Data Analyst vs Data Scientist: 4 yếu tố khác biệt chính

Cả Data Analyst vs Data Scientist đều đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích dữ liệu, nhưng lại có những điểm khác biệt quan trọng. Bài viết sau đây giúp bạn tìm ra 4 điểm khác biệt chính giữa Data Analyst vs Data Scientist, từ đó hiểu rõ hơn về hai công việc trong ngành công nghiệp dữ liệu đang ngày càng quan trọng này.

Đọc bài viết này để hiểu hơn về:

• 4 yếu tố khác biệt chính giữa Data Analyst vs Data Scientist: Vai trò, công việc, kỹ năng cần có, hướng phát triển sự nghiệp
• Giải đáp các thắc mắc về 2 công việc Data Analyst vs Data Scientist

Yếu tố 1: Vai trò Data Analyst vs Data Scientist

Khi một doanh nghiệp muốn hiểu rõ dữ liệu, ngay cả khi dữ liệu đó được thu thập nội bộ hay ở nơi khác, họ thường tìm đến Data Analyst.

Các Data Analyst chịu trách nhiệm thu thập, làm sạch và phân tích các tệp dữ liệu lớn bằng các phương pháp tính toán và thống kê khác nhau để khám phá xu hướng trong dữ liệu. Những thông tin này có thể được sử dụng để thúc đẩy quyết định kinh doanh, giải quyết các vấn đề phức tạp và tối ưu hóa các quy trình của doanh nghiệp.

Đọc thêm: Data Analyst làm gì: Định nghĩa, Kỹ năng và Hướng phát triển

Trong khi đó, vai trò của Data Scientist tập trung vào việc tạo ra các thuật toán và mô hình dự đoán mà Data Analyst sử dụng để thu thập, sắp xếp và phân tích thông tin. Data Scientist giúp phát triển các công cụ và phương pháp trích xuất thông tin, tạo hệ thống tự động hóa để loại bỏ công việc thường ngày và xây dựng khung dữ liệu phù hợp với tổ chức/doanh nghiệp.

Các Data Scientist giỏi thường có tính tò mò mãnh liệt – mong muốn đi sâu vào bên dưới bề mặt của một vấn đề, tìm ra câu hỏi cốt lõi của nó và chắt lọc chúng thành một tập hợp giả thuyết rất rõ ràng có thể được kiểm chứng. Điều này thường đòi hỏi tư duy liên tưởng đặc trưng của các Data Scientist sáng tạo nhất trong lĩnh vực nào.

Vai trò của Data Analyst vs Data Scientist tuy khác nhau nhưng cũng có một số trách nhiệm tương đồng như: Thu thập, lọc và phân tích dữ liệu. Sự phối hợp của 2 vị trí này giúp doanh nghiệp có tệp dữ liệu như mong muốn.

Yếu tố 2: Công việc của Data Analyst vs Data Scientist

Công việc của Data Analyst

• Trích xuất dữ liệu: Việc trích xuất dữ liệu được giới hạn ở các tập dữ liệu nhỏ hơn vì Data Analyst chủ yếu xem xét các tình huống kinh doanh cụ thể.
• Lọc và sắp xếp dữ liệu: Sau khi trích xuất, dữ liệu sẽ được xử lý và tóm tắt làm nổi bật các sự kiện cơ bản, xu hướng mới nổi và những điểm bất thường một cách trực quan.
• Khám phá dữ liệu: Data Analyst bắt đầu khám phá lý do đằng sau các xu hướng và điểm bất thường khác nhau được quan sát thấy trong giai đoạn chuẩn bị dữ liệu.
• Trực quan hóa dữ liệu và báo cáo: Tiếp theo, Data Analyst chuẩn bị các bảng tổng quan và báo cáo quản lý bao gồm các diễn giải về hoạt động kinh doanh và chia sẻ với các bên liên quan. Thông thường, một số công cụ được áp dụng để đẩy nhanh công việc như Tableau và Power BI.

