Home » Thế Giới Công Sở » Data Analyst vs. Data Scientist: Phân Biệt Ra Sao?
Ngày đăng: 08/04/2022 | Không có phản hồi
Ngày cập nhật: 01/01/2023
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.
Mục Lục
Data Analyst là gì?
Data analyst, hay còn gọi là chuyên viên phân tích dữ liệu, thường đóng vai trò xác định các xu hướng thông qua dữ liệu để giúp nhà lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra các quyết định chiến lược.
Công việc của họ tập trung vào việc thực hiện các phân tích thống kê để giúp trả lời các câu hỏi và giải quyết vấn đề kinh doanh. Họ cũng tham gia vào việc làm sạch dữ liệu hoặc thiết lập lại nó ở định dạng có thể sử dụng được cho quá trình phân tích.
Một Data analyst thường làm việc như một phần của nhóm đa chức năng để xác định mục tiêu của tổ chức; sau đó quản lý quá trình khai thác, làm sạch và phân tích dữ liệu.
Data analyst sử dụng các ngôn ngữ lập trình như R, Python và SAS, các công cụ trực quan hóa như Power BI và Tableau, cũng như kỹ năng giao tiếp để phát triển và truyền đạt những phân tích của họ.
Một Data Analyst sẽ đảm nhận các công việc chính sau đây:
KPI công việc cụ thể của một Data Analyst sẽ phụ thuộc nhiều vào công ty và lĩnh vực hoạt động của công ty đó. Một số ví dụ về KPI công việc của Data Analyst là:
Nếu bạn là người mới chưa có nhiều kinh nghiệm muốn ứng tuyển làm Data Analyst, có một số thứ mà bạn cần chuẩn bị như sau:
Để có thể chuẩn bị tốt hơn cho công việc tương lai là một Data Analyst bạn có thể theo học các trường đào tạo ngành Phân tích dữ liệu hoặc ngành liên quan tại các trường sau:
Ngành Phân tích dữ liệu ở Việt Nam vẫn còn khá mới mẻ trong khi rất phát triển ở nước ngoài. Do đó, bạn cũng có thể theo học ngành này tại nước ngoài cụ thể là các trường ở Úc, Anh, Mỹ, Canada, v.v. Đây là những nước có các trường đào tạo ngành Phân tích dữ liệu tốt trên thế giới.
Ngành Phân tích dữ liệu sẽ trang bị cho bạn tư duy và kiến thức để biến những dữ liệu, những con số vô tri thành những thông tin hữu và giải pháp hữu ích.
Cụ thể, bạn sẽ được học các môn học như:
Ngoài ra, các công cụ không thể thiếu đối với một Data Analyst cũng được giảng dạy trong ngành này đó là:
Data Scientist là gì?
Data scientist, thường gọi là nhà khoa học dữ liệu, sẽ tham gia nhiều hơn vào việc thiết kế các quy trình mô hình hóa dữ liệu, tạo ra các thuật toán và mô hình dự đoán.
Do đó, các nhà khoa học dữ liệu có thể 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 có thể tập trung hơn vào việc xây dựng và phát triển các phương pháp mới để trích xuất thông tin mà tổ chức yêu cầu nhằm giải quyết các vấn đề phức tạp.
Việc sở hữu trực giác kinh doanh và các kỹ năng tư duy phản biện để hiểu được ý nghĩa của dữ liệu là rất hữu ích với một Data scientist.
Một nhà khoa học dữ liệu được mô tả là người không chỉ có kiến thức toán học và thống kê, mà còn sở hữu các kỹ năng của khoa học máy tính để tiếp cận vấn đề theo những cách sáng tạo.
Đọc thêm: Những Kỹ Năng Cần Thiết Để Trở Thành Data Scientist
Sự khác nhau giữa Data analyst và Data scientist
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.
Một ngày của chuyên viên phân tích dữ liệu có thể liên quan đến việc tìm ra cách thức hoặc lý do tại sao một điều gì đó xảy ra (được thể hiện trên số liệu), chẳng hạn như lý do tại sao doanh số bán hàng giảm, hoặc vì sao chi phí sản xuất lại tăng lên gấp đôi với cùng sản lượng.
Trong khi đó, Data scientist thiết kế phương pháp để lưu trữ, thao tác và phân tích dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu quan tâm hơn đến những gì sẽ hoặc có thể xảy ra, bằng cách sử dụng các kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu và các khuôn khổ dữ liệu lớn để đưa ra dự đoán về tương lai.
