô - 36.000 đô.
Nhìn chung lương Data Scientist cao hơn Data Analyst. Vì vị trí Data Scientist yêu cầu nhiều kỹ năng phức tạp hơn nên mức lương cho vị trí này khác biệt nhiều so với Data Analyst. Hầu hết các Data Scientist có bằng cấp cao, và nhiều người thực sự đã phát triển sự nghiệp từ Data Analyst. Vì thế không ít Data Analyst đang học các khóa về lập trình, toán học, ….để hoàn thiện các kỹ năng và tiến lên vị trí Data Scientist. Mức lương trung bình của Data Analyst phụ thuộc vào lĩnh vực của nghề như là tài chính, nghiên cứu thị trường...
DATA ANALYST & DATA SCIENTIST - NGHỀ NÀO DÀNH CHO BẠN?
Dù Data Analyst và Data Scientist có con đường sự nghiệp khá giống nhau, nhưng bên cạnh đó, mỗi ngành nghề này cũng có những điểm khác biệt riêng.
Bạn cần hiểu rõ: Data Scientist thiên về kỹ thuật hơn, đòi hỏi tư duy toán học. Còn Data Analyst thực hiện phương pháp thống kê và phân tích. Từ góc độ nghề nghiệp, vai trò của Data Analyst có vị trí thấp hơn. Những ứng viên có kiến thức nền tảng vững chắc về thống kê và lập trình có thể đảm nhận công việc phân tích dữ liệu trong các công ty.
Hy vọng bài viết này phần nào đã giải đáp những thông tin cơ bản về Data Analyst và Data Scientist. Chúc các bạn có thể xác định và lựa chọn đúng con đường sự nghiệp mà mình mong muốn!
コメント