Data Scientist vs Data Analyst - Sự khác biệt là gì?

Data Scientist vs Data Analyst: Máy tính.Nếu bạn đang tìm kiếm một công việc được trả lương cao sẽ mang lại cơ hội nghề nghiệp tuyệt vời, thì phân tích dữ liệu hoặc khoa học dữ liệu có thể là hai nghề có thể được đề xuất nhiều nhất. Và điều này không phải là không có lý do - nhìn chung lĩnh vực CNTT được coi là rất có lợi nhuận.

Tất cả những gì bạn cần làm là xem qua một số loại báo cáo thu nhập của các trang web để thấy những con số gần như không thể tin được. Mặc dù vậy, nó vẫn gây ra nhiều nhầm lẫn - nhiều người có xu hướng nhầm lẫn và không biết sự khác biệt giữa data scientist vs data analyst (nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu). Nếu bạn gặp vấn đề tương tự, đừng lo - bài viết so sánh Data Scientist vs Data Analyst này ra đời để giúp bạn phân biệt chúng.

Mục tiêu cuối cùng, hướng dẫn này nhằm trả lời hai câu hỏi lớn - sự khác biệt giữa data scientist vs data analyst là gì và bạn nên chọn học nghề nào? Tuy nhiên, để có thể trả lời những câu hỏi này, trước tiên chúng ta cần thiết lập một số thông tin cơ bản. Vì vậy, ngay từ đầu, chúng tôi sẽ nói ngắn gọn về cả hai chuyên ngành một cách riêng biệt. Sau đó, chúng tôi cũng sẽ đưa ra một số tiêu chí để đánh giá. Sau khi hoàn tất, chúng ta có thể phân tích, đánh giá và so sánh giữa phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu một cách hiệu quả.

Điểm cộng khi làm việc trong lĩnh vực dữ liệu

Trước khi chúng ta bắt đầu mô tả, phân tích và so sánh, có một điều nữa mà tôi muốn nói đến. Cho dù bạn đã là một nhà phát triển hay nhà phân tích mới nổi, hoặc bài viết này là cái nhìn đầu tiên của bạn về thế giới CNTT, có một điều mà chắc chắn mọi người đều nghĩ đến vào lúc này hay lúc khác - tại sao lại chọn data scientist vs data analyst và lĩnh vực CNTT như một con đường sự nghiệp?

Ưu đãi Udacity hiệu lực ngay lúc này:

Trong hầu hết các trường hợp, điều đầu tiên bạn nghĩ đến khi nghe câu hỏi này sẽ là tiền lương. Thành thật mà nói - các chuyên gia CNTT thực sự có mức lương đáng kinh ngạc. Không quan trọng bạn là nhà thiết kế đồ họa, lập trình viên hay chuyên gia xử lý dữ liệu (theo cách này hay cách khác) - mức lương các công việc liên quan đến CNTT có xu hướng cao hơn mức trung bình khá nhiều. Điều này là do bản thân ngành công nghiệp này không ngừng phát triển và nhìn thấy nhiều cơ hội và ý tưởng mới mỗi ngày. Đó là lý do tại sao có lẽ sẽ không bao giờ thiếu nhu cầu về các chuyên gia làm việc trong lĩnh vực CNTT.

Và còn một điểm khác nữa. Tại thời điểm này, hầu như bạn muốn cảm thấy an toàn và yên tâm về lựa chọn nghề nghiệp của mình, bất cứ thứ gì liên quan đến CNTT có lẽ là một trong những lựa chọn tốt nhất của bạn. Vì ngành công nghiệp này không ngừng phát triển, thị trường việc làm tràn ngập các lời mời làm việc liên quan đến CNTT. Và điều đó rất khó thay đổi vì, như tôi đã đề cập trước đó, một số cải tiến đang xuất hiện hàng ngày.

Toàn bộ quan điểm của tôi mà tôi đang cố gắng đưa ra là trở thành một chuyên gia CNTT cần nhiều thứ hơn là một mức lương hậu hĩnh (mặc dù mức lương đó đã là rất cao). Bạn nên để tâm đến bài viết data scientist vs data analyst này. Như đã nói, bây giờ chúng ta có thể chuyển sang nói về một data analyst làm những gì.

