Trong thế giới dữ liệu ngày càng phát triển, vai trò của Chuyên gia Dữ liệu (Data Scientist) và Nhà phân tích Dữ liệu (Data Analyst) ngày càng trở nên cực kỳ quan trọng.
Dữ liệu cung cấp khả năng cho các công ty tối ưu hóa sản phẩm của họ, từ đó đáp ứng tốt hơn nhu cầu đa dạng của từng khách hàng.
Do đó, tầm quan trọng của vị trí Chuyên gia Dữ liệu và Nhà phân tích Dữ liệu ngày càng được nâng cao. Điều này giải thích vì sao nhiều người đang hướng tới phát triển sự nghiệp trong một trong hai vị trí này.
Chúng ta cùng khám phá sự khác biệt giữa hai vị trí này trong bài viết dưới đây. Nhưng trước tiên, hãy cùng tìm hiểu về định nghĩa cơ bản của cả hai vị trí này!
Data Analyst là gì?
Data Analyst là gì?
Nhà phân tích Dữ liệu (Data Analyst) làm việc với dữ liệu nhằm hỗ trợ tổ chức trong việc đưa ra những quyết định tốt hơn. Bằng cách sử dụng các kỹ thuật từ nhiều lĩnh vực bao gồm lập trình máy tính, toán học và thống kê, những người làm công việc này rút ra những kết luận từ dữ liệu để mô tả, dự đoán và cải thiện hiệu suất kinh doanh.
Họ đóng một vai trò thiết yếu trong mọi nhóm phân tích dữ liệu và thường trở thành những chuyên gia đa năng, thành thạo các phương pháp phân tích toán học và thống kê.
Data Scientist là gì?
Data Scientist là gì?
Chuyên gia Dữ liệu (Data Scientist) là những người nắm vững việc phân tích, sắp xếp và “kể chuyện” thông qua dữ liệu, bất kể dữ liệu có cấu trúc hay không. Công việc của họ yêu cầu sự phối hợp hài hòa giữa khoa học máy tính, thống kê và toán học.
Họ sẽ là người tiến hành phân tích, xử lý và “mô hình hóa” các dữ liệu, sau đó giải thích các kết quả để xây dựng các kế hoạch hoạt động cho đội ngũ và doanh nghiệp. Một cách đơn giản, nhiệm vụ của chuyên gia Dữ liệu là làm việc với dữ liệu và rút ra những thông tin sâu sắc. Họ sẽ chia sẻ các khám phá và thông tin này với các bên liên quan – từ cấp cao lãnh đạo, quản lý cho đến khách hàng.
Từ đó, các doanh nghiệp có thể hưởng lợi trực tiếp bằng cách đưa ra những quyết định thông minh nhằm thúc đẩy sự phát triển và tăng trưởng kinh doanh cũng như lợi nhuận (dựa vào ngữ cảnh của từng ngành công nghiệp).
So sánh Data Analyst và Data Scientist
So sánh Data Analyst và Data Scientist
Data Analyst vs Data Scientist – Vai trò công việc
Cả vị trí Chuyên gia Dữ liệu (Data Scientist) và Nhà phân tích Dữ liệu (Data Analyst) đều thao tác với dữ liệu thông qua các quy trình quan trọng như xử lý dữ liệu thô, trích xuất, thống kê và phân tích. Tuy nhiên, vẫn có sự khác biệt về vai trò và nhiệm vụ cụ thể giữa hai vị trí này:
Những người làm công việc Data Analyst tập trung sàng lọc thông tin từ dữ liệu và cố gắng xác định xu hướng. Họ đặt ra câu hỏi như: Con số này kể về những gì? Các quyết định kinh doanh nào có thể dựa vào thông tin này? Họ cũng tạo ra biểu đồ và đồ thị để hiển thị một cách trực quan những thông tin mà dữ liệu tiết lộ.
Các Chuyên gia Dữ liệu cũng có thể thực hiện những nhiệm vụ tương tự, nhưng họ tập trung nhiều hơn vào việc diễn giải dữ liệu, đặc biệt là sự áp dụng sâu rộng về mã hóa và mô hình toán học.
