Không có định nghĩa được chấp nhận rộng rãi về vai trò trong một tổ chức. Tuy nhiên, trên thực tế, chức danh công việc thường không phù hợp với nhiệm vụ thực tế. Các ý kiến khác nhau về các nhiệm vụ và khả năng cần thiết cho nhiều công việc trong kinh doanh, dẫn đến sự kinh ngạc lan rộng. Nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu là hai ví dụ nổi tiếng mà nhiều người dường như nghĩ rằng nhà khoa học dữ liệu chỉ đơn giản là một cụm từ được sử dụng quá mức cho nhà phân tích dữ liệu. Đọc thêm để biết sự khác biệt giữa nhà khoa học dữ liệu với nhà phân tích dữ liệu với kỹ sư dữ liệu và mức lương của họ. Chúng tôi cũng đã thêm thông tin chi tiết về sự khác biệt giữa nhà phân tích dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh để bạn không bị nhầm lẫn về hai nghề này. Tận hưởng chuyến đi!
Nhà phân tích dữ liệu làm gì?
Chức năng chính của nhà phân tích dữ liệu là tổng hợp thông tin có thể được quản lý cấp cao nhất sử dụng để đưa ra quyết định sáng suốt. Phân tích thống kê là trọng tâm của lĩnh vực này, nhằm mục đích cung cấp câu trả lời và giải pháp cho một loạt các thách thức. Một nhà phân tích dữ liệu truy vấn cơ sở dữ liệu quan hệ bằng các kỹ thuật như Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc. Nhà phân tích dữ liệu cũng có thể chịu trách nhiệm “làm sạch” dữ liệu hoặc chuyển đổi dữ liệu thành định dạng có thể sử dụng được bằng cách xóa mọi thông tin dư thừa hoặc không chính xác hoặc xác định cách giải thích mọi khoảng trống trong tập dữ liệu.
Ngoài ra, vai trò điển hình của nhà phân tích dữ liệu là giám sát việc khai thác, làm sạch và phân tích dữ liệu như một phần của nhóm liên ngành chịu trách nhiệm xác định mục tiêu của tổ chức. Nhà phân tích dữ liệu phát triển và trình bày những phát hiện của họ bằng các ngôn ngữ máy tính như R và SAS, các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Power BI và Tableau cũng như các kỹ năng giao tiếp hiệu quả.
Nhà khoa học dữ liệu làm gì?
Trọng tâm chính của nhà khoa học dữ liệu thường là phát triển các quy trình mô hình hóa dữ liệu. Nó đang sử dụng các mô hình tính toán đang phát triển bên ngoài để dự báo. Vì vậy, các nhà khoa học dữ liệu có thể dành nhiều thời gian hơn để phát triển các công cụ, hệ thống tự động hóa và khung dữ liệu mới.
Khi so sánh với một nhà phân tích dữ liệu, một nhà khoa học dữ liệu có thể quan tâm hơn đến việc tạo ra các phương pháp tiếp cận mới để thu thập dữ liệu cần thiết nhằm giải quyết các thách thức kinh doanh khó khăn. Sở hữu trực giác kinh doanh và khả năng suy nghĩ chín chắn cũng rất hữu ích trong việc rút ra kết luận từ thực tế. Chuyên môn về toán học và thống kê là điều cần thiết đối với một nhà khoa học dữ liệu, nhưng khả năng giải quyết vấn đề sáng tạo của một hacker cũng vậy.
Nhà khoa học dữ liệu vs Nhà phân tích dữ liệu là gì?
Một nhà phân tích dữ liệu phân tích thông tin đã được thu thập, trong khi các nhà khoa học dữ liệu phát triển các phương pháp mới để thu thập và nghiên cứu thông tin. Nếu bạn có kỹ năng về các con số, thống kê và máy tính, đây có thể là một lĩnh vực công việc tuyệt vời dành cho bạn. Sau đây là những khác biệt giữa nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu:
- Mặc dù nhà phân tích dữ liệu không bắt buộc phải có sự nhạy bén trong kinh doanh hoặc khả năng trực quan hóa dữ liệu nâng cao, nhưng nhà khoa học dữ liệu phải có cả hai để chuyển thông tin chi tiết thành câu chuyện kinh doanh.
