Bạn đang có nhu cầu tìm hiểu thêm về Data Scientist, Data Analyst? Bạn chưa rõ Data Scientist và Data Analyts có gì khác nhau? Bài viết này Softsupplier sẽ giúp bạn phân biệt rõ ràng giữa hai lĩnh vực này. Chúng tôi sẽ điểm qua các điểm giống nhau và khác nhau về trách nhiệm công việc, vai trò, kỹ năng cần thiết và mức lương của Data Analyst và Data Scientist nhé. Đừng bỏ lỡ cơ hội để xác định vị trí phù hợp với bạn trong ngành dữ liệu rộng lớn này!
Data Analyst là gì?
Data Analyst, hay còn được gọi là chuyên viên phân tích dữ liệu, đóng vai trò quan trọng trong việc xác định các xu hướng thông qua dữ liệu, giúp các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra các quyết định chiến lược. Công việc của Data Analyst tập trung vào thực hiện các phân tích thống kê để trả lời các câu hỏi và giải quyết các vấn đề kinh doanh. Họ cũng tham gia vào việc làm sạch dữ liệu hoặc chuẩn bị nó ở định dạng phù hợp để tiến hành quá trình phân tích.
Một Data Analyst thường làm việc như một phần của một nhóm đa chức năng, hướng đến việc xác định mục tiêu của tổ chức. Người ta thường gắn liền vai trò của Data Analyst với việc thu thập, tổng hợp và phân tích dữ liệu để tạo ra thông tin hữu ích cho doanh nghiệp. Data Analyst sử dụng các công cụ và kỹ thuật thống kê, khai phá dữ liệu và trực quan hóa để phân tích các xu hướng và mô hình trong dữ liệu. Đồng thời họ cần sử dụng các ngôn ngữ lập trình như R, Python và SAS, cùng với các công cụ trực quan hóa như Power BI và Tableau và kết hợp với kỹ năng giao tiếp để phát triển, truyền đạt các kết quả phân tích của mình.
Nếu bạn đang muốn học về phân tích dữ liệu kinh doanh thì tham khảo ngay https://mastering-da.com/. Đây là đơn vị đào tạo về phân tích dữ liệu kinh doanh hàng đầu tại Việt Nam.
Data Scientist là gì?
Data Scientist (nhà khoa học dữ liệu) là một chuyên gia tham gia vào việc thiết kế các quy trình mô hình hóa dữ liệu và tạo ra các thuật toán cũng như các mô hình dự đoán. Họ có khả năng dành nhiều thời gian hơn để thiết kế các công cụ, hệ thống tự động hóa và khung dữ liệu. So với Data analyst, nhà khoa học dữ liệu tập trung vào việc xây dựng và phát triển các phương pháp mới để trích xuất thông tin và giải quyết các vấn đề phức tạp mà tổ chức đang đối mặt.
Việc hiểu được ý nghĩa của dữ liệu thông qua trực giác kinh doanh và kỹ năng tư duy phản biện rất quan trọng đối với một Data scientist. Họ không chỉ có kiến thức về toán học và thống kê, mà còn sở hữu các kỹ năng tuyệt vời của khoa học máy tính để tiếp cận vấn đề theo những cách sáng tạo.
Xem thêm: Gợi Ý 10+ Đơn Vị Cho Thuê Hosting Uy Tín Nhất 2023
Phân biệt giữa Data Analyst và Data Scientist
Điểm giống nhau
Data Analyst và Data Scientist đều là những chuyên gia trong lĩnh vực xử lý và phân tích dữ liệu. Cả hai đều làm việc với dữ liệu để tìm hiểu thông tin và mang lại giá trị cho tổ chức. Họ cần có kiến thức về thống kê, khai phá dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu như nhau. Dưới đây là một số điểm giống nhau giữa chức năng của Data Analyst và Data Scientist:
- Xử lý và phân tích dữ liệu: Cả Data Analyst lẫn Data Scientist đều có nhiệm vụ thu thập, làm sạch, và phân tích dữ liệu để tìm ra thông tin quan trọng và mang lại giá trị cho tổ chức.
