19/08/2022
DATA ANALYTICS VÀ DATA SCIENTIST là làm công việc gì? Khác nhau như thế nào?
👉 Data và các chuyên gia như Data Scientist, Data Analyst chưa bao giờ đóng vai trò quan trọng đến thế trong tất cả các lĩnh vực như hiện nay. Data analyst vs data scientist, cũng trở thành hai nghề cực kỳ “hot” và có triển vọng.
🎯 Đầu tiên phải hiểu Data Scientist và Data Analyst là làm gì?
👉 là gì?
Data Analyst, hay còn gọi là chuyên viên phân tích dữ liệu, thường đóng vai trò xác định các xu hướng thông qua dữ liệu để giúp nhà lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra các quyết định chiến lược.
Một Data analyst thường làm việc như một phần của nhóm đa chức năng để xác định mục tiêu của tổ chức; sau đó quản lý quá trình khai thác, làm sạch và phân tích dữ liệu.
Data analyst sử dụng các ngôn ngữ lập trình như R, Python và SAS, các công cụ trực quan hóa như Power BI và Tableau, cũng như kỹ năng giao tiếp để phát triển và truyền đạt những phân tích của họ.
👉 là gì?
Data Scientist, thường gọi là nhà khoa học dữ liệu, sẽ tham gia nhiều hơn vào việc thiết kế các quy trình mô hình hóa dữ liệu, tạo ra các thuật toán và mô hình dự đoán.
Do đó, các nhà khoa học dữ liệu có thể dành nhiều thời gian hơn để thiết kế các công cụ, hệ thống tự động hóa và khung dữ liệu.
So với Data analyst, nhà khoa học dữ liệu có thể tập trung hơn vào việc xây dựng và phát triển các phương pháp mới để trích xuất thông tin mà tổ chức yêu cầu nhằm giải quyết các vấn đề phức tạp.
Việc sở hữu trực giác kinh doanh và các kỹ năng tư duy phản biện để hiểu được ý nghĩa của dữ liệu là rất hữu ích với một Data Scientist.
Một nhà khoa học dữ liệu được mô tả là người không chỉ có kiến thức toán học và thống kê, mà còn sở hữu các kỹ năng của khoa học máy tính để tiếp cận vấn đề theo những cách sáng tạo.
🎯Sự khác nhau giữa Data analyst và Data scientist
👉 Khác nhau về trách nhiệm công việc
-Data Analyst có thể dành nhiều thời gian hơn cho việc phân tích thông thường, cung cấp các báo cáo thường xuyên để giải quyết các vấn đề kinh doanh hữu hình.
Một ngày của chuyên viên phân tích dữ liệu có thể liên quan đến việc tìm ra cách thức hoặc lý do tại sao một điều gì đó xảy ra (được thể hiện trên số liệu), chẳng hạn như lý do tại sao doanh số bán hàng giảm, hoặc vì sao chi phí sản xuất lại tăng lên gấp đôi với cùng sản lượng.
- Data Scientist thiết kế phương pháp để lưu trữ, thao tác và phân tích dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu quan tâm hơn đến những gì sẽ hoặc có thể xảy ra, bằng cách sử dụng các kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu và các khuôn khổ dữ liệu lớn để đưa ra dự đoán về tương lai.
🎯Để hiểu rõ hơn về sự khác biệt giữa Data scientist vs Data analyst, dưới đây là một số trách nhiệm công việc phổ biến của họ.
👉Giống nhau
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.
👉Khác nhau
- 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.
- 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.
- 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.
Đặc biệt khi quy mô công ty còn nhỏ và lượng dữ liệu còn ít. Nhưng khi công ty hướng đến việc phát triển big data; hay xây dựng data product; thì họ thường tách biệt 2 vị trí này để mỗi người được tập trung vào chuyên môn và làm việc hiệu quả hơn.
👉 Data Analyst vs Data Scientist: Khác nhau về kỹ năng
Về cơ bản, cả 2 vị trí đều cần kỹ năng thuộc 3 mảng: Domain Expertise; Mathematics & Statistics (Toán học và thống kê); Programming (Lập trình):
✴️Domain Expertise:
Cả hai vai trò đều yêu cầu khả năng trình bày kết quả phân tích dữ liệu và lý do về phương pháp của họ.
Tuy nhiên, Data Scientist cần nắm vững về các thực tiễn tốt nhất trong ngành để diễn giải các mô hình machine learning phức tạp như LIME; SHAP;…
✴️ Mathematics & Statistics:
Các phương pháp hay thuật toán thống kê như Linear Regression, Gradient Descent, … là kiến thức cơ bản mà Data Scientist hay Data Analyst đều phải nắm rõ.
Điểm khác nhau là vị trí Data Scientist đòi hỏi kiến thức toán học khắt khe hơn ngoài các khái niệm cơ bản. Điều này giúp họ đào tạo các mô hình machine learning và phân tách những gì thuật toán đã làm để giải thích các quyết định của mình.
✴️ Programming:
-Data Analyst phải sử dụng Spark; Parquet; Python; Excel và các thư viện có sẵn để thu thập, lưu trữ, phân tích, trực quan hóa dữ liệu.
-Data Scientist tập trung sử dụng các kỹ thuật như Mô hình đồng bộ; Dự báo chuỗi thời gian; Xử lý ngôn ngữ tự nhiên; Học sâu và Hệ thống đề xuất.
🎓🎓 vs : Bạn chọn nghề nào?
Mặc dù data analyst vs data scientist có con đường sự nghiệp tương đối giống nhau, vẫn có những điểm khác biệt hoàn toàn mà bạn cần nắm được nếu muốn lực chọn một trong hai nghề này.
Bạn cần tư vấn thông tin cụ thể hơn vui lòng liên hệ Page nhé. Cảm ơn.
Hy vọng bài viết này đã cung cấp cho bạn những thông tin hữu ích về và . Bạn thích đi theo con đường nào?
![✴️ [WORKSHOP ONLINE]🌀 Topic: PHƯƠNG PHÁP GOM NHÓM DỮ LIỆU HIỆU QUẢ⌚️ Thời gian : 19:45 – 21:45 Chủ Nhật ngày 23/10/2022💁...](https://img4.schoolandcollegelistings.com/583/396/136176235833966.jpg)
![✴️ [WORKSHOP ONLINE]🌀 Topic: 𝗣𝗬𝗧𝗛𝗢𝗡 𝗜𝗡 𝗔𝗨𝗧𝗢𝗠𝗔𝗧𝗜𝗢𝗡⌚️ Thời gian : 19:45 – 21:45 Chủ Nhật ngày 25/09/2022👉Đăng ký tại đây: ...](https://img3.schoolandcollegelistings.com/048/634/155037420486345.jpg)