- Trong khi nhà phân tích dữ liệu có thể xem xét dữ liệu từ một nguồn duy nhất, chẳng hạn như hệ thống quản lý quan hệ khách hàng, thì nhà khoa học dữ liệu sẽ xem xét dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
- Trong khi một nhà phân tích dữ liệu sẽ trả lời bất kỳ câu hỏi nào mà công ty đưa ra cho họ, thì một nhà khoa học dữ liệu sẽ đưa ra những câu hỏi thực sự giúp ích cho công ty.
- Mặc dù đôi khi nhà phân tích dữ liệu chỉ cần có kinh nghiệm trực tiếp về học máy hoặc thành thạo về thống kê, nhưng nghĩa vụ chính của nhà khoa học dữ liệu là phải làm như vậy.
- Các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu sẽ làm việc hiệu quả hơn khi họ có quyền truy cập vào kho lưu trữ các ví dụ về mã đã được giải quyết trước.
- Nhiệm vụ của nhà phân tích dữ liệu bao gồm trình bày báo cáo thường xuyên và áp dụng các phương pháp phân tích. Tuy nhiên, một nhà khoa học dữ liệu tập trung vào khung dữ liệu và tự động hóa các nhiệm vụ để giải quyết những thách thức phức tạp.
Nhà phân tích dữ liệu vs Nhà khoa học dữ liệu - Giáo dục
Để làm việc với tư cách là nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu, bạn không cần được đào tạo chính quy ngoài trường trung học. Bạn phải có bằng cử nhân trở lên về một chủ đề liên quan, chẳng hạn như khoa học máy tính, CNTT, kỹ thuật điện hoặc cơ khí. Việc hoàn thành chương trình cấp bằng về toán học, thống kê hoặc kinh tế cũng được chấp nhận. Bạn cần biết thông tin chi tiết về ngành hiện tại của mình hoặc ngành bạn đang ứng tuyển. Có cơ hội thăng tiến trong lĩnh vực phân tích dữ liệu so với khoa học dữ liệu ngay cả khi không có bằng thạc sĩ.
Nhà phân tích dữ liệu vs Nhà khoa học dữ liệu- Kỹ năng
Một số khả năng cần có của nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu là tương tự nhau, nhưng hai vai trò vẫn khác biệt. Cả hai vị trí đều yêu cầu năng lực về toán cơ bản, quen thuộc với các thuật toán, thông thạo giao tiếp bằng văn bản và bằng lời nói cũng như quen thuộc với công nghệ phần mềm.
SQL và biểu thức chính quy là hai trong số các công cụ chính trong bộ công cụ của nhà phân tích dữ liệu. Các nhà phân tích có thể tạo ra một câu chuyện từ dữ liệu chỉ với một chút tò mò khoa học. Tuy nhiên, một nhà khoa học dữ liệu vượt xa khả năng của một nhà phân tích dữ liệu bằng cách có nền tảng vững chắc về mô hình hóa, phân tích, toán học, thống kê và khoa học máy tính. Các nhà khoa học dữ liệu được phân biệt với các nhà phân tích dữ liệu bởi kỹ năng kể chuyện và phán đoán vượt trội, cho phép họ thuyết phục các giám đốc điều hành CNTT và các bên liên quan trong doanh nghiệp thay đổi cách tiếp cận vấn đề.
Nhà phân tích dữ liệu vs Nhà khoa học dữ liệu: Vai trò và trách nhiệm
Nhiệm vụ của nhà phân tích dữ liệu so với nhà khoa học dữ liệu có thể thay đổi dựa trên lĩnh vực mà họ làm việc và vị trí thực tế của họ. Việc tìm ra nguyên nhân cốt lõi của vấn đề, chẳng hạn như doanh số bán hàng giảm hoặc phát triển bảng điều khiển KPI có thể chiếm cả ngày của nhà phân tích dữ liệu. Mặt khác, các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các khung dữ liệu lớn như Spark và các phương pháp mô hình hóa dữ liệu để dự đoán các sự kiện trong tương lai.
