, October 26, 2021

0 kết quả được tìm thấy

So sánh Data Analyst và Data Scientist

  • Đăng bởi  Kieu Hoa
  •  Aug 15, 2021

  •   8 min reads
So sánh Data Analyst và Data Scientist

Trong thời đại ngày nay, các ngành nghề như Data Scientist, Data Analyst đang là một trong những ngành hot nhất trên thị trường đặc biệt là trong các công ty công nghệ. Nhờ có data, các công ty danh tiếng dễ dàng tối ưu hóa và cá nhân hóa sản phẩm của họ để đáp ứng được nhu cầu của từng khách hàng.

Vì vậy, tầm quan trọng của vị trí Data Scientist và Data Analyst ngày càng được nâng cao. Đó là lý do khiến nhiều bạn có ý định phát triển sự nghiệp hướng đến một trong hai vị trí này.

Thế nhưng bạn có đủ hiểu biết để phân biệt được sự khác nhau giữa Data Scientist và Data Analyst không? Trước tiên, hãy cùng 200Lab tìm hiểu về định nghĩa của Data analyst và Data Scientist.

I. Data Analyst là gì?

Data analyst làm việc với dữ liệu để giúp tổ chức ra những quyết định tốt hơn. Sử dụng các kỹ thuật từ nhiều lĩnh vực, bao gồm lập trình máy tính, toán học và thống kê, các data analyst rút ra kết luận từ dữ liệu để mô tả, dự đoán và cải thiện hiệu suất kinh doanh. Họ đóng vai trò quan trọng trong bất kỳ nhóm phân tích nào và có xu hướng trở thành những tổng quát viên thông thạo các phương pháp phân tích toán học và thống kê.

Bạn có thể tìm hiểu kỹ hơn trong bài viết này: Data analytics là gì?

II. Data Scientist là gì?

Data Scientist là những người phân tích, sắp xếp và thay dữ liệu “kể chuyện”, bất kể nó có cấu trúc hay không. Công việc của họ cần phối hợp giữa cả khoa học máy tính, thống kê và toán học. Họ sẽ là người phân tích, xử lý và “mô hình hóa” các dữ liệu, sau đó diễn giải các kết quả để tạo ra các kế hoạch hoạt động cho team và doanh nghiệp.

Nói một cách dễ hiểu, nghề data scientist làm việc cùng dữ liệu và cho ra các insight mang tính phân tích. Họ sẽ truyền đạt các phát hiện và insight này với các bên liên quan – từ lãnh đạo cấp cao, quản lý đến khách hàng. Từ đó các công ty có thể trực tiếp hưởng lợi từ việc đưa ra các quyết định sáng suốt nhất để thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh và lợi nhuận của họ (tức là, phụ thuộc vào bối cảnh của các ngành công nghiệp).

III. So sánh data analyst và data scientist

1. Data analyst vs Data Scientist – Vai trò công việc

Cả 2 vị trí Data Scientist và Data Analyst đều làm việc với Data với các tiến trình quan trọng như: xử lý dữ liệu thô, trích xuất, thống kê, phân tích... Tuy nhiên vẫn có sự khác nhau về vai trò, nhiệm vụ cụ thể giữa 2 vị trí này:

Các Data Analyst sàng lọc thông tin qua dữ liệu và tìm cách xác định xu hướng. Những con số kể những câu chuyện gì? Những quyết định kinh doanh nào có thể được đưa ra dựa trên những hiểu biết này? Họ cũng có thể tạo các biểu diễn trực quan; chẳng hạn như biểu đồ và đồ thị để thể hiện tốt hơn những gì dữ liệu tiết lộ. Các Data Scientist cũng có thể đảm nhận những phần việc đó, nhưng tập trung hơn trong việc diễn giải dữ liệu; chuyên sâu về mã hóa và mô hình hóa toán học.

Về chi tiết…

Data Scientist có thể dự báo các xu hướng và hành vi trong tương lai. Trong khi Data Analyst thiên về mô tả và phân tích những thông tin hiện tại hơn.

Cả 2 vị trí đều phối hợp chặt chẽ với nhóm lập trình cho công tác quản lý dữ liệu; tuy nhiên hầu như các Data Analyst không cần phải xây dựng mô hình thống kê; áp dụng machine learning hay các phần mềm cao cấp. Trong khi đó, những phần việc này lại là yêu cầu bắt buộc đối với một Data Scientist.

2. Data analyst vs Data Scientist – Kỹ năng

Kỹ năng của Data analyst và data scientist có sự giống nhau tuy nhiên cũng tồn tại nhiều điểm khác biệt. Cả hai công việc điều yêu cầu sự hiểu biết cơ bản về toán học, thuật toán, kỹ năng giao tiếp và kiến thức về kỹ thuật phần mềm.

Data analyst là những bậc thầy về SQL và sử dụng biểu thức chính quy để chia nhỏ dữ liệu. Mặt khác, data scientist sở hữu các kỹ năng của data analyst với nền tảng vững chắc về mô hình hóa, phân tích, toán học, thống kê và khoa học máy tính. Điều khác biệt giữa Data analyst với data scientist là sự nhạy bén cùng với khả năng truyền đạt những phát hiện dưới dạng một câu chuyện cho các nhà lãnh đạo CNTT và các cổ đông của doanh nghiệp.

Kỹ năng của Data AnalystKỹ 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).