Chuyên gia Dữ liệu có khả năng dự báo xu hướng và hành vi trong tương lai. Trong khi đó, Nhà phân tích Dữ liệu hướng đến việc mô tả và phân tích thông tin hiện tại hơn.
Cả hai vị trí đều phối hợp chặt chẽ với nhóm lập trình trong công việc quản lý dữ liệu. Tuy nhiên, hầu hết các Nhà phân tích Dữ liệu không cần phải xây dựng các mô hình thống kê phức tạp, áp dụng học máy (machine learning) hay các phần mềm cao cấp. Trong khi đó, những nhiệm vụ này thường là bắt buộc đối với một Chuyên gia Dữ liệu.
Data analyst vs Data Scientist – Kỹ năng
Data Analyst vs Data Scientist – Kỹ năng
Kỹ năng của Nhà phân tích Dữ liệu (Data Analyst) và Chuyên gia Dữ liệu (Data Scientist) có sự tương đồng, nhưng cũng tồn tại nhiều điểm khác biệt. Cả hai công việc đều yêu cầu sự hiểu biết cơ bản về toán học, thuật toán, kỹ năng giao tiếp và kiến thức về kỹ thuật phần mềm.
Nhà phân tích Dữ liệu là những chuyên gia về SQL và sử dụng biểu thức chính quy để xử lý dữ liệu. Mặt khác, Chuyên gia Dữ liệu sở hữu các kỹ năng của Nhà phân tích Dữ liệu với một nền tảng vững chắc về mô hình hóa, phân tích, toán học, thống kê và khoa học máy tính.
Một điểm khác biệt giữa Nhà phân tích Dữ liệu và Chuyên gia Dữ liệu là sự nhạy bén cùng với khả năng truyền đạt các khám phá dưới dạng câu chuyện cho các nhà lãnh đạo trong lĩnh vực Công nghệ thông tin và cổ đông của doanh nghiệp.
| Kỹ năng của Data Analyst | Kỹ năng của Data Scientist |
| Toán học và thống kê. | Toán học và thống kê. |
| Ngôn ngữ lập trình như Python, R , SQL, HTML, JavaScript. | Ngôn ngữ lập trình như Python, R, SAS, Matlab, SQL, Pig, Hive, và Scala. |
| Công cụ spreadsheet (Excel). | Nhạy bén kinh doanh. |
| Công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau.. | Storytelling và trực quan hóa dữ liệu. |
| Frameworks điện toán phân tán (Distributed Computing) như Hadoop. | |
| Kỹ năng Machine Learning (máy học). |
Data analyst vs Data Scientist – Trách nhiệm
Trách nhiệm của Data Analyst
• Xây dựng các truy vấn SQL theo tiêu chuẩn để giải quyết những câu hỏi kinh doanh phức tạp.
• Phân tích và khai thác dữ liệu kinh doanh để phát hiện mối quan hệ và tìm ra các mẫu từ các nguồn dữ liệu khác nhau.
• Phát hiện các vấn đề liên quan đến chất lượng dữ liệu và những khía cạnh trong quá trình thu thập dữ liệu.
• Đề xuất và triển khai các chỉ số mới để tiếp cận các khía cạnh chưa được hiểu rõ trong hoạt động doanh nghiệp.
• Xây dựng bản đồ và theo dõi dữ liệu khi chuyển từ một hệ thống sang hệ thống khác để giải quyết những vấn đề kinh doanh cụ thể.
• Hợp tác cùng đội ngũ kỹ sư để thu thập dữ liệu mới và nâng cao nguồn dữ liệu.
• Tạo ra và thiết kế báo cáo dữ liệu bằng cách sử dụng nhiều công cụ báo cáo khác nhau, như Power BI, Tableau, MS Excel, để hỗ trợ những quyết định tốt hơn từ các nhà quản lý kinh doanh.
• Áp dụng phân tích thống kê để tạo ra những thông tin cụ thể và hữu ích.
• Sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Power BI, Tableau, MS Excel, v.v. để trích xuất thông tin có ý nghĩa từ bộ dữ liệu đã có.
Trách nhiệm của Data Scientist
• Trở thành nhà lãnh đạo tư duy về giá trị của dữ liệu bằng cách khám phá tính năng hoặc sản phẩm mới.
