Data Analyst và Data Scientist được biết đến là hai ngành nghề nổi bật với mức thu nhập hấp dẫn hiện nay. Không chỉ các công ty công nghệ mà mọi ngành nghề đều có xu hướng ưu tiên tìm kiếm nguồn lực cho cả hai vị trí này. Trong bài viết dưới đây, chúng tôi sẽ giúp bạn phân biệt được hai ngành này để có được sự lựa chọn phù hợp hơn với năng lực của mình.
Quyết định lựa chọn ngành Data Analyst hay Data Science phù hợp với nhu cầu và mục tiêu nghề nghiệp thể là một thách thức lớn đối với bạn. Do đó, để đưa ra quyết định đúng đắn cho sự phát triển của bản thân trong tương lai, bạn có thể áp dụng cách liên hệ tư vấn với các chuyên gia Data Analyst dày dặn kinh nghiệm tại ứng dụng Askany.
Vai trò công việc
Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst) thường bắt đầu với mục tiêu rõ ràng sau cuộc họp với các phòng ban, nhiệm vụ của họ là đơn giản là tìm ra lời giải cho vấn đề. Ngược lại, Data Scientist là những người tự đặt câu hỏi về việc họ cần dữ liệu để thực hiện những công việc gì. Họ phải phát triển quy trình, xây dựng mô hình, và sử dụng lập trình cao cấp để tìm ra câu trả lời.
Vai trò của Data Analyst bao gồm sàng lọc thông tin, tìm ra ý nghĩa và giá trị của dữ liệu, cũng như kết hợp phân tích tình hình hiện tại. Họ đề xuất quyết định dựa trên kết quả tìm kiếm và sử dụng biểu đồ, đồ thị để diễn giải.
Trong khi đó, vai trò của nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) không chỉ bao gồm những nhiệm vụ trên mà còn tập trung nhiều hơn vào việc diễn giải. Họ mã hóa thông tin, thiết kế mô hình, và sử dụng phần mềm cao cấp để xử lý và diễn giải dữ liệu một cách hiệu quả hơn. Ngoài ra, Data Scientist còn có khả năng dự báo tương lai, bao gồm xu hướng thị trường, hành vi và nhu cầu của người tiêu dùng, cũng như xu hướng sản phẩm và dịch vụ.
Để tối ưu hóa dữ liệu và đảm bảo hiệu quả của các quyết định và giải pháp, cả hai vai trò cần phối hợp chặt chẽ và cùng nhau hợp tác trong quá trình xử lý và diễn giải dữ liệu.
>> Tham khảo thêm: Biểu đồ kết hợp là gì? Khi nào sử dụng biểu đồ kết hợp?
Trách nhiệm công việc
Dựa trên mô tả về vai trò phía trên, nhiệm vụ của Data Analyst và Data Scientist cũng có sự khác biệt quan trọng.
Data Analytics chịu trách nhiệm trong việc phối hợp chặt chẽ với các phòng ban khác và cấp lãnh đạo để xác định mục tiêu và nhu cầu từ dữ liệu. Nó bao gồm các công đoạn khai thác, thu thập, tổng hợp và thống kê thông tin từ nguồn dữ liệu. Công việc làm sạch và phân tích dữ liệu chi tiết là một phần quan trọng, cùng với việc thực hiện báo cáo và diễn giải kết quả. Mục tiêu cuối cùng là đảm bảo rằng cơ sở dữ liệu cung cấp đủ thông tin để hỗ trợ quyết định đúng đắn của cấp lãnh đạo.
Trong khi đó, Data Science chủ yếu tập trung vào việc tìm kiếm và đặt ra các câu hỏi chiến lược, đảm bảo rằng những câu hỏi này mang lại giá trị và thúc đẩy sự phát triển của doanh nghiệp. Công việc của họ bao gồm thiết kế quy trình, mô hình và thuật toán để xử lý lượng lớn dữ liệu. Họ phát triển công cụ và phần mềm cấp cao để tối ưu hóa và đảm bảo độ chính xác của dữ liệu. Thêm vào đó, data scientists tạo ra các hệ thống tự động hóa và áp dụng các kỹ thuật lập trình thông minh để nâng cao hiệu suất và độ chính xác trong quá trình xử lý dữ liệu. Sự hợp nhất chặt chẽ giữa hai vai trò này là quan trọng để đảm bảo tối ưu hóa thông tin và hiệu quả trong quá trình ra quyết định và triển khai giải pháp.
>> Tham khảo thêm: Manufacturing Overhead là gì? Cách tính chi phí sản xuất chung cụ thể.
Kỹ năng làm việc
Nhìn chung, cả hai lĩnh vực Data Analyst và Data Scientist đều đặt ra yêu cầu về một loạt các kỹ năng, bao gồm Toán học và thống kê, sử dụng ngôn ngữ lập trình như Python và SQL, cùng với khả năng trực quan hóa dữ liệu, trình bày kết quả và lý do lựa chọn giải pháp. Tất nhiên, yêu cầu về kỹ năng trong lĩnh vực Data Science thường được đặt ra ở mức cao, sâu sắc và phức tạp hơn.
Các kỹ năng phổ biến của chuyên viên phân tích dữ liệu, hay Data Analyst, bao gồm sự thành thạo chuyên sâu về SQL và các biểu thức để chia nhỏ dữ liệu. Ngoài ra, họ thường sử dụng ngôn ngữ lập trình như HTML và JavaScript để thực hiện công việc của mình.
Với nhà khoa học dữ liệu, hoặc Data Scientist, kỹ năng chuyên môn bao gồm sự thành thạo về mô hình hóa, toán học và thống kê, phân tích dữ liệu, cũng như kiến thức sâu rộng về khoa học máy tính. Họ cần có khả năng nhạy bén trong việc bóc tách và lựa chọn giá trị từ dữ liệu. Một kỹ năng quan trọng khác là Data Storytelling, khả năng trình bày những phát hiện dưới dạng câu chuyện để thuyết phục một cách dễ hiểu và logic đến cấp lãnh đạo. Các ngôn ngữ lập trình phổ biến mà họ sử dụng bao gồm Pig, SAS, Hive, Matlab, và Scala.
>> Tham khảo thêm: Tại sao Direct Traffic tăng đột biến? Cách khắc phục hiệu quả.
Hy vọng qua bài viết này, bạn đã có thể hiểu rõ hơn sự khác nhau của Data Analyst và Data Scientist. Ngoài ra, nếu như bạn đang không biết bản thân phù hợp để phát triển trong ngành nào, đừng ngần ngại liên hệ với các chuyên gia Data Analyst của ứng dụng Askany để được họ cung cấp các thông tin định hướng nghề nghiệp tốt hơn.