Nếu bạn muốn biết những gì mong đợi từ một công ty, bạn có thể nghiên cứu bản mô tả công việc. Các nhà phân tích dữ liệu có thể được yêu cầu làm công việc của các nhà khoa học dữ liệu và ngược lại trong các tình huống cụ thể. Dưới đây là Vai trò và Trách nhiệm của nhà phân tích dữ liệu so với nhà khoa học dữ liệu.
Vai trò và trách nhiệm của nhà phân tích dữ liệu
- Truy vấn dữ liệu dựa trên SQL.
- Phân tích và dự đoán dữ liệu dựa trên Excel.
- Phát triển bảng điều khiển phần mềm kinh doanh thông minh.
- Phân tích các hương vị khác nhau, chẳng hạn như mô tả, chẩn đoán, dự đoán và kê đơn, được thực hiện.
Vai trò và trách nhiệm của các nhà khoa học dữ liệu
- Làm sạch dữ liệu có thể chiếm tới 60% nỗ lực của nhà khoa học dữ liệu.
- Trích xuất thông tin bằng cách xây dựng đường ống ETL hoặc sử dụng API.
- Các ngôn ngữ mã hóa (như Python và R) được sử dụng để làm sạch dữ liệu.
- Các phương pháp học máy, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hồi quy logistic, kNN, Rừng ngẫu nhiên và tăng cường độ dốc, được sử dụng để thực hiện phân tích thống kê.
- Sử dụng phần mềm như Tensorflow để xây dựng và đào tạo các mô hình học máy, sau đó sử dụng các mô hình đó để hợp lý hóa các tác vụ thông thường như tạo thư viện.
- Hadoop, Spark và các công cụ cơ sở hạ tầng dữ liệu lớn khác như Pig và Hive đang được phát triển.
- Mỗi vị trí sử dụng phân tích dữ liệu để đưa ra các lựa chọn chiến lược. Các công cụ SQL, BI và SAS là trụ cột của bộ công cụ phân tích dữ liệu, trong khi Python, JAVA và máy học là những công cụ được các nhà khoa học dữ liệu lựa chọn.
Nhà phân tích dữ liệu vs Nhà khoa học dữ liệu – Tăng trưởng nghề nghiệp
Bạn nên tìm kiếm một công việc với tư cách là nhà phân tích dữ liệu ở cấp độ đầu vào nếu bạn muốn bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực phân tích. Điều này sẽ cung cấp cho bạn một số kinh nghiệm với việc phân tích dữ liệu từ các doanh nghiệp thực tế. Bạn sẽ sử dụng tốt kiến thức về cơ sở dữ liệu, công cụ kinh doanh thông minh và tạo báo cáo khi phân tích thông tin quan trọng. Nhà phân tích dữ liệu cấp cao hoặc chuyên gia tư vấn dữ liệu là người đã nâng cao khả năng của mình, sử dụng các phương pháp phân tích dữ liệu nâng cao và áp dụng toán học trong công việc của họ.
Chăm sóc sức khỏe, thương mại điện tử, sản xuất, hậu cần và nhiều lĩnh vực khác chỉ là một vài trong số rất nhiều lĩnh vực đang sử dụng các nhà khoa học dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu đang có nhu cầu cao trên khắp thế giới khi các doanh nghiệp tìm kiếm các chuyên gia có thể sử dụng dữ liệu để thông báo các lựa chọn chiến lược và thúc đẩy mở rộng công ty. Thiếu các nhà khoa học dữ liệu có năng lực và các doanh nghiệp đang phải vật lộn để lấp đầy khoảng trống về kỹ năng. Với thực hành, giáo dục và tiếp xúc với thế giới doanh nghiệp, bất kỳ ai cũng có thể học các công cụ cần thiết để trở thành một nhà khoa học dữ liệu có năng lực. Cơ hội để thăng tiến và trở thành một nhà khoa học nghiên cứu là rất lớn.