• Tiến hành quá trình làm sạch và xử lý dữ liệu – tạo sự sạch sẽ và sắp xếp dữ liệu để tiến hành phân tích.
• Xác định những câu hỏi kinh doanh mới để tối ưu giá trị thông tin.
• Phát triển các phương pháp phân tích và mô hình học máy mới.
• Phân tích mối tương quan giữa các bộ dữ liệu khác nhau.
• Thực hiện các thí nghiệm về quan hệ nhân quả để tìm ra nguyên nhân gốc rễ của những kết quả quan sát được.
• Sử dụng kỹ thuật Truyền tải Câu chuyện Dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu để kể lên những câu chuyện từ dữ liệu.
Data Analyst vs Data Scientist – Mức lương
Data Analyst vs Data Scientist – Mức lương
Không có gì đáng ngạc nhiên khi những người làm Data Scientist có mức thu nhập cao hơn đáng kể so với Data Analyst. Mức lương trung bình của Data Analyst phụ thuộc vào lĩnh vực mà họ làm việc, chẳng hạn như tài chính, nghiên cứu thị trường…
Data Analyst sẽ có mức lương:
- Dưới 1 năm kinh nghiệm trung bình là 900.000đồng/tháng.
- Từ 1-4 năm kinh nghiệm trung bình là 200.000đồng/tháng.
- Từ 5-9 năm kinh nghiệm trung bình là 400.000đồng/tháng.
Theo careerbuilder.vn thống kê.
Data Scientist sẽ có mức lương:
- Dưới 1 năm kinh nghiệm trung bình từ 000.000 – 15.000.000 đồng/tháng.
- Tối thiểu 2-3 năm sẽ nhận được mức lương từ 000.000 – 25.000.000 đồng/tháng.
- Có kinh nghiệm lâu năm, dày dặn sẽ nhận được mức lương tối thiểu từ 000.000 triệu đồng/tháng.
Theo glint thống kê.
Data Analyst vs Data Scientist – Vị trí nào phù hợp với bạn hơn?
Data Analyst vs Data Scientist – Vị trí nào phù hợp với bạn hơn?
Thông thường, Data Scientist hướng tới mảng kỹ thuật hơn, yêu cầu tư duy toán học, trong khi Data Analyst thực hiện các phương pháp thống kê và phân tích dữ liệu. Về mặt sự nghiệp, vai trò của Data Analyst thường đứng ở vị trí thấp hơn. Những ứng viên có kiến thức cơ bản về thống kê và lập trình có thể thực hiện công việc phân tích dữ liệu trong các công ty.
Thường thì, khi tuyển Data Analyst, các nhà tuyển dụng tập trung vào những ứng viên đã có kinh nghiệm từ 2-5 năm trong ngành. Trái lại, Data Scientist thường là những chuyên gia có hơn 10 năm kinh nghiệm.
Mặc dù Data Scientist và Data Analyst có điểm tương đồng, nhưng vẫn tồn tại sự khác biệt rõ ràng giữa hai công việc này. Việc lựa chọn vị trí nào thường phụ thuộc vào sở thích và mục tiêu nghề nghiệp của mỗi người.
Kết luận
Qua bài viết này, TechX mong rằng có thể giúp các bạn hiểu hơn về Data analyst và Data Scientist. Hãy nhớ rằng, bất kể những điểm giống và khác nhau giữa hai nghề này thì data analyst sẽ không hoàn thiện nếu thiếu data scientist và ngược lại.
Về TechX Corp.
TechX Corp. là đối tác AWS tại Việt Nam được thành lập năm 2019 bởi các chuyên gia có trên 15 năm kinh nghiệm đến từ các công ty đa quốc gia và tập đoàn đi đầu về chuyển đổi số. Sứ mệnh của TechX là tạo lập môi trường cho những con người đầy đam mê, nhiệt huyết thỏa sức khám phá và kiến tạo, mang đến những sản phẩm công nghệ đơn giản và thân thiện, góp phần đẩy nhanh quá trình xây dựng một Việt Nam số trên nền tảng công nghệ điện toán đám mây.
TechX 2 năm liền nhận danh hiệu Đối tác AWS của năm – AWS Partner of the Year tại Việt Nam
