Hầu hết mọi người đã nghe nói về Data Scientist kể từ khi Harvard Business Review gọi đó là công việc hấp dẫn nhất trong thập kỷ. Điều này dẫn đến sự hoang mang của nhiều người vì không hiểu rõ sự khác nhau của 2 vị trí này. 

Sự khác biệt chính giữa Data Analyst và Data Scientist nằm ở những gì sử dụng, phân tích với dữ liệu. Đúng với tên gọi Data Analyst, họ là những người xem xét dữ liệu, cố gắng dự đoán xu hướng, tạo hình ảnh trực quan và truyền đạt kết quả.  Ngược lại, mô tả công việc của một Data Scientist có thể khó xác định hơn một chút. Tuy nhiên, một điều hoàn toàn chắc chắn rằng các nhà khoa học dữ liệu chịu trách nhiệm thiết kế và xây dựng các mô hình mới cho dữ liệu. Họ tạo ra model, thuật toán, mô hình dự đoán.

Sự khác biệt giữa Data Analyst và Data Scientist

5. Data Analyst và Data Scientist: Kỹ năng

Để trở thành một Data Analyst, bạn cần có niềm đam mê kinh doanh, khả năng truyền đạt kết quả và bản năng giải quyết vấn đề nhạy bén. Bạn phải có kỹ năng tổng hợp và làm sạch dữ liệu, phân tích thống kê, xác định xu hướng và trình bày chúng.

Còn đối với Data Scientist, các kỹ năng cần thiết để trở thành một nhà khoa học dữ liệu là giao tiếp, xử lý hình ảnh lớn, ý thức kinh doanh và định hướng khách hàng. Bên cạnh đó, bạn phải có kỹ năng xây dựng các mô hình dự đoán xu hướng trong tương lai.

Nói cách khác, bạn cần có khả năng giao tiếp với mọi người, bạn cần hiểu không chỉ bộ phận của mình mà cả toàn bộ doanh nghiệp, và bạn cần biết mình đang kinh doanh cái gì và kinh doanh như thế nào.

6. Data Analyst và Data Scientist: Tiềm năng phát triển

Đối với nhiều nhà phân tích dữ liệu, con đường sự nghiệp liên quan đến việc thăng tiến lên vị trí senior hoặc manager. Bạn cũng có thể trở thành chuyên gia về một lĩnh vực cụ thể trong chiến lược dữ liệu của công ty. Ngoài ra, Data Analyst hoàn toàn có thể trở thành Data Scientist hoặc Data Analytics Consultants.

Đối với Data Scientist, bạn sẽ mất nhiều sẽ mất nhiều thời gian hơn. Bạn có thể trở thành leader hoặc manager. Trong con đường phát triển, bạn cố gắng đào sâu và củng cố các kỹ năng của mình trong một lĩnh vực khoa học dữ liệu cụ thể để trở thành một chuyên gia. Lúc đó, bạn sẽ quản lý các nhóm mở rộng chiến lược dữ liệu và làm việc với tổ chức dữ liệu một cách toàn diện hơn.

7. Data Analyst và Data Scientist: Nên chọn vị trí nào?

Rõ ràng, câu hỏi này không có câu trả lời đúng. Nếu bạn không có bằng thạc sĩ, có lẽ tốt nhất bạn nên trở thành nhà phân tích dữ liệu. Nếu bạn đã có bằng tiến sĩ về khoa học máy tính, bạn có thể bỏ qua khía cạnh phân tích dữ liệu và tìm hiểu về khoa học dữ liệu.

Sự khác biệt chính là với vị trí Data Scientist, bạn sẽ xây dựng các mô hình và bạn có thể được đào tạo nhiều hơn về lĩnh vực dữ liệu, điều này dẫn đến mức lương cao hơn. Ngoài ra, không có nhiều khác biệt giữa Data Analyst và Data Scientist. Cả hai đều liên quan đến việc làm sạch dữ liệu, phân tích dữ liệu, trình bày dữ liệu và ảnh hưởng đến hướng kinh doanh.

KẾT LUẬN

Data Analyst và Data Scientist đều là 2 vị trí tiềm năng trong ngành dữ liệu. Tuy nhiên, để lựa chọn vị trí phù hợp còn phải xét đến trình độ, kỹ năng và yêu cầu của nhà tuyển dụng. Hy vọng những chia sẻ trên giúp bạn phân biệt được rõ ràng Data Analyst và Data Scientist và có quyết định đúng đắn cho bản thân. 

Nếu điều đó nghe giống như túi của bạn, thì không có nhà phân tích dữ liệu nào so với khoa học dữ liệu - cả hai công việc sẽ phù hợp với bạn. Bạn chỉ cần biết trình độ kỹ năng và yêu cầu giáo dục của bạn ở đâu để bạn biết mục tiêu của mình là gì.