Phân tích dữ liệu

Data Scientist vs Data Analyst: Máy tính 2.Khi nói đến chủ đề data analyst vs data scientist, phân tích dữ liệu chắc chắn là chủ đề phổ biến hơn cả. Điều này chủ yếu là vì nó đơn giản hơn một chút và thường gặp hơn. Vậy thì, data analyst là gì? Một nhà phân tích dữ liệu (data analyst) làm những gì?

Data analyst là những người làm việc với lượng thông tin khổng lồ. Công việc của họ liên quan đến việc lấy một phần dữ liệu và sau đó “dịch” các con số đó sang tiếng Anh hàng ngày. Điều này được thực hiện để nhà phân tích sau đó có thể trình bày dữ liệu đã phân tích cho người tuyển dụng, những người sau đó sẽ đưa ra các quyết định kinh doanh phù hợp dựa trên kết quả phân tích.

Data analyst là thành viên quan trọng của bất kỳ nhóm nào muốn phát triển doanh nghiệp của họ. Điều đó nói rằng, những người này thường gặp nhất trong các tập đoàn lớn xử lý lượng dữ liệu khổng lồ mỗi ngày. Mặc dù có vẻ như không phải như vậy trong cuộc thảo luận data scientist vs data analyst này, các nhà phân tích dữ liệu có trách nhiệm công việc rất cụ thể và rõ ràng (đây là điều tuyệt vời!). Trách nhiệm chính hoàn toàn của họ là có thể phân tích thông tin được cung cấp và đưa ra các tuyên bố rõ ràng mà sau đó công ty có thể hiểu được.

Bây giờ, bạn đã biết data analyst là gì - tại sao cuộc thảo luận về "phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu" lại quan trọng? Hay nói đúng hơn, tại sao phân tích dữ liệu lại cần thiết cho sự thành công của một công ty? Hãy để tôi đưa ra một ví dụ nhanh.

Hãy tưởng tượng rằng bạn sở hữu một công ty nhỏ bán một loại cà phê cụ thể. Bạn tuân theo tất cả các quy tắc vàng của tiếp thị, quảng cáo cả truyền thống và trực tuyến, dành nhiều thời gian nhắm mục tiêu đến đối tượng của mình, v.v... Một tháng trôi qua, và bạn muốn kiểm tra hoạt động kinh doanh của mình như thế nào. Nó không dễ dàng như chỉ cần xem xét doanh thu (mà bạn hy vọng sẽ kiếm được!). Nếu bạn muốn duy trì hoạt động kinh doanh của mình ở khía cạnh thành công, bạn sẽ phải xác định các điểm thắt và vấn đề có thể xảy ra. Đây là lúc bắt đầu cuộc thảo luận “data scientist vs data analyst” diễn ra - data analyst sẽ lấy tất cả thông tin đó, phân tích và sau đó trả lại cho bạn kết quả. Để tìm hiểu nhóm đối tượng mục tiêu của bạn không mua sản phẩm (và lý do tại sao), sau đó có thể đưa ra các quyết định nhất định dựa trên thông tin được cung cấp. Tuy nhiên, tất cả thông tin bạn yêu cầu đều được tạo dưới dạng chuỗi số - bạn phải có một số kiến ​​thức cụ thể để có thể hiểu dữ liệu.

Mặc dù đây là một phiên bản (ví dụ) rất đơn giản và dễ hiểu làm câu trả lời cho câu hỏi “data analyst làm gì?”, nhưng giờ đây bạn nên có một ý tưởng khá tốt về trách nhiệm của những chuyên gia này. Như đã nói, hãy chuyển sang phần tiếp theo của bài viết so sánh “data scientist vs data analyst” của chúng tôi và xem data scientist là gì và làm những gì.

Khoa học dữ liệu

Trong cuộc thảo luận “data scientist vs data analyst”, khoa học dữ liệu được coi là phần phức tạp và khó hơn trong hai loại này. Điều này chủ yếu là do nghề này khi so sánh với phân tích dữ liệu, liên quan đến một số nhiệm vụ phức tạp hơn. Nhưng chúng ta hãy đi từng bước một - Data scientist là gì? Data scientist làm những gì?

