Trong thời đại công nghệ 4.0, việc phân tích và xử lý dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng. Data Analysis (Phân tích dữ liệu) và Data Science (Khoa học dữ liệu) đã và đang mở ra vô vàn cơ hội cho những ai yêu thích công việc với con số và thông tin. Cả hai lĩnh vực này đều đóng vai trò then chốt trong việc giúp các doanh nghiệp đưa ra những quyết định chính xác, cải thiện quy trình làm việc và phát triển bền vững. Nếu bạn đang phân vân giữa Data Analysis hay Data Science, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về những điểm khác biệt, ứng dụng và cơ hội nghề nghiệp mà mỗi lĩnh vực mang lại.

1. Data Analysis: Định Nghĩa, Mục Tiêu và Ứng Dụng

Định Nghĩa

Data Analysis (Phân tích dữ liệu) là quá trình xử lý và kiểm tra các dữ liệu nhằm rút ra thông tin, tìm ra các mô hình, xu hướng, hoặc hiểu rõ hơn về các vấn đề. Mục đích của phân tích dữ liệu là giúp ra quyết định hoặc đưa ra các giải pháp cho các vấn đề cụ thể.

Mục Tiêu

Mục tiêu chính của Data Analysis là:

• Tìm kiếm thông tin: Khai thác và hiểu sâu các dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
• Phát hiện mô hình và xu hướng: Nhận diện các mẫu dữ liệu để phục vụ việc dự đoán trong tương lai.
• Ra quyết định chính xác: Dựa trên các kết quả phân tích để đưa ra quyết định thông minh trong công việc hoặc kinh doanh.

Ứng Dụng

Ứng dụng của Data Analysis rất rộng rãi trong nhiều lĩnh vực:

• Kinh doanh: Phân tích hành vi khách hàng, cải thiện chiến lược marketing, tối ưu hóa lợi nhuận.
• Y tế: Phân tích kết quả xét nghiệm, dự đoán bệnh tật, tối ưu hóa quy trình điều trị.
• Giáo dục: Đánh giá chất lượng dạy học, phân tích sự tiến bộ của học sinh.
• Tài chính: Phân tích rủi ro, dự báo thị trường chứng khoán.

>> Xem thêm: 4 Điều Quan Trọng Bạn Cần Biết Về Nghề Data Analyst

2. Data Science: Định Nghĩa, Mục Tiêu và Ứng Dụng

Định Nghĩa

Data Science (Khoa học dữ liệu) là một lĩnh vực tổng hợp bao gồm các phương pháp, quy trình, và hệ thống để trích xuất kiến thức và thông tin từ dữ liệu lớn. Data Science kết hợp nhiều kỹ thuật từ Data Analysis, học máy (machine learning), thống kê, và các công nghệ mới để phân tích và dự đoán xu hướng từ dữ liệu.

Mục Tiêu

Mục tiêu của Data Science bao gồm:

• Giải quyết vấn đề phức tạp: Sử dụng các mô hình phức tạp để phân tích dữ liệu và tìm ra giải pháp cho các vấn đề chưa rõ ràng.
• Dự đoán tương lai: Áp dụng các thuật toán học máy để dự đoán các xu hướng và hành vi trong tương lai.
• Tối ưu hóa các quy trình: Cải thiện hiệu suất và chất lượng các quy trình thông qua phân tích và tự động hóa.

Ứng Dụng

Ứng dụng của Data Science vô cùng phong phú và ngày càng trở nên quan trọng trong nhiều ngành nghề:

• Thương mại điện tử: Dự đoán hành vi khách hàng, tối ưu hóa chiến lược bán hàng.
• Giao thông thông minh: Phân tích dữ liệu giao thông để giảm tắc nghẽn và tối ưu hóa lộ trình.
• Giải trí: Dự đoán nội dung mà người dùng sẽ yêu thích, cá nhân hóa trải nghiệm người dùng.
• Sản xuất: Tối ưu hóa quy trình sản xuất, dự đoán lỗi thiết bị và tiết kiệm chi phí.