3. Mức lương của nhà khoa học dữ liệu so với nhà phân tích dữ liệu
Nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu là hai trong số những nghề được trả lương cao nhất trên toàn thế giới. Và mức lương của nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu khác nhau tùy thuộc vào mức độ đạt được và vị trí.
Theo Glassdoor, mức lương trung bình cho một Nhà phân tích dữ liệu ở Hoa Kỳ là gần 70,000 đô la một năm. Glassdoor cũng báo cáo rằng tại Hoa Kỳ, một Nhà khoa học dữ liệu có thể mong đợi kiếm được trung bình 100,000 đô la hàng năm.
Nhà khoa học dữ liệu so với Nhà phân tích dữ liệu so với Kỹ sư dữ liệu
Nhiều trách nhiệm và khả năng công việc liên quan đến dữ liệu đã xuất hiện trên khắp thế giới do kết quả trực tiếp của sự gia tăng nhanh chóng của nền kinh tế dữ liệu. Theo một nghiên cứu gần đây, khoảng 28% tất cả các công việc kỹ thuật số dự kiến sẽ thuộc lĩnh vực Khoa học dữ liệu. Do nhu cầu ngày càng tăng để hiểu số lượng ngày càng tăng của các lĩnh vực này. Nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu và kỹ sư dữ liệu đang ngày càng trở nên sinh lợi. Tuy nhiên, nghiên cứu tương tự cũng nhấn mạnh sự thiếu hụt trầm trọng nhân tài trong lĩnh vực này.
Việc thiếu sự đồng thuận về các khả năng cụ thể cần thiết cho từng vị trí là nguyên nhân chính dẫn đến khoảng cách nhân tài trong ngành. Các công ty ngày nay không cố gắng lấp đầy các vị trí bằng “những người biết tất cả các ngành nghề”, mà là bằng các chuyên gia trong các lĩnh vực cụ thể. Biết được sự khác biệt giữa ba vị trí dữ liệu chính (Nhà khoa học dữ liệu so với Nhà phân tích dữ liệu so với Kỹ sư dữ liệu) là điều cần thiết nếu bạn không muốn bị coi là một nhà tổng quát. Người ta cũng thường giả định sai rằng các chức năng nói trên là tương đương nhau.
Nhà khoa học dữ liệu vs Nhà phân tích dữ liệu vs Kỹ sư dữ liệu- Mô tả công việc và Vai trò tổ chức
Với mục đích đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt, Nhà khoa học dữ liệu sẽ sử dụng các phương pháp phân tích dữ liệu tinh vi như phân cụm, mạng thần kinh, cây quyết định, v.v. Bạn phải là chuyên gia về máy học, thống kê và xử lý dữ liệu, đồng thời bạn sẽ là trưởng nhóm ở vị trí này. Sau khi nhận thông tin đầu vào từ Nhà phân tích dữ liệu và Kỹ sư dữ liệu, bạn sẽ chịu trách nhiệm tạo ra thông tin chi tiết về doanh nghiệp có thể hành động. Bạn cần thành thạo cả phân tích dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu. Tuy nhiên, một nhà khoa học dữ liệu đòi hỏi bộ kỹ năng chuyên sâu và toàn diện hơn.
Nhà phân tích dữ liệu là thành viên cấp dưới của nhóm thực hiện phân tích dữ liệu. Bạn cần phải là một chuyên gia về số liệu để thành công ở vị trí này, vì bạn sẽ chịu trách nhiệm chuyển chúng cho những người còn lại trong công ty. Ngoài ra, bạn nên thông thạo một số chủ đề như nguyên tắc xử lý dữ liệu, báo cáo và lập mô hình, cũng như các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python và các công cụ như Excel. Bạn có thể thăng hạng từ nhà phân tích dữ liệu sang kỹ sư dữ liệu và cuối cùng là nhà khoa học dữ liệu theo thời gian và thực hành.