Để hiểu rõ hơn về sự khác biệt giữa Data scientist vs Data analyst, dưới đây là một số trách nhiệm công việc phổ biến của họ.
Đọc thêm: 6 Khoá Học Data Science Cho Người Mới Bắt Đầu
Cả 2 vị trí Data Scientist và Data Analyst đều làm việc với Data với các tiến trình quan trọng như: xử lý dữ liệu thô; trích xuất; thống kê; phân tích;…. Tuy nhiên vẫn có sự khác nhau về vai trò, nhiệm vụ cụ thể giữa 2 vị trí này.
Về chi tiết:
Trong một vài trường hợp, vị trí Data Scientist và Data Analyst có thể cùng một người đảm nhận;
Đặc biệt khi quy mô công ty còn nhỏ và lượng dữ liệu còn ít. Nhưng khi công ty hướng đến việc phát triển big data; hay xây dựng data product; thì họ thường tách biệt 2 vị trí này để mỗi người được tập trung vào chuyên môn và làm việc hiệu quả hơn.
Nếu bạn có ý định theo đuổi vị trí Data Scientist hoặc Data Analyst, hãy tìm hiểu xem 2 vị trí này đòi hỏi những kỹ năng nào. Từ đó bạn có thể đánh giá xem bản thân phù hợp với công việc nào hơn.
Về cơ bản, cả 2 vị trí đều cần kỹ năng thuộc 3 mảng: Domain Expertise; Mathematics & Statistics (Toán học và thống kê); Programming (Lập trình):
Mức lương giữa Data Scientist và Data Analyst có chênh lệch nhiều?
Do nhu cầu tuyển dụng 2 vị trí này đang tăng lên nên mức lương cũng rất hấp dẫn. Theo Glassdoor, thu nhập trung bình hàng năm của Data Scientist và Data Analyst lần lượt là 162,000$ và 84,000$ tại thị trường Mỹ.
Đến nay chưa có báo cáo về mức lương của Data Scientist và Data Analyst tại Việt Nam, nhưng 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.
Data Analyst vs Data scientist: Bạn chọn nghề nào?
Mặc dù data analyst vs data scientist có con đường sự nghiệp tương đối giống nhau, vẫn có những điểm khác biệt hoàn toàn mà bạn cần nắm được nếu muốn lực chọn một trong hai nghề này.
Hy vọng bài viết này đã cung cấp cho bạn những thông tin hữu ích về data analyst và data scientist. Bạn thích đi theo con đường nào? Hãy chia sẻ với Glints suy nghĩ của mình nhé!
Nguồn tham khảo
Difference between Data Analyst and Data Scientist
Bài viết có hữu ích đối với bạn?
Đánh giá trung bình 5 / 5. Lượt đánh giá: 1
Chưa có đánh giá nào! Hãy là người đầu tiên đánh giá bài viết.
Chúng tôi rất buồn khi bài viết không hữu ích với bạn
Hãy giúp chúng tôi cải thiện bài viết này!
Làm sao để chúng tôi cải thiện bài viết này?
Tác Giả
PREVIOUS
NEXT
Có thể bạn cũng thích
Tìm Hiểu Công Việc Nhân Viên Đánh Máy Tại Nhà Và Thu Nhập Chi Tiết
Glints Writers – 03/01/2023
Thưởng KPI Là Gì? Chế Độ Thưởng KPI Cụ Thể Ra Sao?
Glints Writers – 03/01/2023
Tư Vấn Viên Là Gì? Công Việc Và Thu Nhập Của Nghề Tư Vấn
Glints Writers – 03/01/2023
Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *
Glints là nền tảng tuyển dụng dẫn đầu sứ mệnh hỗ trợ doanh nghiệp thành lập đội ngũ hàng đầu tại Châu Á, và đồng hành trên con đường theo đuổi đam mê nghề nghiệp của thế hệ nhân lực trẻ tài năng.
CÔNG TY
Địa chỉ: Tầng 6, Số 100, Đường Nguyễn Thị Minh Khai, Phường 06, Quận 3, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
Email: vn-content@glints.com
Hotline: (028) 7100 3030
GIẢI PHÁP NHÂN SỰ
Glints dành cho Nhà tuyển dụng
KẾT NỐI CÙNG GLINTS
8.000+ việc làm đang chờ bạn
Data Analyst vs. Data Scientist: Phân Biệt Ra Sao?Home » Thế Giới Công Sở » Data Analyst vs. Data Scientist: Phân Biệt Ra Sao?
N