>> Xem thêm: Data Science - Ngành nghề của tương lai

So sánh Data Analysis và Data Science

1. Khác biệt về kỹ năng

Data Analysis và Data Science yêu cầu một số kỹ năng khác nhau, mặc dù có sự giao thoa nhất định.

• Data Analysis chủ yếu đòi hỏi kỹ năng xử lý và phân tích dữ liệu cơ bản. Các công cụ và kỹ năng phổ biến trong lĩnh vực này là SQL để truy vấn cơ sở dữ liệu, Excel để phân tích dữ liệu đơn giản, và các phần mềm như Power BI hay Tableau để trực quan hóa dữ liệu. Ngoài ra, việc hiểu biết về các phương pháp thống kê cơ bản là một yêu cầu quan trọng để đưa ra các phân tích chính xác.
• Data Science, mặt khác, yêu cầu những kỹ năng nâng cao hơn. Các nhà khoa học dữ liệu không chỉ cần giỏi về SQL mà còn phải thành thạo các ngôn ngữ lập trình như Python và R. Các kỹ thuật học máy (machine learning), deep learning, và các mô hình dự đoán là những công cụ cần thiết trong công việc của một nhà khoa học dữ liệu. Họ cũng cần hiểu rõ các phương pháp thống kê nâng cao và sử dụng các thư viện như TensorFlow, Scikit-learn hay Keras để xây dựng mô hình học máy phức tạp.

2.  Công việc thực tế

Công việc của Data Analysts và Data Scientists có những điểm khác biệt rõ rệt trong thực tế công việc.

• Data Analysts thường xuyên làm việc với các bộ dữ liệu đã có sẵn. Công việc chính của họ là làm sạch, phân tích và trực quan hóa dữ liệu để rút ra các thông tin dễ hiểu, hỗ trợ các quyết định kinh doanh. Công việc của họ thường liên quan đến việc sử dụng các công cụ phân tích như Excel, Tableau, và Power BI để tìm ra xu hướng, mô hình trong dữ liệu và trình bày kết quả dưới dạng báo cáo hoặc biểu đồ.
• Data Scientists, trong khi đó, không chỉ phân tích dữ liệu mà còn phải xây dựng và triển khai các mô hình dự đoán, giúp giải quyết các vấn đề phức tạp trong doanh nghiệp. Công việc của họ đụng đến việc phát triển các thuật toán học máy và tối ưu hóa các mô hình dựa trên dữ liệu lớn. Họ cần phải có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp, làm việc với các công cụ phân tích dữ liệu lớn như Hadoop, và có khả năng triển khai các mô hình học máy vào môi trường sản xuất để giải quyết các vấn đề thực tế như dự đoán hành vi khách hàng hoặc tối ưu hóa quy trình sản xuất.

Xem thêm: 

• Data Analyst: Việc nhàn, lương cao, liệu có như lời đồn?
• Phân biệt các vị trí Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist

3. Mức lương trung bình

Một yếu tố quan trọng mà nhiều người quan tâm khi lựa chọn giữa Data Analysis và Data Science là mức lương. Mặc dù cả hai ngành đều có tiềm năng thu nhập cao, nhưng mức lương của một Data Scientist thường cao hơn so với Data Analyst.

• Data Analysts có thể nhận được mức lương trung bình khoảng từ 10 triệu đến 20 triệu đồng mỗi tháng ở Việt Nam, tùy thuộc vào kinh nghiệm và kỹ năng chuyên môn. Những người có kinh nghiệm lâu năm hoặc làm việc tại các công ty lớn có thể nhận được mức lương cao hơn.
• Data Scientists, do công việc yêu cầu kiến thức và kỹ năng phức tạp hơn, thường nhận được mức lương cao hơn, dao động từ 20 triệu đến 40 triệu đồng mỗi tháng, thậm chí có thể cao hơn nữa đối với những chuyên gia có kỹ năng đặc biệt trong lĩnh vực học máy hoặc dữ liệu lớn. Những công ty lớn và các công ty công nghệ thường trả mức lương rất hấp dẫn cho các Data Scientists để thu hút và giữ chân những nhân tài.