Thoạt nhìn, khoa học dữ liệu rất giống với phân tích dữ liệu. Cả hai chuyên ngành này đều xử lý cùng một thứ - lượng thông tin khổng lồ được trình bày dưới dạng con số. Tuy nhiên, sự khác biệt chính giữa cả hai nằm ở mức độ trách nhiệm của họ.

Chúng tôi đã biết thực tế là các nhà phân tích dữ liệu (như chính cái tên chỉ ra) trích xuất và phân tích thông tin rồi trình bày cho công ty. Trách nhiệm của các nhà khoa học dữ liệu mở rộng trong cả hai quá trình đó. Trước hết, trong khi một vấn đề cụ thể được giao cho data analyst, data scientist phải tự hình thành vấn đề. Để cung cấp cho bạn một ví dụ, chúng ta có thể quay trở lại quán cà phê đã đề cập trước đó.

Nếu bạn thuê một nhà phân tích dữ liệu, bạn sẽ phải cung cấp cho họ một câu hỏi cụ thể mà bạn muốn được trả lời. Một ví dụ cho câu hỏi như vậy có thể là “liệu nhóm người X có mua nhiều cà phê hơn nhóm Y không?”. Nhà phân tích dữ liệu sẽ tiếp nhận câu hỏi của bạn và tìm câu trả lời dựa trên kết quả của công ty bạn. Tuy nhiên, trong cuộc tranh luận về “data scientist vs data analyst”, bạn sẽ không cần phải đưa ra bất kỳ câu hỏi nào cho nhà khoa học dữ liệu. Thay vào đó, người đó có trách nhiệm xem xét mô hình kinh doanh của công ty bạn, loại trừ các vấn đề có thể xảy ra (và có khả năng xảy ra) và tự đưa ra câu hỏi.

Những người này cũng có trách nhiệm mở rộng khi nói đến các quy trình xảy ra sau khi họ đã trình bày cho bạn thông tin được phân tích. Trong khi một data analyst sẽ hoàn thành công việc của mình ở đó, một data scientist phải đưa ra những kết luận nhất định từ dữ liệu được trình bày và đưa ra một kế hoạch kinh doanh tiếp theo cho công ty.

Vì vậy, với tất cả những điều đã nói, bạn không chỉ biết các nhà khoa học dữ liệu làm gì mà còn biết được sự khác biệt chính giữa hai nghề. Bây giờ, trước khi chúng ta bắt đầu thảo luận so sánh thực tế "data scientist vs data analyst", hãy cùng xem qua các tiêu chí mà chúng tôi sẽ sử dụng để phân tích cả hai nghề.

Tiêu chí phân tích

Hầu hết các công việc ít nhất đều tương tự nhau có thể được phân tích bằng cách áp dụng nhiều tiêu chí khác nhau. Vì việc này sẽ hơi phản tác dụng và sẽ mất rất nhiều thời gian, chúng tôi sẽ chỉ sử dụng một vài điểm được tham chiếu chủ yếu để phân biệt giữa data analyst vs data scientist.

ba tiêu chí mà chúng tôi sẽ sử dụng - mức độ phổ biến, độ khómức lương.

Mức độ phổ biến nói về việc có bao nhiêu công ty đang tìm kiếm một loại chuyên gia cụ thể, tại bất kỳ thời điểm nào. Nếu một công việc là phổ biến trong dài hạn, bạn có thể mong đợi đó là một lựa chọn nghề nghiệp khá an toàn. Tuy nhiên, bạn cũng nên nhớ rằng những công việc phổ biến có mức độ cạnh tranh cao hơn! Đây cũng là một điểm quan trọng trong cuộc thảo luận data scientist vs data analyst.

Độ khó thì khá dễ hiểu - chúng ta sẽ xem xét mức độ khó của các công việc này khi so sánh với nhau. Tuy nhiên, tiêu chí này tương quan trực tiếp với tiêu chí cuối cùng - mức lương. Những công việc khó hơn, đòi hỏi nhiều thời gian và nỗ lực hơn để thực hiện thành công thường là những công việc được trả mức lương cao hơn (thông thường là vậy - nhưng không phải lúc nào cũng vậy!). Điều này cũng đúng trong lĩnh vực data scientist vs data analyst.