- Sử dụng công cụ và kỹ thuật phân tích: Cả hai vai trò đều sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu như thống kê, khai phá dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, và machine learning để tìm hiểu xu hướng, mô hình dữ liệu, và tạo ra thông tin quan trọng.
- Cung cấp thông tin hỗ trợ quyết định: Cả Data Analyst và Data Scientist đều tạo ra báo cáo, biểu đồ, và thông tin hữu ích để giúp nhà lãnh đạo và quyết định trong tổ chức hiểu rõ hơn về dữ liệu và đưa ra quyết định chiến lược.
- Kiến thức về dữ liệu và ngành: Cả hai vai trò đều cần có kiến thức về dữ liệu, cấu trúc dữ liệu, và ngành công nghiệp mà tổ chức hoạt động để hiểu rõ ngữ cảnh và áp dụng phân tích một cách hiệu quả.
Sự khác nhau cơ bản giữa Data Analyst và Data Scientist
Sự khác biệt về trách nhiệm công việc
Sự khác nhau giữa Data Analyst và Data Scientist trong trách nhiệm đối với công việc như thế nào? Data Analyst thường dành nhiều thời gian để thực hiện các phân tích thông thường và cung cấp báo cáo định kỳ để giải quyết các vấn đề kinh doanh cụ thể. Một ngày làm việc của Data Analyst có thể liên quan đến việc tìm hiểu cách hoặc lý do tại sao một sự kiện nào đó xảy ra dựa trên dữ liệu, ví dụ như tại sao doanh số bán hàng giảm, hoặc tại sao chi phí sản xuất tăng lên gấp đôi mặc dù sản lượng không thay đổi. Nhiệm vụ chính của Data Analyst là tìm hiểu và giải thích các mô hình, xu hướng và quy luật dữ liệu hiện có.
Nếu bạn muốn học phân tích dữ liệu để giúp doanh nghiệp phát triển một cách tối ưu hơn, thì bạn có thể tham khảo khóa học Power BI của MDA đơn vị đào tạo hàng đầu tại Việt Nam về phân tích dữ liệu.
Trong khi đó, Data Scientist chủ yếu tập trung vào thiết kế phương pháp để lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu quan tâm đến những gì có thể xảy ra trong tương lai hoặc những dự đoán có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các phương pháp mô hình hóa dữ liệu và khung công việc dữ liệu lớn. Họ tìm hiểu cách sử dụng dữ liệu để dự đoán và tối ưu hóa các quá trình kinh doanh, đưa ra các phân tích phức tạp và đề xuất giải pháp mới dựa trên dữ liệu.
Xem thêm: Cách Phân Biệt Kính Chống Tia Uv Và Ánh Sáng Xanh
Sự khác biệt về vai trò công việc
Sự khác nhau giữa Data Analyst và Data Scientist đối với vai trò trong công việc ra sao? Data Analyst tập trung vào sàng lọc thông tin từ dữ liệu và xác định xu hướng. Họ tìm hiểu những gì con số đang kể và từ đó đưa ra những quyết định kinh doanh. Data Analyst cũng có khả năng tạo ra biểu đồ và đồ thị trực quan để minh họa thông tin mà dữ liệu tiết lộ.
Data Scientist cũng có thể thực hiện những nhiệm vụ này, nhưng họ tập trung hơn vào diễn giải dữ liệu và có kiến thức chuyên sâu về mã hóa và mô hình hóa toán học. Data Scientist có khả năng dự báo xu hướng và hành vi trong tương lai, trong khi Data Analyst tập trung mô tả và phân tích thông tin hiện tại.
