Sep 08, 2021

Phân biệt Data Analyst và Data Scientist

Data Analyst và Data Scientist là hai trong số những công việc được trả lương cao và có nhu cầu nhiều nhất vào năm 2021. Báo cáo việc làm trong tương lai năm 2020 của Diễn đàn Kinh tế Thế giới liệt kê 2 công việc này ở vị trí hàng đầu vì nhu cầu ngày càng tăng trong các ngành công nghiệp, tiếp theo là các chuyên gia AI, machine learning và các chuyên gia big data.

Mặc dù có rất nhiều sự quan tâm dành cho lĩnh vực này, tuy nhiên không phải ai cũng biết sự khác biệt giữa một Data Analyst và Data Scientist.

Cả hai vai trò này đều làm việc với dữ liệu, nhưng họ tiến hành theo những cách khác nhau.

Nguồn: https://www.quora.com

1. Data Analyst và Data Scientist: Sự khác biệt là gì?

Công việc của Data Analyst và Data Scientist có vẻ giống nhau - cả hai đều tìm ra các xu hướng hoặc mẫu dữ liệu để tìm ra những cách thức mới giúp các tổ chức đưa ra quyết định tốt hơn. Tuy nhiên Data Scientist thường có nhiều trách nhiệm hơn và thường là cấp cao hơn so với Data Analyst.

Các Data Scientist thường phải tự đặt ra các câu hỏi về dữ liệu, trong khi công việc của Data Analyst có thể là hỗ trợ các nhóm đã đặt sẵn mục tiêu trong đầu. Một Data Scientist cũng có thể dành nhiều thời gian hơn để phát triển các mô hình, sử dụng học máy hoặc kết hợp lập trình nâng cao để tìm và phân tích dữ liệu.

Hiện nay, có nhiều Data Scientist có thể bắt đầu sự nghiệp của họ với vai trò là Data Analyst.

2. Data Analyst và Data Scientist làm những công việc gì?

Data Analyst: thường làm việc với dữ liệu có cấu trúc để giải quyết các vấn đề kinh doanh hữu hình bằng cách 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. Các nhiệm vụ phổ biến đối với một Data Analyst có thể bao gồm:

Data Scientist: thường sử dụng các kỹ thuật dữ liệu tiên tiến hơn để đưa ra dự đoán về tương lai. Họ có thể tự động hóa các thuật toán học máy hoặc thiết kế các quy trình mô hình dự đoán có thể xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Vai trò này thường được coi là một phiên bản nâng cao hơn của một nhà phân tích dữ liệu. Một số công việc hàng ngày bao gồm:

3. Các kỹ năng cần thiết cho Data Analyst và Data Scientist:

Data Analyst và Data Scientist đều làm việc với dữ liệu, nhưng mỗi vai trò sử dụng một bộ kỹ năng và công cụ hơi khác nhau. Nhiều kỹ năng liên quan đến Data Scientist được hình thành từ những kỹ năng mà các Data Analyst sử dụng.

Với Data Analyst thì họ cần:

Biết và hiểu rõ mục tiêu phân tích
Tập trung ở giai đoạn chuẩn bị dữ liệu để chuẩn hóa dữ liệu.
Sau đó đánh mạnh vào bước phân tích dữ liệu bằng việc áp dụng các mô hình thống kê.
Từ đó tìm ra nguyên nhân và đưa ra các đề xuất cho các vấn đề của doanh nghiệp

Đối với Data scientist:

Ngoài những năng lực như programing skills (kĩ thuật lập trình), domain knowledge (kiến thức chuyên ngành) giống Data analyst để làm tốt bước phân tích thì vị trí này còn yêu cầu thêm:
Nền tảng về data modeling techniques (statistics, machine learning, AI).
Data scientist sẽ phải tìm ra những yếu tố (features) quan trọng, phù hợp với thuật toán trong từng model. Đồng thời đánh giá và cải tiến được kết quả của mô hình.

Nguồn: https://www.quora.com

Bạn có thể tham khảo các chủ đề liên quan dưới đây:

Trung tâm BAC - Sân chơi lành mạnh để các bạn đam mê về công nghệ thông tin nói chung và nghề BA nói riêng cùng nhau tìm hiểu và khám phá những điều thú vị về nghề, qua đó chuẩn bị một số kiến thức chuyên môn cho công việc trong tương lai.

Để tham khảo và đăng ký các khoá học trong tháng, bạn có thể click vào đây: Check lịch khai giảng. Nếu cần tư vấn hỗ trợ những vấn đề liên quan đến khóa học, bộ phận CSKH của chúng tôi sẽ hỗ trợ bạn qua Email: info@bacs.vn ; bac.trainingba@gmail.com hoặc số Hotline: 0909310768.

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.

