Chưa có sản phẩm trong giỏ hàng.
Sự khác nhau giữa Data Analyst và Data Scientist
Data Analyst (Chuyên viên phân tích dữ liệu) và Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu) có thể xem là 2 ngành hot và thu nhập hấp dẫn nhất hiện nay. Trong thời đại công nghệ số ngày nay, không chỉ các công ty công nghệ, mà dường như trong mọi lĩnh vực đều cần nguồn lực cho 2 vị trí này để tối ưu hóa và cá nhân hóa các sản phẩm nhằm đáp ứng được nhu cầu của từng khách hàng. Đây là lý do khiến cho nhiều bạn có định hướng học thêm về Data Analyst và Data Scientist để có thể cải thiện thu nhập cũng như mở rộng sự nghiệp của mình.
Tuy nhiên bạn có biết đâu là ngành phù hợp với năng lực và mục tiêu của bản thân không? Cùng Datapot phân biệt Data Analyst và Data Scientist để đưa ra lựa chọn đúng đắn nhé.
Mục lục
Data Analyst và Data Scientist làm gì?
Cả Data Analyst và Data Scientist đều làm việc với Data. Tuy nhiên mỗi vị trí lại có vai trò và nhiệm vụ khác nhau.
Một chuyên viên phân tích dữ liệu hay Data Analyst thường sẽ phải làm việc với dữ liệu có cấu trúc để giúp doanh nghiệp nắm rõ tình hình kinh doanh hiện tại và những vấn đề mà họ đang gặp phải bằng cách sử dụng kiến thức về phân tích thống kê kết hợp các công cụ như: ngôn ngữ lập trình như Python, R; ngôn ngữ truy vấn SQL; công cụ trực quan hóa dữ liệu Power BI, Tableau. Những nhiệm vụ mà Data Analyst thường phải làm là:
- Thiết kế và tạo báo cáo dữ liệu bằng cách sử dụng các công cụ báo cáo khác nhau như Power BI để giúp người điều hành doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn..
- Thực hiện truy vấn SQL từ cơ sở dữ liệu để cung cấp các thông kê để giúp trả lời cho các câu hỏi kinh doanh phức tạp.
- Thực hiện những phân tích chuyên sâu để xác định mối quan hệ, tìm ra những insight để cung cấp cho doanh nghiệp, từ đó giúp họ có những action kịp thời, chính xác, hiệu quả.
- Phối hợp với Data Engineer để thu thập dữ liệu, tư vấn, hỗ trợ xây dựng các cơ sở dữ liệu chuyên sử dụng cho báo cáo phân tích như Data warehouse, data mart, Data cube
- Phối hợp với Data Engineer trong việc xác định vấn đề về chất lượng dữ liệu, quản trị dữ liệu.
- Data Analyst cũng có thể tự mình xây nên những model học máy để phục vụ business.
- Một công việc quan trọng của Data Analyst, đó là họ sẽ thường xuyên tương tác với stakeholder trong việc làm rõ yêu cầu, giới thiệu, truyền tải kết quả, ý tưởng đến họ.
Một nhà khoa học dữ liệu hay Data Scienctist sẽ phải phân tích, sắp xếp và thay dữ liệu “kể chuyện”, bất kể nó có cấu trúc hay không. Công việc của họ cần phối hợp giữa cả khoa học máy tính, thống kê và toán học. Họ sẽ phải xây dựng các model dựa trên các thuật toán Machine Learning để giúp doanh nghiệp dự đoán các xu hướng và hành vi trong tương lai của khách hàng. Công việc thường ngày của một Data Scienctist là:
- Data Scientist là vị trí được doanh nghiệp kỳ vọng giúp họ giải quyết các vấn đề, đưa ra những giải pháp từ dữ liệu để giúp doanh nghiệp cải thiện được hiệu quả kinh doanh, sản xuất.