Các nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu của một tổ chức đều có thể hưởng lợi từ các dịch vụ của một kỹ sư dữ liệu. Công việc của bạn với tư cách là một kỹ sư dữ liệu sẽ liên quan đến việc đối sánh và làm sạch thông tin để sử dụng trong phân tích hoặc vận hành. Vị trí này yêu cầu một người có kiến thức sâu rộng về xây dựng, phát triển và duy trì kiến trúc dữ liệu. Làm việc với Dữ liệu lớn, tạo báo cáo và chuyển chúng cho các nhà khoa học dữ liệu đều là trách nhiệm chung của vị trí này.
Nhà khoa học dữ liệu vs Nhà phân tích dữ liệu vs Kỹ sư dữ liệu, – Bộ kỹ năng
Ví dụ, các nhà khoa học dữ liệu phải thông thạo nhiều ngôn ngữ lập trình (Java, Python, SQL, R, SAS, v.v.) vì viết mã là nền tảng cho công việc của họ. Cũng cần có kiến thức về các khung Dữ liệu lớn như Hadoop, Spark và Pig. Biết các nguyên tắc cơ bản của các công nghệ liên quan như học sâu và học máy sẽ giúp bạn thăng tiến trong vị trí của mình.
Điều bạn cần biết về chức năng của nhà phân tích dữ liệu là nó ít mang tính kỹ thuật hơn. Đây là một vị trí cấp đầu vào yêu cầu phải làm quen với các phần mềm như SAS Miner, Excel, SPSS và SSAS. Sở hữu ngay cả sự quen thuộc cơ bản với Python, SQL, R, SAS và JavaScript sẽ là một lợi thế.
Trong khi các kỹ sư dữ liệu cần thông thạo nhiều ngôn ngữ lập trình, bao gồm Java, SQL, SAS, Python và các ngôn ngữ khác. Hadoop, MapReduce, Pig, Hive, Apache Spark, NoSQL và Data Streaming chỉ là một vài trong số các khuôn khổ mà bạn nên làm việc thoải mái.
Nhà phân tích dữ liệu vs Nhà phân tích kinh doanh
Nhà phân tích dữ liệu so với nhà phân tích kinh doanh có trọng tâm chung là các sự kiện và số liệu. Những gì họ làm với nó tạo nên sự khác biệt. Các nhà phân tích trong lĩnh vực này chủ yếu dựa vào dữ liệu để đưa ra những đánh giá kinh doanh đúng đắn. Mục đích cuối cùng của họ là phân tích dữ liệu.
Cả hai vị trí đều yêu cầu niềm đam mê dữ liệu, tư duy phân tích, khả năng suy nghĩ các vấn đề một cách có phương pháp và tập trung vào bức tranh rộng lớn hơn. Tuy nhiên, biết được sự khác biệt giữa hai nghề này cũng không kém phần quan trọng nếu bạn đang cố gắng đưa ra lựa chọn giữa chúng. Sau đây là những khác biệt giữa nhà phân tích dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh:
- Các nhà phân tích kinh doanh sử dụng dữ liệu để tìm các vấn đề và câu trả lời, nhưng họ không đi sâu vào các chi tiết kỹ thuật của dữ liệu để làm như vậy. Họ quan tâm đến ý nghĩa kinh doanh của dữ liệu và làm việc ở cấp độ khái niệm, thiết lập chiến lược và tương tác với các bên liên quan. Nhưng các nhà phân tích dữ liệu dành phần lớn thời gian của họ để làm điều ngược lại: thu thập dữ liệu từ nhiều nơi khác nhau, xử lý và làm sạch dữ liệu, sau đó sử dụng nhiều công cụ phân tích để đưa ra kết luận.