3. Data analyst vs Data Scientist – Trách nhiệm

Trách nhiệm của Data Analyst

  • Viết các truy vấn SQL theo quy ước để tìm câu trả lời cho các câu hỏi kinh doanh phức tạp.
  • Phân tích và khai thác dữ liệu kinh doanh để xác định mối tương quan và khám phá các mẫu từ các dữ liệu khác nhau.
  • Xác định vấn đề về chất lượng dữ liệu và các phần trong việc thu thập dữ liệu.
  • Triển khai các chỉ số (metric) mới để tìm ra các phần chưa rõ của doanh nghiệp.
  • Lập bản đồ và theo dõi dữ liệu từ hệ thống này sang hệ thống khác để giải quyết một số vấn đề kinh doanh nhất định.
  • Phối hợp với nhóm kỹ sư để thu thập dữ liệu mới gia tăng.
  • Thiết kế và tạo báo cáo dữ liệu bằng cách sử dụng các công cụ báo cáo khác nhau để giúp người điều hành doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn.
  • Áp dụng phân tích thống kê.
  • Sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Power BI, Tableau, MS Excel, v.v. để thu thập thông tin chi tiết có ý nghĩa từ tập dữ liệu đã cho.

Trách nhiệm của Data Scientist

  • Trở thành nhà lãnh đạo tư tưởng (thought leader) về giá trị dữ liệu bằng cách tìm ra các tính năng hoặc sản phẩm mới.
  • Làm sạch và xử lý dữ liệu làm sạch và sắp xếp dữ liệu để phân tích.
  • Xác định các câu hỏi kinh doanh mới để gia tăng giá trị.
  • Phát triển các phương pháp phân tích và mô hình machine learning (máy học) mới.
  • Xác định mối tương quan của các tập dữ liệu khác nhau.
  • Tiến hành các thí nghiệm quan hệ nhân quả để xác định các vấn đề gốc rễ của kết quả quan sát được.
  • Data Storytelling và trực quan hóa dữ liệu.

4. Data Analyst vs Data Scientist – Mức lương

Không có gì đáng ngạc nhiên khi data scientist kiếm được nhiều tiền hơn nhiều so với data analyst. Mức lương trung bình data analyst phụ thuộc vào lĩnh vực của nghề như là tài chính, nghiên cứu thị trường... Theo như báo cáo khảo sát mức lương mức lương của Cục Thống kê Lao động (BLS) vào năm 2012, mức lương trung bình của các nhà phân tích nghiên cứu thị trường là 60.570 đô la, các nhà phân tích nghiên cứu "hoạt động" (operations research analysts) trung bình kiếm được 70.960 đô la và lương trung bình của một nhà phân tích tài chính là 74.350 đô la. BLS dự đoán thị trường công việc phân tích (analytics job) sẽ tăng 1/3 vào năm 2022 với khoảng 131.500 việc làm. Tính đến năm 2016, mức lương đầu vào cho một nhà phân tích dữ liệu dao động từ 50.000 đô la đến 75.000 đô la và đối với các data analyst có kinh nghiệm là từ 65.000 đô la đến 110.000 đô la.

Mức lương trung bình của các data scientist là $ 113.436. Mức lương trung bình của Data scientist ở Hoa Kỳ hoặc Canada là 122 nghìn đô la trong khi các data science manager đứng đầu nhóm khoa học dữ liệu tại một tổ chức kiếm được trung bình 176 nghìn đô la.

IV. Kết luận:

Qua bài viết này, 200Lab mong rằng có thể giúp bạn hiểu hơn về Data analyst, Data Scientist và sự khác biệt giữa chúng. Và 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.

Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, hãy theo dõi 200lab để có thể nâng cao kiến thức của mình nhé.

Nguồn: tổng hợp

Bài viết liên quan

10 dự án Data Analytics hàng đầu

Nếu muốn có một nền tảng Data Analytics vững chắc thì cần có một portfolio chứa các dự án data analytics....

10 dự án Data Analytics hàng đầu
10 câu hỏi phỏng vấn Data Analyst hay gặp và câu trả lời

Các cuộc phỏng vấn có thể rất đáng sợ. Nếu không chuẩn bị tốt, căng thẳng có thể dễ dàng xâm chiếm. Dưới đây là 10 câu hỏi của người phỏng vấn....

10 câu hỏi phỏng vấn Data Analyst hay gặp và câu trả lời
Quy trình Data Analysis: 5 bước để ra quyết định tốt hơn

Với quy trình và công cụ phân tích dữ liệu phù hợp, bạn có thể biến lượng thông tin khổng lồ thành một quyết định đơn giản, rõ ràng....

Quy trình Data Analysis: 5 bước để ra quyết định tốt hơn
Tầm quan trọng của Data Analytics trong chiến lược Marketing

Analytics được sử dụng để biến tập dữ liệu thành những insight giá trị đang được nhiều ngành công nghiệp trên thế giới sử dụng....

Tầm quan trọng của Data Analytics trong chiến lược Marketing
Big data là gì? Mối liên hệ giữa big data và data analytics.

Big data là một thuật ngữ mô tả khối lượng dữ liệu lớn, rất khó quản lý (có cấu trúc, không cấu trúc và bán cấu trúc). Big data có thể được phân tích để tìm hiểu thông tin về insight của khách hàng giúp việc đưa ra các quyết định về chiến lược kinh doanh trở nên hiệu quả hơn....

Big data là gì? Mối liên hệ giữa big data và data analytics.
You've successfully subscribed to 200Lab Blog
Great! Next, complete checkout for full access to 200Lab Blog
Xin chào mừng bạn đã quay trở lại
OK! Tài khoản của bạn đã kích hoạt thành công.
Success! Your billing info is updated.
Billing info update failed.
Your link has expired.