- Thu thập, làm sạch và xử lý những dữ liệu thô
- Thực hiện các phân tích chuyên sâu hơn đối với dữ liệu
- Xây dựng và phát triển những phương pháp Data mining
- Nghiên cứu các mô hình data mining mới trên thế giới để ứng dụng trong thực tế tại doanh nghiệp
- Nghiên cứu ra những mô hình mới, thuật toán mới
Tóm lại, Data Scientist có thể dự báo các xu hướng và hành vi trong tương lai. Trong khi Data Analyst thiên về mô tả và phân tích những thông tin hiện tại hơn. Cả 2 vị trí đều phối hợp chặt chẽ với nhóm lập trình cho công tác quản lý dữ liệu; tuy nhiên hầu như các Data Analyst không cần phải xây dựng mô hình thống kê; áp dụng Machine learning hay các phần mềm cao cấp. Trong khi đó, những phần việc này lại là yêu cầu bắt buộc đối với một Data Scientist.
Data Analyst và Data Scientist – Các kỹ năng cần thiết
Những kỹ năng cần thiết của Data Analyst và Data Scientist có phần giống nhau tuy nhiên cũng có những điểm khác biết. Cả hai công việc điều yêu cầu sự hiểu biết cơ bản về toán học, thuật toán, kỹ năng giao tiếp và kiến thức về kỹ thuật phần mềm.
Data Analyst | Data Scientist |
|
|
Data Analyst và Data Scientist – Mức lương
Thông thường một Data Scientist sẽ có mức lương cao hơn Data Analyst do đòi hỏi cao về kỹ năng và kiến thức chuyên sâu.
Mức lương trung bình Data Analyst phụ thuộc vào lĩnh vực của nghề như là tài chính, nghiên cứu thị trường… Theo như báo cáo khảo sát mức lương mức lương của Cục Thống kê Lao động Mỹ (BLS) vào năm 2012, mức lương trung bình của các nhà phân tích nghiên cứu thị trường là 60.570 đô la, các nhà phân tích nghiên cứu “hoạt động” (operations research analysts) trung bình kiếm được 70.960 đô la và lương trung bình của một nhà phân tích tài chính là 74.350 đô la. BLS dự đoán thị trường công việc phân tích (analytics job) sẽ tăng 1/3 vào năm 2022 với khoảng 131.500 việc làm. Tính đến năm 2016, mức lương đầu vào cho một nhà phân tích dữ liệu dao động từ 50.000 đô la đến 75.000 đô la và đối với các Data Analyst có kinh nghiệm là từ 65.000 đô la đến 110.000 đô la.
Mức lương trung bình của các Data Scientist là $ 113.436. Mức lương trung bình của Data Scientist ở Hoa Kỳ hoặc Canada là 122 nghìn đô la trong khi các Data Science Manager đứng đầu nhóm khoa học dữ liệu tại một tổ chức kiếm được trung bình 176 nghìn đô la.
Kết luận
Qua bài viết này, Datapot hi vọng có thể giúp bạn có một cái nhìn tổng quan về Data Analyst, Data Scientist và sự khác biệt giữa chúng. Và hãy nhớ rằng mặc dầu có sự giống và khác nhau giữa hai nghề này nhưng Data Analyst sẽ không hoàn thiện nếu thiếu Data Scientist và ngược lại.
- Tham gia group ôn thi PL-300/DA-100 tại: https://www.facebook.com/groups/da100vn
- Chuỗi Video Hướng dẫn thực hành Lab và sử dụng các tài nguyên của Microsoft: https://www.youtube.com/c/Datapotvn/videos
- Update tài nguyên từ Microsoft, DA-100 exam questions và exam topics tại Fanpage của Datapot: https://www.facebook.com/DatapotAnalytics/
Với các bạn mới bắt đầu tìm hiểu Power BI & mong muốn ứng dụng Power BI trong công việc, hãy tham khảo khóa học PL-300: Microsoft Power BI Data Analyst từ Datapot. Được thiết kế và giảng dạy bởi các chuyên gia giàu kinh nghiệm làm việc và đào tạo trong ngành dữ liệu, được triển khai tại các doanh nghiệp như Unilever, SHB, MB Life Ageas,.., khóa học sẽ mang đến cho bạn những kiến thức và kỹ năng thực tiễn nhất. ĐĂNG KÝ NGAY