Bạn nên học cái nào?

Đừng lo - Tôi sẽ không đi quá sâu vào các so sánh. Thông tin được trình bày rõ ràng và ngắn gọn nhất có thể. Như đã nói, hãy bắt đầu so sánh giữa data analyst vs data scientist từ tiêu chí đầu tiên - mức độ phổ biến.

Cái nào phổ biến hơn?

Mức độ phổ biến có thể là một tiêu chí khó loại trừ. Tuy nhiên, một cách tuyệt vời để xem xét nó có thể là chỉ cần truy cập vào công cụ tìm kiếm (tức Google), nhập cả hai vị trí công việc và sau đó so sánh kết quả của một vài trang đầu tiên xuất hiện.

Phải thừa nhận rằng khi so sánh, phân tích dữ liệu dường như là lĩnh vực phổ biến mọi người tìm kiếm hơn cả. Mặc dù có thể có nhiều lý do giải thích cho việc này, nhưng lý do nổi bật nhất dường như là thực tế một số người thậm chí không biết rằng một thứ như “khoa học dữ liệu” thậm chí còn tồn tại.

Cái nào khó hơn?

Không cần phải nói, khoa học dữ liệu là câu trả lời không còn phải nghi ngờ. Các nhà khoa học dữ liệu có trách nhiệm tương tự như các nhà phân tích dữ liệu - và sau đó còn nhiều hơn! Vì cả khối lượng công việc và độ phức tạp của nó đều cao hơn đối với các data scientist, nên hiển nhiên là công việc của họ khó hơn nhiều so với công việc của nhà phân tích dữ liệu.

Udacity Review Logo
Ưu điểm
  • Thiết kế đơn giản (không có thông tin không cần thiết)
  • Khóa học chất lượng cao (ngay cả khóa miễn phí)
  • Đa dạng tính năng
Tính năng chính
  • Chương trình nanodegree
  • Phù hợp với doanh nghiệp
  • Chứng chỉ hoàn thành trả phí
Udemy Logo
Ưu điểm
  • Đa dạng nhiều khóa học
  • Dễ điều hướng
  • Không có vấn đề kỹ thuật
Tính năng chính
  • Đa dạng nhiều khóa học
  • Chính sách hoàn tiền trong 30 ngày
  • Chứng chỉ hoàn thành miễn phí
Udacity Review Logo
Ưu điểm
  • Dễ sử dụng
  • Cung cấp nội dung chất lượng
  • Minh bạch giá cả
Tính năng chính
  • Chứng chỉ miễn phí sau hoàn thành
  • Tập trung vào các kỹ năng khoa học dữ liệu
  • Thời gian học tập linh hoạt

Cái nào có mức lương cao hơn?

Như tôi đã đề cập trước đó một chút trong bài so sánh giữa data scientist vs data analyst này, công việc phức tạp hơn thường có nghĩa là mức lương cao hơn. Khoa học dữ liệu cũng không ngoại lệ. Tuy nhiên, các nhà khoa học dữ liệu được trả nhiều hơn các nhà phân tích dữ liệu bao nhiêu?

Theo Glassdoor.com, mức lương trung bình hàng năm của một data analyst là khoảng 67.400$. Con số này sẽ là 5620$ mỗi tháng. Đó không phải là một mức lương tồi! Tuy nhiên, mức lương trung bình hàng năm của một data scientist được ước tính vào khoảng 117,400$, hay gần 9800$ mỗi tháng!

Đó là một sự khác biệt rất lớn! Điều này cho thấy, nếu chúng ta tính đến sự khác biệt của cả hai công việc về mức độ phức tạp, thì điều đó thực sự có ý nghĩa.