4. Data Analysis hay Data Science

1. Ai nên chọn Data Analysis?

Những người yêu thích thống kê,  số liệu và trực quan hóa dữ liệu

Nếu bạn là người yêu thích làm việc với số liệu và có sự quan tâm đặc biệt đến việc phân tích, xử lý các bộ dữ liệu để rút ra thông tin hữu ích, Data Analysis có thể là lựa chọn phù hợp cho bạn. Công việc phân tích dữ liệu chủ yếu tập trung vào việc làm sạch dữ liệu, tìm kiếm xu hướng, mô hình và sau đó trình bày kết quả một cách trực quan để người khác dễ hiểu và áp dụng vào các quyết định thực tế.

Đặc biệt, nếu bạn thích làm việc với các công cụ thống kê cơ bản và trực quan hóa dữ liệu như Excel, Power BI hay Tableau, thì Data Analysis sẽ phù hợp với sở thích của bạn. Bạn sẽ sử dụng các công cụ này để phân tích dữ liệu và tạo ra các báo cáo, biểu đồ giúp các bộ phận trong doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác hơn.

Công việc và triển vọng nghề nghiệp

Công việc của một Data Analyst bao gồm các nhiệm vụ như thu thập, làm sạch và phân tích dữ liệu, tìm kiếm các mô hình hoặc xu hướng trong dữ liệu và trình bày kết quả thông qua các báo cáo hoặc trực quan hóa dữ liệu. Những công việc này thường được thực hiện trong môi trường văn phòng, có thể ở các công ty đa ngành hoặc các bộ phận dữ liệu trong các tổ chức lớn.

Triển vọng nghề nghiệp trong lĩnh vực này cũng khá rộng mở. Các công ty, tổ chức trong nhiều ngành nghề như ngân hàng, bảo hiểm, y tế, marketing hay thương mại điện tử đều cần những chuyên gia phân tích dữ liệu để giúp họ đưa ra các quyết định chiến lược. Do nhu cầu về phân tích dữ liệu ngày càng tăng, các Data Analyst có thể có cơ hội thăng tiến lên các vị trí quản lý hoặc chuyển sang các lĩnh vực liên quan như Data Science nếu có nhu cầu phát triển thêm kỹ năng.

>> Xem thêm: Data Analyst cần học gì? Định hướng nghề nghiệp ngành Data Analyst

2.  Ai nên chọn Data Science?

Những người thích lập trình, Machine Learning và AI

Nếu bạn là người đam mê lập trình và có niềm yêu thích đặc biệt với các công nghệ tiên tiến như Machine Learning và Artificial Intelligence (AI), thì Data Science chính là con đường bạn nên chọn. Công việc của một Data Scientist không chỉ đơn thuần là phân tích dữ liệu mà còn bao gồm việc xây dựng các mô hình dự đoán, phát triển các thuật toán học máy và sử dụng Deep Learning để giải quyết những vấn đề phức tạp.

Python và R là những ngôn ngữ lập trình phổ biến mà các nhà khoa học dữ liệu sử dụng để xử lý, phân tích dữ liệu và xây dựng các mô hình học máy. Nếu bạn đã có nền tảng vững về lập trình và muốn ứng dụng chúng vào việc giải quyết các vấn đề lớn, Data Science sẽ là một sự lựa chọn lý tưởng.

Công việc và triển vọng nghề nghiệp

Công việc của một Data Scientist là kết hợp giữa các kỹ thuật phân tích dữ liệu cơ bản và các phương pháp học máy, thống kê phức tạp để xây dựng các mô hình và thuật toán giúp giải quyết các vấn đề thực tế. Những công việc này có thể bao gồm việc dự đoán xu hướng thị trường, tối ưu hóa các quy trình kinh doanh, phân tích hành vi khách hàng, hoặc phát triển các hệ thống AI.

Triển vọng nghề nghiệp trong lĩnh vực Data Science là vô cùng rộng lớn và tiềm năng. Các công ty công nghệ, ngân hàng, chăm sóc sức khỏe, và thậm chí các ngành như giao thông thông minh hay giải trí đều cần những Data Scientists để giúp họ đưa ra những quyết định chính xác hơn dựa trên các mô hình dự đoán và các giải pháp AI. Mức lương của Data Scientists cũng thường cao hơn so với Data Analysts, và với sự phát triển không ngừng của công nghệ, nghề Data Science ngày càng trở nên hấp dẫn và có nhiều cơ hội thăng tiến.

