Phân biệt Data Analyst vs Data Scientist: Ngành nào tốt hơn?

Trong thời đại internet phát triển như hiện nay thì các công việc liên quan đến Data đang được sở hữu rất nhiều tiềm năng phát triển. Trong đó, Data Analyst và Data Scientist được đánh giá là 2 trong các ngành tốt nhất. Mặc dù có khá nhiều điểm chung nhưng đây vẫn là những công việc riêng biệt. Nếu bạn vẫn chưa hiểu rõ thì hãy để GrowUpWork phân biệt Data Analyst vs Data Scientist một cách chi tiết qua thông tin sau đây.

MỤC LỤC

[ Ẩn ]

Định nghĩa Data Analyst

Công việc mà Data Analyst thực hiện

Các công cụ và kỹ năng mà Data Analyst cần có

Data Scientist là gì?

Phân biệt Data Analyst vs Data Scientist

Điểm giống nhau

Phân biệt Data Analyst vs Data Scientist về sự khác nhau

Tiềm năng của Data Analyst hay Data Scientist tốt hơn?

Định nghĩa Data Analyst

Data Analyst có thể định nghĩa là chuyên viên phân tích dữ liệu. Đây là những nhân lực quan trọng trong việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu. Kết quả từ Data Analyst sẽ giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định chiến lược.

Công việc mà Data Analyst thực hiện

Về cơ bản, chuyên viên phân tích dữ liệu thì đương nhiên sẽ làm việc sâu với các tệp Data. Tuy nhiên, họ cũng sẽ tham gia vào cả quá trình làm sạch hoặc thiết lập dữ liệu.

Những nhiệm vụ cụ thể mà Data Analyst thực hiện bao gồm:

Tìm kiếm, thu thập dữ liệu từ các nguồn và công cụ khác nhau.
Làm sạch dữ liệu, bổ sung các chi tiết thiếu sót.
Phân tích chi tiết dữ liệu và mô tả trực quan.
Dự đoán kết quả, đưa ra phương án tối ưu.

Các công cụ và kỹ năng mà Data Analyst cần có

Những công cụ mà chuyên viên phân tích dữ liệu không thể thiếu bao gồm: R, Python, SAS, Power BI, Excel,...Đây cũng là một điều quan trọng để phân biệt Data Analyst vs Data Scientist.

Ngoài việc đảm bảo kỹ năng lập trình, sử dụng công cụ thì người làm Data Analyst cũng cần biết cách thu thập, bổ sung, tối ưu dữ liệu và phân tích chúng. Đặc biệt, sau khi phân tích xong thì bạn cũng cần biết cách trình bày các dữ liệu một cách trực quan và tìm ra hướng đi tốt nhất cho doanh nghiệp.

Data Scientist là gì?

Cũng làm việc với dữ liệu nhưng Data Scientist lại là nhà khoa học dữ liệu. Đơn giản chúng ta có thể dễ dàng thấy được cấp độ cao hơn của công việc này.

Về cơ bản Data Scientist sẽ tập trung hơn vào việc thiết kế các quy trình mô hình hóa dữ liệu. Ngoài ra, các nhà khoa học dữ liệu cũng tham gia vào việc tạo ra thuật toán dự đoán kết quả.

Yêu cầu đối với Data Scientist là tương đối cao. Bạn không chỉ cần thành thạo các kiến thức toán học, lập trình mà tư duy kinh doanh, góc nhìn tổng quát cũng cần thực sự tốt.

Những thuật toán phân tích, dự đoán Data cần được nhà khoa học dữ liệu hiểu rõ. Thậm chí, trong tương lai thì việc kết hợp với Machine Learning để dự đoán dữ liệu cũng sẽ trở thành một yếu tố quan trọng của Data Scientist.

Phân biệt Data Analyst vs Data Scientist

Chuyên viên phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu đều là 2 công việc rất được yêu thích hiện nay. Mặc dù có một vài điểm giống nhau nhưng bạn cần phân biệt rằng đây là 2 ngành nghề có sự khác biệt lớn về yêu cầu, kỹ năng và lương thưởng.

IT Programmer (ERP, .Net, Data Analyst)

Công Ty TNHH Metkraft

Thành phố Hồ Chí Minh

Đăng nhập để xem

Ứng tuyển

Data Analyst Intern/ Fresher

Techcombank Việt Nam

119 Tran Duy Hung, Cau Giay District, Hanoi

Data Analyst Intern/ Fresher

Đăng nhập để xem

Ứng tuyển

Data analyst HOT

Apollo (AVNS Co.,ltd )

261 Nguyễn Văn Trỗi quận Phú Nhuận Hồ Chí Minh

Data analyst

BigData

Đăng nhập để xem

Ứng tuyển

Điểm giống nhau

Cả Data Analyst và Data Scientist đều giống nhau ở đầu vào và đầu ra. Đầu vào đó là tiếp nhận dữ liệu (Data) để làm việc. Đầu ra chính là giúp doanh nghiệp khắc phục sai sót, tối ưu sản phẩm và gia tăng doanh thu.

Các yêu cầu chung giữa 2 công việc này bao gồm:

Hiểu biết về toán học, các công thức, phần mềm, thuật toán và công cụ.
Có khả năng làm việc kỷ luật, teamwork, trình bày và thuyết phục.
Nắm vững các quy trình như thu thập, sắp xếp dữ liệu thô, trích xuất, thống kê, phân tích, dự đoán từ dữ liệu có sẵn,...