Công việc của Data Scientist

• Trích xuất dữ liệu: Đây là bước chung của cả Data Analyst cũng như Data Scientist. Tuy nhiên, nguồn dữ liệu dành cho Data Scientist không chỉ giới hạn ở một tập hợp các bảng nhỏ mà là các tập dữ liệu lớn. Trong những trường hợp như vậy, Data Scientist và Data Engineer sẽ làm việc cùng nhau.
• Làm sạch dữ liệu: Trong giai đoạn này, Data Scientist dành một thời gian đáng kể để có cái nhìn sâu sắc về dữ liệu, hiểu các vấn đề cơ bản, xác định điểm bất thường và cuối cùng là lọc dữ liệu cho các giai đoạn tiếp theo.
• Kỹ thuật rút trích đặc trưng: Trước khi Data Scientist bắt đầu làm việc trên các mô hình dự đoán, họ sẽ tiến hành kỹ thuật rút trích đặc trưng. Đây là quá trình sử dụng dữ liệu đã được lọc để tạo ra các biến được kỳ vọng có khả năng dự đoán tốt hơn về kết quả mục tiêu. Ví dụ: để xây dựng mô hình dự đoán khả năng một cá nhân mắc bệnh tiểu đường, BMI có thể được sử dụng làm đầu vào bổ sung bên cạnh chiều cao và cân nặng. Ở đây, BMI là một tính năng được thiết kế được tính bằng chiều cao và cân nặng.
• Phát triển mô hình bằng kỹ thuật AI/ML: Dữ liệu sau đó được đưa vào thuật toán machine learning (1 nhánh con của trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính) để đưa ra dự đoán. Có rất nhiều thuật toán machine learning với mức độ phức tạp và cách áp dụng khác nhau bao gồm các loại huấn luyện máy học thuộc các nhóm “có giám sát” (supervised learning), “không giám sát” (unsupervised learning) và “học tăng cường” (reinforcement learning).
• Thử nghiệm mô hình: Data Scientist xác thực kết quả đầu ra của mô hình. Đối với những kết quả không đạt yêu cầu, Data Scientist sẽ xem lại và điều chỉnh các tham số của mô hình để đạt được kết quả mong muốn. Tuy nhiên, nếu việc điều chỉnh mô hình không thành công, Data Scientist sẽ bắt đầu lại và xem xét thiết kế lại tính năng nhằm hỗ trợ việc xây dựng mô hình tiếp theo.
• Sản xuất mô hình: Sau khi phát triển và điều chỉnh mô hình, nhóm kỹ thuật phần mềm và kỹ thuật dữ liệu cộng tác để tạo ra các quy trình mô hình sẵn sàng sản xuất. Điều này cho phép tích hợp liền mạch với đường ống dữ liệu. Cuối cùng, tất cả tiến hành chính thức hóa và triển khai mã sản xuất.

Yếu tố 4: Kỹ năng cần có Data Analyst vs Data Scientist

Yêu cầu kỹ năng cho cả hai vị trí có sự tương đồng. Về kỹ năng, cả Data Analyst và Data Scientist đều cần thực hiện quy trình lọc và sắp xếp dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, sự nhạy bén trong kinh doanh và khả năng giao tiếp.

Tuy nhiên, mức độ thành thạo của mỗi kỹ năng thì khác nhau. Bảng bên dưới liệt kê các kỹ năng chính và mức độ thành thạo được mong đợi dành cho Data Analyst vs Data Scientist:

Yếu tố 4: Hướng phát triển sự nghiệp Data Analyst vs Data Scientist

Hướng phát triển sự nghiệp của Data Analyst

• Senior Data Analyst: Data Analyst có kinh nghiệm có thể tiến tới vai trò Senior mà họ sẽ đảm nhận các nhiệm vụ phân tích dữ liệu phức tạp hơn và có khả năng đào tạo Junior Data Analyst. Họ cũng có thể trở thành chuyên gia trong các lĩnh vực cụ thể.
• Data Analyst Manager: Một số Senior Data Analyst có thể chọn chuyển sang vai trò quản lý, trở thành Data Analyst Manager hoặc Analyst Lead.
• Business Intelligence (BI) Analyst: Data Analyst chuyên trực quan hóa dữ liệu và báo cáo có thể chuyển sang vai trò BI. BI Analyst chuyên tạo dashboard thông tin, báo cáo và thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu để hỗ trợ việc ra quyết định của tổ chức.
• Chuyển sang Data Scientist: Trong một số trường hợp, Data Analyst có nền tảng toán học và kỹ năng lập trình vững chắc có thể chọn chuyển sang vai trò Data Scientist bằng cách bổ sung thêm các kỹ năng và kiến thức ngành.
• Chuyên gia trong lĩnh vực: Data Analyst thường có cơ hội trở thành chuyên gia trong lĩnh vực mà họ phân tích, tận dụng kiến thức cụ thể về ngành của họ để cung cấp thông tin chi tiết và chuyên môn sâu hơn.

Hướng phát triển sự nghiệp của Data Scientist

• Senior Data Scientist: Data Scientist có kinh nghiệm sẽ thăng tiến lên các vai trò Senior, giải quyết các dự án đầy thách thức và có tác động hơn.
• Lead Data Scientist: Trong các tổ chức lớn hơn, Lead Data Scientist sẽ quản lý Junior Data Scientist, hướng dẫn nghiên cứu, thực hiện dự án và đổi mới công nghệ.
• Data Science Manager/Director: Khi chuyển sang vai trò quản lý, Data Scientist sẽ trở thành Data Science Manager/Director. Họ giám sát toàn bộ phòng Data, đặt ra các mục tiêu chiến lược, quản lý ngân sách và đảm bảo rằng dữ liệu phù hợp với các mục tiêu kinh doanh tổng thể.
• Các vai trò chuyên môn hóa cao: Data Scientist có thể chuyên về Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural language processing – NLP), Thị giác máy tính (Computer vision), Học tăng cường (Reinforcement learn) hoặc Data Engineering, chuyển sang các vai trò chuyên môn hóa cao và cụ thể lĩnh vực hơn trong ngành khoa học dữ liệu.

Câu hỏi thường gặp về Data Analyst vs Data Scientist

Làm sao để chọn giữa Data Analyst vs Data Scientist?

Sau đây là một số yếu tố cần xem xét khi lựa chọn giữa Data Analyst vs Data Scientist:

• Yêu cầu về trình độ học vấn và kỹ năng: Data Analyst thường cần bằng cử nhân trong lĩnh vực liên quan như toán học, thống kê hoặc khoa học máy tính, trong khi Data Scientist yêu cầu bằng thạc sĩ trong lĩnh vực tương tự.
• Mục tiêu nghề nghiệp: Bạn muốn tập trung vào phân tích dữ liệu để hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra quyết định không? Hay bạn muốn sử dụng dữ liệu để giải quyết các vấn đề phức tạp và tạo ra mô hình dự đoán? Đây là những trách nhiệm chính của Data Analyst và Data Scientist tương ứng.
• Triển vọng công việc: Nhu cầu về Data Scientist cao và thị trường việc làm cạnh tranh, trong khi các Data Analyst cũng có triển vọng việc làm tốt nhưng kỳ vọng về mức lương thấp hơn.
• Chuyên môn về lĩnh vực: Data Scientist thường hiểu sâu hơn về lĩnh vực mà họ làm việc và có thể sử dụng dữ liệu để giải quyết các vấn đề trong lĩnh vực đó. Nếu bạn có nhiều kinh nghiệm trong một ngành cụ thể, Data Scientist có thể phù hợp hơn với bạn.
• Kỹ năng kỹ thuật: Data Analyst thường sử dụng SQL và các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau hoặc PowerBI, trong khi Data Scientist sử dụng các công cụ nâng cao hơn như Python, R và các thư viện Machine Learning như TensorFlow hoặc PyTorch. Xem xét các kỹ năng kỹ thuật hiện có và những gì bạn muốn tìm hiểu thêm để lựa chọn công việc phù hợp.