Cả hai vị trí này đều cần làm việc chặt chẽ với nhóm lập trình để quản lý dữ liệu. Tuy nhiên, Data Analyst thường không cần xây dựng mô hình thống kê, áp dụng Machine Learning hoặc sử dụng các phần mềm cao cấp như Data Scientist. Điều này đặc biệt đúng khi quy mô công ty nhỏ và lượng dữ liệu chưa thực sự quá nhiều.
Data Analyst vs Data Scientist: Khác biệt về kỹ năng cần lưu ý
Data Analyst cần có kiến thức vững vàng về thống kê, Excel, SQL và các công cụ phân tích dữ liệu. Data Scientist cần sử dụng các ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R, có kiến thức về machine learning, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và kỹ năng tối ưu hóa mô hình. Cả Data Scientist và Data Analyst đều cần có kỹ năng trong ba lĩnh vực chính: Kiến thức chuyên môn, Toán học và Thống kê, Lập trình.
- Domain Expertise: Cả hai vị trí đều cần khả năng trình bày kết quả phân tích dữ liệu và giải thích phương pháp. Data Scientist cần nắm vững các thực tiễn trong ngành để diễn giải các mô hình machine learning phức tạp.
- Mathematics & Statistics: Cả Data Scientist và Data Analyst cần hiểu về phương pháp và thuật toán thống kê cơ bản. Data Scientist có kiến thức toán học sâu hơn để xây dựng và huấn luyện mô hình machine learning.
- Programming: Data Analyst sử dụng công cụ và thư viện như Spark, Parquet, Python, Excel để xử lý dữ liệu. Data Scientist tập trung vào kỹ thuật như Mô hình đồng bộ, Dự báo chuỗi thời gian, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Học sâu và Hệ thống đề xuất.
Mức lương giữa Data Scientist và Data Analyst chênh lệch thế nào?
Mức lương của Data Scientist thường cao hơn so với Data Analyst. Sự phức tạp và chuyên sâu của công việc Data Scientist đòi hỏi kiến thức và kỹ năng cao hơn, điều này thường được phản ánh trong mức lương của họ. Vì nhu cầu tuyển dụng Data Scientist và Data Analyst đang gia tăng, mức lương cho cả hai vị trí này cũng rất hấp dẫn. Theo Glassdoor, ở thị trường Mỹ, mức lương trung bình hàng năm của Data Scientist là 162,000 USD và của Data Analyst là 84,000 USD.
Hiện tại, chưa có báo cáo cụ thể về mức lương của Data Scientist và Data Analyst tại Việt Nam. Tuy nhiên, nói chung, mức lương của Data Scientist thường cao hơn so với Data Analyst. Vì vị trí Data Scientist yêu cầu nhiều kỹ năng phức tạp hơn, điều này tạo ra sự khác biệt đáng kể về mức lương giữa hai vị trí này.
Xem thêm: Top 10 Đơn Vị Lập Trình Mobile App Phổ Biến Nhất Hiện Nay
Data Analyst vs Data Scientist – Đâu là vị trí phù hợp dành cho bạn?
Việc chọn giữa Data Analyst và Data Scientist phụ thuộc vào sở thích cá nhân và mục tiêu nghề nghiệp của bạn. Nếu bạn thích làm việc với dữ liệu và tạo ra thông tin hữu ích cho doanh nghiệp, Data Analyst có thể phù hợp. Nếu bạn muốn khám phá dữ liệu phức tạp và giải quyết các vấn đề phức tạp bằng các phương pháp dữ liệu tiên tiến, Data Scientist có thể là lựa chọn tốt.
Kết luận
Data Analyst và Data Scientist đều là những vai trò quan trọng trong lĩnh vực xử lý và phân tích dữ liệu. Mỗi vai trò có những trách nhiệm, vai trò và kỹ năng riêng. Bạn nên xác định mục tiêu nghề nghiệp của mình và tìm hiểu kỹ về cả hai vai trò để đưa ra quyết định phù hợp với bản thân mình nhất nhé. Nếu bạn muốn theo Data Analyst thì tốt nhất bạn nên học một khóa học phân tích dữ liệu.