Phân biệt Data Analyst vs Data Scientist về sự khác nhau

Data Analyst

Công việc: Thu thập, sàng lọc, phân tích dữ liệu và trình bày.
Trách nhiệm: Làm sạch, tối ưu dữ liệu, kết hợp với các phòng ban khác để xác định mục tiêu phân tích Data. Báo cáo kết quả, đảm bảo căn cứ đầy đủ để cấp trên đưa ra định hướng phát triển.
Kỹ năng: Toán học, thống kê, ngôn ngữ Python - R - SQL - HTML - JavaScript, công cụ Excel, Tableau.
Mức lương: 11 triệu 900 ngàn VNĐ/tháng cho người dưới 1 năm kinh nghiệm. Từ 1 - 4 năm thì có lương 16 triệu 200 ngàn VNĐ/tháng. Đối với người từ 5 - 9 năm kinh nghiệm thì lương trung bình là 19 triệu 400 ngàn VNĐ/tháng.

Data Scientist:

Công việc: Diễn giải dữ liệu, mã hóa thông tin, thiết kế mô hình để xử lý và dự đoán xu hướng tương lai.
Trách nhiệm: Thiết kế mô hình, thuật toán, quy trình để xử lý lượng Data khổng lồ. Các mô hình, phần mềm tạo ra cần xử lý tự động, chính xác và đưa ra những dự đoán tối ưu nhất cho sự phát triển của doanh nghiệp.
Kỹ năng: Toán học, thống kê, Ngôn ngữ Python - R - SAS - Matlab - Pig - SQL - Scala - Hive, kiến thức kinh doanh, công cụ trực quan hóa dữ liệu, Framework điện toán phân tán, Machine Learning.
Mức lương: Kinh nghiệm dưới 1 năm có lương trung bình là 10 - 15 triệu VNĐ/tháng. Con số này với 2 - 3 năm kinh nghiệm là 17 - 25 triệu VNĐ/tháng. Mức lương cho chuyên gia giàu kinh nghiệm là từ 30 triệu VNĐ/tháng.

Tiềm năng của Data Analyst hay Data Scientist tốt hơn?

Khi phân biệt Data Analyst vs Data Scientist thì chúng ta đều đã nhận ra đây là 2 công việc có rất nhiều điểm khác nhau. Mặc dù nhìn chung chúng có nhiều điểm tương đồng nhưng mỗi công việc lại có đặc tính và phù hợp riêng với từng người.

*Cả 2 ngành đều mang tiềm năng cực kỳ lớn*

Về cơ bản, chúng tôi có thể khẳng định rằng tiềm năng của cả Data Analyst và Data Scientist trong tương lai đều là rất tốt. Gần như mọi doanh nghiệp hiện nay đều muốn phân tích dữ liệu và tìm ra hướng phát triển tối ưu nhất. Mức lương mà 2 công việc này mang lại cho bạn cũng chắc chắn là rất cao.

Nếu muốn có sự lựa chọn thì bạn hãy dựa vào các yếu tố như sau:

Sở thích: Nếu bạn yêu thích các công việc thu thập, phân tích dữ liệu nhiều hơn thì hãy chọn Data Analyst. Công việc Data Scientist sẽ thiên về kỹ thuật, toán học và các mô hình kết hợp với tư duy kinh doanh.
Kinh nghiệm: Data Analyst thường sẽ ưu tiên những người có từ 2 - 5 năm kinh nghiệm. Công việc Data Scientist thường có yêu cầu kinh nghiệm lên tới 10 năm.
Khả năng: Yêu cầu của Data Analyst thường sẽ thấp hơn ở thuật toán, kỹ thuật, toán học và phần mềm. Bạn hãy lựa chọn dựa theo khả năng của bản thân.

Cho dù bạn lựa chọn công việc phân tích dữ liệu hay nhà khoa học dữ liệu thì đó đều là con đường cực kỳ tiềm năng. Tuy nhiên, bạn cần hiểu rõ thông tin phân biệt Data Analyst vs Data Scientist như trên đây để có lựa chọn tốt nhất. Khi bạn đã chọn được lĩnh vực yêu thích thì sự cố gắng sẽ giúp bạn có mức lương thưởng cực kỳ tuyệt vời.

Data Analytics data scientist

Tin tức liên quan

IT Manager là gì? Cách để bạn trở thành một IT Manager giỏi

Kiến thức kỹ thuật| 2024-09-19

IT Manager là gì? Làm công việc này cần những kỹ năng nào? Làm sao để trở thành một IT Manager giỏi? Hãy tham khảo thông tin sau đây từ chuyên gia và bạn sẽ nhanh chóng trở thành người quản lý IT xuất sắc.

AI Developer Roadmap: Lộ trình đi đến thành công

Kiến thức kỹ thuật| 2024-09-18

AI Developer chính là lĩnh vực tiềm năng nhất ở hiện tại và tương lai. Tuy vậy, đây cũng là ngành có tính khắc nghiệt cao hàng đầu. Do đó bạn hãy nên đi theo AI Developer Roadmap chuẩn nhất sau đây nhé.