Kỹ Năng

Giống Và Khác Gì Nhau?

Chưa bao giờ dữ liệu và các chuyên gia như Data Scientist, Data Analyst lại đóng vai trò quan trọng trong mọi lĩnh vực như hiện nay. Nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu, cũng trở thành hai ngành nghề cực “hot” và đầy triển vọng.

Các chủ đề về ngành liên quan đến dữ liệu vẫn đang được thảo luận rộng rãi trên các diễn đàn không chỉ vì tính cạnh tranh và cơ hội nghề nghiệp lớn. Một trong những điều các bạn trẻ quan tâm là hiểu cách phân biệt hai khái niệm data analyst và data science.

Bạn Đang Xem: Giống Và Khác Gì Nhau?

Bài viết này sẽ giúp bạn “vạch trần” sự khác biệt giữa hai nghề nghiệp này.

Định nghĩa của Nhà khoa học dữ liệu và Nhà phân tích dữ liệu

Trước khi tìm hiểu sự khác biệt giữa nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu, chúng ta hãy đi qua định nghĩa chính của từng ngành khoa học dữ liệu này.

Data Analyst là gì?

Nhà phân tích dữ liệuaka nhà phân tích dữ liệuthường đóng vai trò xác định xu hướng thông qua dữ liệu để giúp các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra các quyết định chiến lược.

phân tích dữ liệu
Sự khác biệt giữa nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu

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 các vấn đề kinh doanh. Họ cũng tham gia vào việc làm sạch dữ liệu hoặc thiết lập lại dữ liệu ở định dạng có thể sử dụng để phân tích.

Một nhà phân tích dữ liệu thường làm việc như một phần của nhóm đa chức năng để xác định các mục tiêu của tổ chức; sau đó quản lý quá trình khai thác, làm sạch và phân tích dữ liệu.

Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng các ngôn ngữ lập trình như R, Python và SAS, các công cụ trực quan hóa như Power BI và Tableau, và các kỹ năng giao tiếp để phát triển và truyền đạt các phân tích của họ.

Nhà khoa học dữ liệu là gì?

Nhà khoa học dữ liệuthường được biết là nhà khoa học dữ liệusẽ 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.

nhà khoa học dữ liệu
© Freepik.com.

Xem Thêm : Hướng dẫn cách tra mã số BHXH nhanh, đơn giản nhất 2021

So với một nhà phân tích dữ liệu, một nhà khoa học dữ liệu có thể tập trung nhiều hơn vào việc xây dựng và phát triển các phương pháp mới để trích xuất thông tin mà một tổ chức yêu cầu để giải quyết các vấn đề phức tạp.

Có trực giác kinh doanh và kỹ năng tư duy phản biện để hiểu dữ liệu là rất hữu ích đối với một nhà khoa học dữ liệu.

Một nhà khoa học dữ liệu được mô tả là người không chỉ có kiến ​​thức toán học và thống kê mà còn có các kỹ năng về khoa học máy tính để tiếp cận vấn đề theo những cách sáng tạo.

Đọc thêm: Kỹ năng cần thiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu

Sự khác biệt giữa Nhà phân tích dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu

Nhà phân tích dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu: Sự khác biệt về trách nhiệm công việc

Nhà phân tích dữ liệu có thể dành nhiều thời gian hơn cho phân tích thông thườngcung cấp các báo cáo thường xuyên để giải quyết các vấn đề kinh doanh hữu hình.

Một ngày của nhà phân tích dữ liệu có thể liên quan đến việc tìm ra cách thức hoặc lý do tại sao điều gì đó xảy ra (thể hiện bằng con số), chẳng hạn như tại sao doanh số bán hàng giảm hoặc tại sao chi phí sản xuất lại tăng gấp đôi cho cùng một sản lượng.

Trong khi, Nhà khoa học dữ liệu thiết kế các phương pháp để lưu trữ, thao tác và phân tích dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu quan tâm nhiều hơn đến những gì sẽ hoặc có thể xảy ra, sử dụng các kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu và khuôn khổ dữ liệu lớn để đưa ra dự đoán về tương lai.

nhà phân tích dữ liệu so với nhà khoa học dữ liệu
Nhà phân tích dữ liệu so với Nhà khoa học dữ liệu

Để hiểu rõ hơn sự khác biệt giữa Nhà khoa học dữ liệu so với Nhà phân tích dữ liệudưới đây là một số trách nhiệm công việc phổ biến của họ.

Điểm tương đồng của nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu
Nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu: sự khác biệt về trách nhiệm

Đọc thêm: 6 Khóa học Khoa học Dữ liệu dành cho Người mới bắt đầu

Nhà phân tích dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu: Sự khác biệt về vai trò công việc

Như nhau

Cả hai vị trí Data Scientist và Data Analyst đều làm việc với Data với các quy trình quan trọng như: xử lý dữ liệu thô; trích xuất; thống kê; phân tích;…. Tuy nhiên, vẫn có sự khác biệt về vai trò và trách nhiệm cụ thể giữa hai vị trí này.

Sự khác biệt

  • Các nhà phân tích dữ liệu sàng lọc dữ liệu và tìm cách xác định xu hướng.
    • Những câu chuyện kể những con số nào?
    • Những quyết định kinh doanh nào có thể được đưa ra dựa trên những hiểu biết này?
    • Họ cũng có thể tạo ra các hình ảnh đại diện; chẳng hạn như biểu đồ và đồ thị để thể hiện tốt hơn những gì dữ liệu tiết lộ.
  • Các nhà khoa học dữ liệu cũng có thể đảm nhận những nhiệm vụ đó, nhưng tập trung hơn vào việc giải thích dữ liệu;
    • Chuyên ngành mã hóa và mô hình toán học.