Lộ trình học tập từ cơ bản đến nâng cao

Lộ trình học về Data Analysis và Data Science có thể được chia thành các bước từ cơ bản đến nâng cao như sau:

1. Cơ Bản (Introduction to Data Analysis and Data Science)

• • Học các công cụ cơ bản: SQL, Excel, Power BI, Tableau để xử lý và trực quan hóa dữ liệu.
  • Cơ bản về thống kê: Hiểu các khái niệm cơ bản như trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn, phân phối xác suất.
  • Nhập môn lập trình (Python/R): Học lập trình cơ bản để xử lý dữ liệu.
  • Làm quen với các bộ dữ liệu nhỏ: Thực hành với các bộ dữ liệu dễ hiểu như dữ liệu bán hàng, dữ liệu khách hàng.

Nếu bạn đang tìm kiếm một nơi học tập uy tín và bài bản từ cơ bản đến nâng cao, Học viện MCI cung cấp các khóa học chất lượng về Data Analysis và Data Science. Đừng bỏ lỡ cơ hội nâng cao kỹ năng với các khóa học như SQL for Newbies: Data Analysis for Beginners, Database and SQL for Data Science, Math & Statistics for Data Science,... 

Thông tin liên hệ: 

• Địa chỉ: Tầng 5, Tòa nhà Star City, 23 Lê Văn Lương, Phường Nhân Chính, Thanh Xuân, Hà Nội.
• Tư vấn khóa học: 0352.433.233
• Tư vấn đào tạo doanh nghiệp: 0988.228.745
• CSKH: cskh@mcivietnam.com

2. Trung Cấp (Intermediate Data Analysis and Data Science)

• • Kỹ thuật phân tích nâng cao: Học các phương pháp thống kê nâng cao, phân tích hồi quy, phân tích chuỗi thời gian.
  • Quản lý dữ liệu lớn: Làm việc với dữ liệu lớn, hiểu về các công cụ như Hadoop, Spark.
  • Học máy cơ bản: Bắt đầu với các thuật toán học máy như hồi quy tuyến tính, phân loại, và clustering.
  • Trực quan hóa dữ liệu nâng cao: Tạo báo cáo và dashboard tương tác với Tableau, Power BI.

https://cole.edu.vn/wp-content/uploads/2021/07/Nhiem-vu-cua-cac-cong-viec-lien-quan-den-phan-tich-du-lieu.png

Xem thêm: Top 5 Quyển sách Data Storytelling gối đầu giường của Data Analyst

3. Nâng Cao (Advanced Data Science)

• • Học máy nâng cao: Các thuật toán phức tạp như Random Forest, Support Vector Machines (SVM), Neural Networks.
  • Deep Learning và AI: Làm quen với các công nghệ Deep Learning và AI để giải quyết các bài toán phức tạp.
  • Kỹ năng lập trình nâng cao: Lập trình với Python/R để phát triển các mô hình phức tạp.
  • Triển khai và sản xuất hóa mô hình: Học cách triển khai các mô hình học máy và AI vào thực tế, như triển khai trong môi trường sản xuất hoặc xây dựng ứng dụng.

4. Chuyên Sâu (Specialization)
Sau khi hoàn thành các khóa học cơ bản và nâng cao, bạn có thể chọn học sâu vào một lĩnh vực cụ thể như Computer Vision, Natural Language Processing (NLP), hay Big Data tùy theo sở thích và mục tiêu nghề nghiệp của mình.

Dù bạn chọn Data Analysis hay Data Science, cả hai đều có những tiềm năng lớn trong tương lai và đóng vai trò quan trọng trong các ngành công nghiệp hiện đại. Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ, nhu cầu về các chuyên gia trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu ngày càng tăng. Để nắm bắt cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực này, việc lựa chọn con đường học tập phù hợp và trang bị đầy đủ kiến thức là rất quan trọng. Hãy bắt đầu ngay hôm nay để bước vào một sự nghiệp đầy triển vọng với Data Analysis hay Data Science!