Lợi ích của việc trở thành Data Analyst so với Data Scientist là gì? Sự khác biệt chính giữa Data Analyst so với Data Scientist là gì? Họ có cùng một công việc không? Vị trí nào có mức lương cao hơn? Cùng tìm hiểu trong bài viết dưới đây. 

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

1. Data Analyst và Data Scientist: Mô tả công việc

Hãy bắt đầu với mô tả về sự khác biệt giữa công việc của nhà khoa học dữ liệu so với công việc của nhà phân tích dữ liệu. Mô tả công việc của Data Scientist thường liên quan đến học máy, thuật toán và tự động hóa. Hầu hết các mô tả công việc cho Data Scientist cũng bao gồm việc sử dụng các công cụ trực quan và kỹ thuật thống kê để xác định các mẫu trong dữ liệu.

Trong khi đó, mô tả công việc của Data Analyst thường là tiến hành phân tích và phát triển trực quan hóa từ dữ liệu. Trách nhiệm chính là liên lạc với các bộ phận khác trong công ty để tạo ra thông tin chi tiết từ dữ liệu. 

Có thể thấy, điểm giống nhau là cả hai mô tả công việc đều liên quan đến phân tích thống kê và truyền đạt kết quả cho các bên liên quan.

2. Data Analyst và Data Scientist: Công việc hằng ngày

Hãy tìm hiểu các nhiệm vụ, công cụ và quy trình làm việc của Data Analyst và Data Scientist. 

Công việc chính của Data Scientist thường bao gồm các cuộc họp, báo cáo dự án, kiểm tra email và tạo mô hình. Andriy Burkov, Trưởng nhóm ML Toàn cầu tại Gartner, chia sẻ rằng ông cũng giúp các thành viên trong nhóm cải thiện các mô hình hiện tại và các ví dụ đào tạo để khắc phục sự cố trong các mô hình đó. Nó cũng liên quan đến rất nhiều dữ liệu làm sạch.

Ngay cả trong tài liệu về khoa học dữ liệu cũng khẳng định rằng “Khoa học dữ liệu là giải quyết vấn đề, không phải mô hình hay thuật toán”, vì vậy hãy ghi nhớ điều này khi bạn bắt đầu công việc hàng ngày của nhà phân tích dữ liệu.

So với một nhà khoa học dữ liệu, công việc hàng ngày của Data Analyst lại liên quan nhiều hơn về dữ liệu. Trách nhiệm to lớn trong công việc của họ là truyền đạt kết quả, insight cho các bên yêu cầu. Điều đó có nghĩa là phần lớn thời gian trong ngày của họ là thu thập, làm sạch và nghiên cứu dữ liệu để giúp giải quyết vấn đề.

Sự khác biệt quan trọng giữa Data Analyst và Data Scientist là các nhà khoa học dữ liệu phải tạo và duy trì các mô hình. 

3. Data Analyst và Data Scientist: Mức lương và triển vọng nghề nghiệp

Theo báo cáo của Indeed cho rằng các công việc phân tích dữ liệu sẽ tăng trưởng 20% ​​từ năm 2018 đến năm 2028, rõ ràng là nhanh hơn mức trung bình. Điều này là do nhu cầu nghiên cứu thị trường tốt hơn trong một loạt các ngành công nghiệp khác nhau. Các nhà phân tích dữ liệu có thể tìm được việc làm trong ngành CNTT, chăm sóc sức khỏe, tài chính và bảo hiểm. Mức lương trung bình ở Mỹ là 70.000$/ năm. Mức lương tiềm năng cao nhất cho một nhà phân tích dữ liệu là ở Bắc Carolina là 85.000$/năm.

Tuy nhiên, thật khó để so sánh với Data Scientist vì khá ít báo cáo đề cập về điều này. Nhưng theo IBM dự đoán rằng nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu sẽ tăng 28% vào năm 2020; Cục Thống kê Lao động tin rằng khoa học dữ liệu nằm trong top 20 nghề nghiệp phát triển nhanh nhất và đã dự đoán mức tăng trưởng 31% trong 10 năm tới.

Theo Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ , Data Scientist có thể được hưởng mức lương trung bình trên 100.000 USD. 

4. Data Analyst và Data Scientist: Trình độ học vấn

Đầu tiên là về vị trí Data Scientist. Để trở thành nhà khoa học dữ liệu tại Google, bạn cần có một số điều kiện cụ thể: bằng thạc sĩ về thống kê, khoa học máy tính; kinh nghiệm làm việc có liên quan; thành thạo sử dụng ít nhất một ngôn ngữ thống kê như R hoặc Python; và thành thạo sử dụng ngôn ngữ cơ sở dữ liệu như SQL.

Ngược lại Data Analyst không có những yêu cầu khắt khe như vậy. Bạn có thể có bằng Cử nhân hoặc Cử nhân về toán học, thống kê, vật lý hoặc một lĩnh vực kinh doanh, kinh tế nào khác. Bạn cũng không cần quá xuất sắc trong việc sử dụng công cụ. Chỉ cần hiểu và nắm rõ cách hoạt động của chúng.