Về chi tiết:

  • Nhà khoa học dữ liệu có thể dự báo các xu hướng và hành vi trong tương lai.
  • Trong khi Data Analyst thiên về mô tả và phân tích thông tin hiện tại.
  • Cả hai vị trí đều làm việc chặt chẽ với nhóm lập trình để quản lý dữ liệu; tuy nhiên, hầu hết các Nhà phân tích dữ liệu không cần phải xây dựng các mô hình thống kê; Áp dụng Học máy hoặc phần mềm cao cấp. Trong khi đó, những công việc này là bắt buộc đối với một Nhà khoa học dữ liệu.

Trong một số trường hợp, vị trí Nhà khoa học dữ liệu và Nhà phân tích dữ liệu có thể do cùng một người đảm nhiệm;

Đặc biệt là khi quy mô công ty nhỏ và lượng dữ liệu ít. Nhưng khi công ty đặt mục tiêu phát triển dữ liệu lớn; hoặc xây dựng các sản phẩm dữ liệu; họ thường tách biệt hai vị trí này để mỗi người tập trung vào chuyên môn và làm việc hiệu quả hơn.

Nhà phân tích dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu: Sự khác biệt về kỹ năng

Xem Thêm : Tất Tần Tật Về Cách Định Giá Freelancer, Người Làm Tự Do Chớ Bỏ Qua

Nếu bạn có ý định theo đuổi vị trí Nhà khoa học dữ liệu hoặc Nhà phân tích dữ liệu, hãy tìm hiểu kỹ năng mà hai vị trí này yêu cầu. Từ đó, bạn có thể đánh giá được mình phù hợp với công việc nào hơn.

phân biệt nhà phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu
Sự khác biệt về kỹ năng giữa nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu

Về cơ bản, cả hai vị trí đều cần các kỹ năng trong 3 lĩnh vực: Chuyên môn miền; Math & Statistics (Toán học và thống kê); Lập trình (Lập trình):

  • Chuyên môn về miền:
    • Cả hai vai trò đều yêu cầu khả năng trình bày kết quả phân tích dữ liệu và cơ sở lý luận cho các phương pháp của họ.
    • Tuy nhiên, Nhà khoa học dữ liệu cần nắm chắc các phương pháp hay nhất trong ngành để diễn giải các mô hình học máy phức tạp như LIME; HÌNH DẠNG;…
  • Toán học & Thống kê:
    • Các phương pháp hay thuật toán thống kê như Linear Regression, Gradient Descent,… là những kiến ​​thức cơ bản mà Data Scientist hay Data Analyst phải nắm được.
    • Sự khác biệt là vị trí Nhà khoa học dữ liệu đòi hỏi kiến ​​thức toán học khắt khe hơn ngoài các khái niệm cơ bản. Điều này giúp họ đào tạo các mô hình học máy và phân tích những gì thuật toán đã làm để giải thích các quyết định của họ.
  • Lập trình:
    • Nhà phân tích dữ liệu phải sử dụng Spark; Sàn gỗ; Con trăn; Excel và các thư viện có sẵn để thu thập, lưu trữ, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
    • Nhà khoa học dữ liệu tập trung vào việc sử dụng các kỹ thuật như Mô hình hóa đồng bộ; Dự báo chuỗi thời gian; Xử lý ngôn ngữ tự nhiên; Hệ thống khuyến nghị và học sâu.
Xem thêm cách phân biệt data analyst, data engineering, data science tại video này

Mức lương chênh lệch giữa Nhà khoa học dữ liệu và Nhà phân tích dữ liệu có nhiều không?

Do nhu cầu tuyển dụng 2 vị trí này ngày càng cao nên mức lương cũng rất hấp dẫn. Theo Glassdoor, thu nhập trung bình hàng năm của Nhà khoa học dữ liệu và Nhà phân tích dữ liệu là 162.000 đô la84.000 đô la tại thị trường Hoa Kỳ.

Cho đến nay, không có báo cáo về mức lương của Data Scientist và Data Analyst ở Việt Nam, nhưng nhìn chung lương của Data Scientist cao hơn Data Analyst. Vì vị trí Nhà khoa học dữ liệu đòi hỏi nhiều kỹ năng phức tạp hơn nên mức lương cho vị trí này sẽ khác nhiều so với Nhà phân tích dữ liệu.

Hầu hết các Nhà khoa học dữ liệu đều có bằng cấp cao và nhiều người đã thực sự phát triển sự nghiệp từ Nhà phân tích dữ liệu. Chính vì vậy, rất nhiều Chuyên viên phân tích dữ liệu đang tham gia các khóa học về lập trình, toán học, …. để hoàn thiện kỹ năng và thăng tiến lên vị trí Nhà khoa học dữ liệu.

Nhà phân tích dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu: Bạn chọn nghề nghiệp nào?

Mặc dù nhà phân tích dữ liệu so với nhà khoa học dữ liệu Mặc dù có những con đường sự nghiệp tương đối giống nhau nhưng vẫn có những điểm hoàn toàn khác nhau mà bạn cần hiểu rõ nếu muốn 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 science. Bạn thích đi theo con đường nào? Hãy chia sẻ suy nghĩ của bạn với Glints!

Nguồn tham khảo

Sự khác biệt giữa Nhà phân tích dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu

nộp hồ sơ trong nháy mắt

Nguồn: https://lienket365.com
Danh mục: Kỹ Năng

Related Articles

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.

Back to top button