- Chuyên môn trong một lĩnh vực hoặc ngành cụ thể, chẳng hạn như thương mại điện tử, sản xuất hoặc chăm sóc sức khỏe, là yêu cầu phổ biến đối với các nhà phân tích kinh doanh. Mặc dù họ ít phụ thuộc vào các phần kỹ thuật của nghiên cứu hơn so với các nhà phân tích dữ liệu, nhưng những người làm nghề này vẫn yêu cầu nền tảng vững chắc về các ngôn ngữ lập trình, cơ sở dữ liệu và công cụ phân tích thống kê phổ biến.
- Nền tảng giáo dục vững chắc về quản trị kinh doanh là một lợi thế vô giá đối với các nhà phân tích kinh doanh. Nhiều nhà phân tích kinh doanh có trình độ học vấn hoặc kinh nghiệm trước đó về quản lý, thương mại, công nghệ thông tin, khoa học máy tính hoặc một chuyên ngành liên quan chặt chẽ. Mặt khác, các nhà phân tích dữ liệu cần phải thành thạo các số liệu thống kê, thuật toán và cơ sở dữ liệu tinh vi, do đó họ có lợi khi có nền tảng toán học hoặc CNTT.
Nhà phân tích dữ liệu nào tốt hơn so với nhà khoa học dữ liệu?
Nếu bạn đang muốn thâm nhập vào lĩnh vực phân tích, thì vai trò Nhà phân tích dữ liệu là một nơi tốt để bắt đầu. Nếu bạn muốn xây dựng các mô hình học máy tinh vi và áp dụng các phương pháp học sâu để đơn giản hóa công việc của con người, bạn nên chọn nghề nhà khoa học dữ liệu.
Có dễ kiếm việc làm Nhà phân tích dữ liệu hơn so với Nhà khoa học dữ liệu không?
Có sự khác biệt đáng kể giữa hai loại công việc trong khoa học dữ liệu, mặc dù có những điểm chung nhất định về công cụ và nhiệm vụ. Cả hai vị trí đều rất được mong đợi, nhưng các nhà khoa học dữ liệu kiếm được nhiều tiền hơn ngay lập tức.
Nhà phân tích dữ liệu có yêu cầu viết mã không?
Kỹ năng mã hóa thường không được yêu cầu đối với các vị trí phân tích dữ liệu, mặc dù một số người trong số họ phải làm như vậy như một phần công việc hàng ngày của họ.
Nhà phân tích dữ liệu có thể trở thành nhà khoa học dữ liệu không?
Có, một cá nhân đã từng làm Nhà phân tích dữ liệu có thể thăng tiến lên vai trò Nhà khoa học dữ liệu bằng cách học cách viết mã, cải thiện khả năng toán học và phân tích cũng như làm quen với các thuật toán máy học.
Kết luận:
Các kỹ năng về phân tích, học máy và trí tuệ nhân tạo đang có nhu cầu cao trong lực lượng lao động. Cả nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu đều có nhu cầu cao và kiếm được mức lương trên mức trung bình do tầm quan trọng ngày càng tăng của dữ liệu trong các doanh nghiệp, nền kinh tế và các lĩnh vực khác trên thế giới. Bạn có thể chọn người mà bạn đam mê giữa hai người.
Bài viết liên quan
- NHÀ KHOA HỌC PHÒNG THÍ NGHIỆM LÂM SÀNG: Định nghĩa, Yêu cầu, Chương trình và Công việc
- PHÂN TÍCH DỮ LIỆU: Tổng quan, Lương, Công việc, Sơ yếu lý lịch & Tất cả những gì bạn cần
- PHÂN TÍCH HỆ THỐNG KINH DOANH: Lương, Mô tả công việc, Kỹ năng, Bằng cấp
- KỸ SƯ DỮ LIỆU: Yêu Cầu Kỹ Năng Và Mức Lương 2023
- NHÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU: Định nghĩa, Nhiệm vụ, Mức lương, Trình độ chuyên môn & Sự khác biệt
dự án