Nên chọn trở thành Data Analyst nếu bạn có khả năng tập trung giải quyết các vấn đề kinh doanh hiện tại từ dữ liệu có sẵn, bằng cách trình bày thông tin trực quan, dễ hiểu. Sau khi phân tích thống kê để xác định dữ liệu có thể trích xuất, bạn sẽ có kết quả mang lại sự cải thiện nhanh chóng cho doanh nghiệp.

Nên chọn trở thành Data Scientist nếu bạn có khả năng áp dụng các kỹ thuật thống kê, học máy, kiến thức và chuyên môn để phân tích cơ sở dữ liệu thô, giải quyết các vấn đề phức tạp. Sau khi xây dựng mô hình dự đoán và khám phá những thông tin ẩn trong dữ liệu, bạn có cách thúc đẩy doanh nghiệp phát triển.

Data Analyst có thể trở thành Data Scientist không?

Câu trả lời là CÓ THỂ trở thành Data Scientist từ Data Analyst.

Trên thực tế, có nhiều Data Analyst tiếp tục trở thành Data Scientist sau khi tích lũy kinh nghiệm, nâng cao kỹ năng lập trình và toán học cũng như đạt được bằng cấp cao. Một vài kỹ năng, công cụ cần thiết để chuyển từ Data Analyst sang Data Scientist:

• Ngôn ngữ: Python và R
• Điện toán phân tán (Distributed computing): Spark và Hadoop
• Cơ sở dữ liệu quan hệ (SQL): PostgreSQL và MySQL
• Cơ sở dữ liệu không quan hệ (NoSQL): MongoDB
• Mô hình máy học, AI: Boosted Trees SVM (Support Vector Machines), Regression, NNs (Neural Networks)
• Cơ sở dữ liệu đồ thị (Graph databases): GraphX và Neo4J
• Đám mây (Cloud): AWS/GCP/Azure
• Các kiến thức khác: Nhận dạng ký tự quang học (optical character recognition – OCR), Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural language processing – NLP), và Thị giác máy tính (Computer Vision)

Data Analyst có phải một công việc lý tưởng?

Làm việc với tư cách là Data Analyst cho phép bạn áp dụng các kỹ năng tư duy phân tích để giải quyết các vấn đề kinh doanh. Theo thống kê của Robert năm 2023, các Data Analyst ở Hoa Kỳ thu nhập trung bình mỗi năm là 110.250 USD, tùy thuộc vào kỹ năng, vị trí và kinh nghiệm.

Các Data Scientist thậm chí còn có mức thu nhập nhiều hơn – trung bình 140.750 USD. Mức lương này tăng lên nếu bạn chuyên về kỹ thuật dữ liệu lớn và AI.

Theo “Báo cáo Lương IT 2023 – 2024” do ITviec khảo sát, mức lương trung vị của vị trí Data Analyst/ Data Scientist tại Việt Nam là:

Tổng kết Data Analyst vs Data Scientist

Cho dù bạn muốn trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp tạo ra báo cáo phân tích dữ liệu chi tiết, hay một Data Scientist sáng tạo phát triển các mô hình dự đoán tiên tiến, việc hiểu rõ sự khác biệt giữa hai công việc sẽ giúp bạn định hình được hướng đi đúng đắn trong sự nghiệp của mình.

Những thông tin phân biệt Data Analyst vs Data Scientist mà ITviec vừa chia sẻ hy vọng sẽ giúp bạn lựa chọn con đường phát triển sự nghiệp phù hợp với khả năng và sở thích.

Bạn thấy bài viết hay và hữu ích? Đừng ngại Share với bạn bè và đồng nghiệp nhé.

Và nhanh tay tham khảo việc làm IT “chất” trên ITviec!