CÁC KHOÁ HỌC BUSINESS ANALYST BACs.VN DÀNH CHO BẠN

Khoá học Online:

Khoá học Offline:

Tại Tp.HCM:

Tại Hà Nội:

Tham khảo lịch khai giảng TẤT CẢ các khóa học mới nhất

Ban biên tập nội dung - BAC

Click để đọc tiếp

QUẢN LÝ QUY TRÌNH NGHIỆP VỤ, TỰ ĐỘNG HÓA LÀ GÌ?

Quy trình nghiệp vụ giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quả, đảm bảo công việc được thực hiện suôn sẻ và rõ ràng. Việc tự động hóa quy trình, nhờ vào công nghệ hiện đại và AI, giúp giảm khối lượng công việc thủ công, tiết kiệm thời gian, chi phí và tối ưu hiệu suất. Lợi ích của tự động hóa bao gồm tăng năng suất, cải thiện trải nghiệm khách hàng và nâng cao khả năng quản lý dữ liệu. Tương lai của tự động hóa hứa hẹn sẽ tạo ra bước tiến mới, giúp doanh nghiệp phát triển bền vững và thích nghi nhanh hơn với sự thay đổi của thị trường.
API LÀ GÌ? KHÁM PHÁ CẦU NỐI GIỮA CÁC ỨNG DỤNG

API là nền tảng quan trọng kết nối các ứng dụng và dịch vụ trong kỷ nguyên số, tạo ra sự linh hoạt, hiệu quả và mở rộng cho các hệ thống. Bài viết sau giới thiệu API, cách hoạt động, các kiểu kiến trúc phổ biến cùng các công cụ kiểm thử API như Postman. Bạn sẽ hiểu rõ hơn về tầm quan trọng và ứng dụng thực tế của API trong công nghệ hiện đại.
Phân tích dự báo trong ngành Bán lẻ : 7 Use Cases

Bài viết cung cấp cái nhìn tổng quan về vai trò quan trọng của phân tích dự báo trong ngành bán lẻ. Doanh nghiệp bán lẻ có thể vận dụng phân tích dự báo để đưa ra quyết định sáng suốt, nâng cao khả năng cạnh tranh và gặt hái thành công trong thị trường đầy biến động như hiện nay.
Sử dụng AI để phát huy sức mạnh của Business Analysis

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang mang đến một cuộc cách mạng cho lĩnh vực Business Analysis, giúp cho các Business Analyst tiết kiệm thời gian, công sức và đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Bên cạnh đó, AI còn giúp các doanh nghiệp cải thiện hiệu quả hoạt động và đưa ra những bước đột phá trong đổi mới.

Bình luận

Nguyễn Thị Mai Bình

Business Analyst

Với một người ngoại đạo như mình thì những chuyên đề về "kỹ thuật" của BA hết sức quan trọng. Ví dụ như sử dụng các diagram để mô hình hóa requirement, viết User Story/Use case, v...v..

Đến với khóa học Fundamental Business Analysis, mình đã được gặp thầy Lộc, một người người rất nhiệt tình và có tâm. Ngoài việc chia sẻ các kinh nghiệm thực tế trên lớp thì thầy còn dành thời gian ra để tư vấn, hỗ trợ, góp ý CV cho mình. Bên cạnh đó trung tâm và anh Phụng cũng hỗ trợ gửi CV, kết nối học viên tới mạng lưới các công ty đối tác chất lượng, điều này giúp học viên như mình tìm được công việc phù hợp nhất. Cảm ơn BAC.
Xem chi tiết +
Phạm Quế

Business Analyst

Khoá học Product Design của BAC đã cung cấp cho tôi nhiều kiến thức và nền tảng vô cùng hữu ích. Giảng viên giảng dạy rất nhiệt tình, truyền cho chúng tôi ngọn lửa đam mê và nhiệt huyết trong ngành. Đồng thời chia sẻ các kiến thức và kỹ năng cần thiết trong bài giảng một cách dễ hiểu hơn. Số lượng học viên không quá nhiều nên chất lượng giảng giạy vô cùng tốt. Giảng viên sửa bài tập 1-1 nên bài giảng sẽ chuyên sâu hơn.
Xem chi tiết +
Nguyễn Văn Long

Chuyên viên về chế độ kế toán & Giải pháp nghiệp vụ Tài chính kế toán trong ứng dụng CNTT - Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN)

Tôi đã tham gia khóa Phân tích nghiệp vụ phần mềm cơ bản 3.0 tại BAC. Ở đây, tài liệu đào tạo cung cấp nhiều nội dung bổ ích và trình bày dễ hiểu. Giảng viên rất nhiệt tình, ngoài nội dung giảng dạy theo giáo trình còn chia sẻ nhiều kinh nghiệm thực tiễn, các câu hỏi của học viên đều được giải đáp ngay trên lớp và có minh họa từ các dự án trong thực tế. Sau tất cả, tôi cảm ơn BAC và Thầy giáo Thái Sơn.
Xem chi tiết +