Kết luận

Giờ đây bạn đã hiểu data analyst là gì cũng như data scientist là gì. Như bạn có thể tự mình thấy, mặc dù cả hai công việc đều có những điểm tương đồng, nhưng chúng khá khác nhau khi xét đến một số tiêu chí công việc nhất định. Nói về điều này, cuối cùng, tất cả đều phụ thuộc vào sở thích cá nhân của bạn. Cả hai công việc đều khác nhau về mức độ phức tạp và khối lượng công việc và sẽ phù hợp với những người khác nhau với những mong muốn và nhu cầu khác nhau.

Như đã nói, chúng ta đã đến phần cuối của bài viết so sánh "Data Scientist vs Data Analyst". Nếu bạn thấy thông tin hữu ích, đừng chần chừ xem các bài viết khác!

Để lại phản hồi chân thật của bạn

Hãy để lại ý kiến xác thực của bạn & giúp hàng nghìn người chọn được nền tảng học online tốt nhất. Tất cả phản hồi, dù tích cực hay tiêu cực, đều được chấp nhận miễn là chúng trung thực. Chúng tôi không công khai phản hồi thiên vị hoặc thư rác. Vì vậy, nếu bạn muốn chia sẻ kinh nghiệm, ý kiến hoặc đưa ra lời khuyên - phần này dành cho bạn!

Câu hỏi thường gặp

Cái nào khó hơn - khoa học dữ liệu hay phân tích dữ liệu?

Khoa học dữ liệu chắc chắn khó hơn. Các data scientist có cùng nhiệm vụ như data analyst nhưng công việc của họ không chỉ dừng lại ở đó. Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực phức tạp hơn đòi hỏi kiến thức thêm, trong khi việc ra quyết định cũng cực kỳ quan trọng

Tại sao bạn nên làm việc trong lĩnh vực dữ liệu?

Có lẽ lý do phổ biến nhất mà mọi người chọn làm việc trong lĩnh vực dữ liệu là mức lương. Khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu là một lĩnh vực phức tạp và, do đó, những ai làm việc với dữ liệu đều được trả lương cao. Ngoài ra, ngày này, mọi thứ đều liên quan đến CNTT là một sự cá cược an toàn - lĩnh vực dữ liệu luôn tiến triển và có nhiều cơ hội mở ra hơn cho mọi người mỗi ngày.

Cách chọn trang khóa học trực tuyến nào để đánh giá như thế nào?

Chúng tôi chọn các nền tảng học online theo quy mô thị trường, mức độ phổ biến của chúng và quan trọng nhất là yêu cầu hoặc sở thích chung của người dùng để đọc các bài đánh giá MOOC chân thật về một số nền tảng học online nhất định.

Bạn cần nghiên cứu nhiều như thế nào trước khi viết đánh giá e-learning?

Các chuyên gia MOOC tận tâm của chúng tôi thực hiện nghiên cứu trong nhiều tuần - chỉ sau đó mới có thể nói rằng các đánh giá của họ về các khía cạnh khác nhau là cuối cùng và hoàn chỉnh. Mặc dù mất rất nhiều thời gian, nhưng đây là cách duy nhất chúng tôi có thể đảm bảo rằng tất cả các tính năng thiết yếu của nền tảng học online đều được thử nghiệm và kiểm tra và phán quyết dựa trên dữ liệu thực.

Khía cạnh nào là quan trọng nhất khi chọn nền tảng học online tốt nhất?

Sẽ không đúng nếu chỉ chọn một khía cạnh trong số lựa chọn: các ưu tiên phụ thuộc vào từng cá nhân, giá trị, mong muốn và mục tiêu của họ. Một tính năng quan trọng đối với một người có thể hoàn toàn không liên quan đến người kia. Nhưng dù sao, tất cả người dùng sẽ đồng ý rằng chất lượng tốt của tài liệu học tập là điều bắt buộc đối với các nền tảng học online.

Nền tảng đánh giá e-learning này khác với những cái khác như thế nào?

Mỗi nền tảng đánh giá MOOC là duy nhất và có các mục tiêu và giá trị riêng. Các bài đánh giá e-learning của chúng tôi là chân thực 100% và được viết sau khi thực hiện phân tích cẩn thận. Đó là mục tiêu mà rất nhiều trang đánh giá e-learning còn thiếu, vì vậy chúng tôi coi đó là siêu năng lực của mình!

Ngày
Giờ
Phút
Giây