Có thể khó phân biệt khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu vì chúng thường kết nối với nhau theo nhiều khía cạnh. Nếu bạn đánh giá cao khả năng giải quyết vấn đề, ra quyết định dựa trên dữ liệu và tư duy phản biện, thì cả hai nghề nghiệp đều có thể phù hợp với bạn.
Data Scientist và Data Analyst có sự khác biệt về trình độ học vấn, tài năng, tác vụ hàng ngày và mức lương mặc dù cả hai lựa chọn đều sử dụng cùng một bộ kỹ năng cơ bản và để đạt được các mục tiêu tương đương. Trong blog này, GCT Solution sẽ đem đến cho bạn cái nhìn chi tiết hơn về lộ trình nghề nghiệp của hai vị trí này để hỗ trợ bạn lựa chọn con đường phù hợp nhất với khả năng, sở thích và mục tiêu của mình.
Nhìn chung, các Data Analyst xử lý dữ liệu để rút ra những insight phục vụ việc đưa ra quyết định sáng suốt. Trong khi đó, các Data Scientist tạo ra và điều tra các vấn đề mà họ có thể sử dụng dữ liệu để giải quyết. Bây giờ chúng ta sẽ cùng tìm hiểu thêm và thảo luận về sự khác biệt giữa Data Scientist và Data Analyst.
Khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu có nhiều điểm tương đồng về một số kỹ năng thiết yếu và học vấn, khiến chúng ta thường nhầm lẫn, chẳng hạn như toán học nâng cao và phân tích thống kê. Tuy nhiên, trách nhiệm của hai vai trò này rất khác nhau. Sự khác biệt chính ở đây là cách mỗi vai trò giải quyết dữ liệu mà họ thu thập được.
Nói tóm lại, bạn có thể phân biệt hai vị trí này như sau:
Các Data Analyst thường sử dụng các công cụ như ngôn ngữ lập trình SQL, R hoặc Python, phần mềm trực quan hóa dữ liệu và phân tích thống kê để làm việc với dữ liệu có cấu trúc nhằm giải quyết các vấn đề kinh doanh hữu hình. Các nhiệm vụ điển hình của một Data Analyst bao gồm:
Các Data Scientist, khi xử lý những điều chưa biết, thường sử dụng các phương pháp tiếp cận dữ liệu phức tạp hơn để tạo ra các dự đoán trong tương lai. Họ có thể phát triển các kỹ thuật lập mô hình dự đoán có thể xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc hoặc họ có thể tự động hóa các thuật toán học máy của riêng mình. Các nhiệm vụ điển hình của một Data Scientist bao gồm:
Nền tảng học vấn của các Data Scientist và Data Analyst thường tương đương nhau. Phần lớn trong số họ có bằng cử nhân, chuyên ngành toán học, thống kê, khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo (AI). Họ có chuyên môn sâu về dữ liệu, thị trường, truyền thông và máy học. Họ có thể sử dụng lập trình Python, một số phần mềm phức tạp và cơ sở dữ liệu.
Mặc dù cả Data Scientist và Data Analyst đều sử dụng dữ liệu, vai trò tương ứng của họ yêu cầu tập hợp các khả năng và tài nguyên có phần khác biệt. Các Data Scientist sử dụng nhiều kỹ năng giống như các Data Scientist. Dưới đây là một vài điểm so sánh ngắn gọn về các kỹ năng về dữ liệu cho các Data Scientist và Data Analyst.
Trong bài viết này, bạn chắc hẳn đã có thể phân biệt giữa Data Scientist và Data Analyst thông qua việc xem xét một vài điểm khác biệt chính giữa Data Analyst và Data Scientist. Khi cùng phối hợp, các Data Analyst và Data Scientist có thể giải quyết các vấn đề về dữ liệu và kinh doanh mà một tổ chức phải đối mặt.
Để duy trì tính cạnh tranh giữa các doanh nghiệp, dữ liệu là điều quan trọng cần để tâm. Các doanh nghiệp phải quản lý lượng dữ liệu khổng lồ và dành một tỷ lệ phần trăm lớn trong ngân sách của mình cho nó. Do nhu cầu lớn về các tài năng có kỹ năng quản lý, thu thập và xử lý dữ liệu nên Data Analyst và Data Scientist có xu hướng trở thành hai vị trí tiềm năng được săn đón trong thị trường lao động.
GCT Solutions đồng hành cùng doanh nghiệp trong việc triển khai giải pháp AI và phát triển các nền tảng số hiện đại nhằm nâng cao hiệu quả vận hành một cách rõ ràng và có thể đo lường. Với năng lực về AI Services, AI Consulting, Platform Modernization and Software Engineering chúng tôi giúp tổ chức mở rộng quy mô công nghệ, tối ưu hoạt động và đẩy nhanh quá trình chuyển đổi số.