Khoa học dữ liệu (DS) khác với Phân tích dữ liệu (DA) ntn ?

Khoa học dữ liệu ( Data Science –  DS) khác với Phân tích dữ liệu (Data Analyst – DA) ntn ? Cả nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu đều làm việc với dữ liệu, nhưng họ làm như vậy theo những cách khác nhau.

KHÁC NHAU GIỮA

Khoa học dữ liệu VS Phân tích dữ liệu

Các nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu đại diện cho hai trong số những công việc được trả lương cao và có nhu cầu nhất vào năm 2021. Báo cáo Tương lai Việc làm năm 2020 của Diễn đàn Kinh tế Thế giới đã liệt kê những vai trò này ở vị trí số một do nhu cầu ngày càng tăng trong các ngành công nghiệp, theo sau là các chuyên gia về AI và học máy. và các chuyên gia dữ liệu lớn .

Mặc dù không thể phủ nhận có rất nhiều sự quan tâm đến các chuyên gia dữ liệu, nhưng có thể không phải lúc nào cũng rõ ràng sự khác biệt giữa một nhà phân tích dữ liệu và một nhà khoa học dữ liệu là gì. Cả hai vai trò đều hoạt động với dữ liệu, nhưng chúng làm như vậy theo những cách khác nhau.

Nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu: Họ làm gì?

Một trong những khác biệt lớn nhất giữa các nhà phân tích dữ liệu và các nhà khoa học là những gì họ làm với dữ liệu.

Các nhà phân tích dữ liệu

DA thường làm việc với dữ liệu có cấu trúc để giải quyết các vấn đề kinh doanh hữu hình bằng cách sử dụng các công cụ như ngôn ngữ lập trình SQL, R hoặc Python, phần mềm trực quan hóa dữ liệu và phân tích thống kê. Các nhiệm vụ phổ biến đối với một nhà phân tích dữ liệu có thể bao gồm:

• Phối hợp với các nhà lãnh đạo tổ chức để xác định nhu cầu thông tin
• Thu thập dữ liệu từ các nguồn chính và phụ
• Làm sạch và sắp xếp lại dữ liệu để phân tích
• Phân tích tập dữ liệu để phát hiện các xu hướng và mẫu có thể được chuyển thành thông tin chi tiết hữu ích
• Trình bày các phát hiện một cách dễ hiểu để cung cấp thông tin cho các quyết định dựa trên dữ liệu

Các nhà khoa học dữ liệu

DS thường đối phó với những điều chưa biết bằng cách sử dụng các kỹ thuật dữ liệu tiên tiến hơn để đưa ra dự đoán về tương lai. Họ có thể tự động hóa các thuật toán học máy của riêng họ hoặc thiết kế các quy trình mô hình dự đoán có thể xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Vai trò này thường được coi là một phiên bản nâng cao hơn của một nhà phân tích dữ liệu. Một số nhiệm vụ hàng ngày có thể bao gồm:

• Thu thập, làm sạch và xử lý dữ liệu thô
• Thiết kế các mô hình dự đoán và thuật toán học máy để khai thác các tập dữ liệu lớn
• Phát triển các công cụ và quy trình để theo dõi và phân tích độ chính xác của dữ liệu
• Xây dựng các công cụ trực quan hóa dữ liệu, trang tổng quan và báo cáo
• Viết chương trình để tự động thu thập và xử lý dữ liệu

Khoa học dữ liệu so với phân tích: Yêu cầu giáo dục

Hầu hết các vai trò nhà phân tích dữ liệu yêu cầu ít nhất bằng cử nhân trong một lĩnh vực như toán học, thống kê, khoa học máy tính hoặc tài chính. Các nhà khoa học dữ liệu (cũng như nhiều nhà phân tích dữ liệu tiên tiến) thường có bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ về khoa học dữ liệu, công nghệ thông tin, toán học hoặc thống kê.

Mặc dù bằng cấp thường là con đường chính để hướng tới sự nghiệp trong lĩnh vực dữ liệu, nhưng một số lựa chọn mới đang xuất hiện cho những người không có bằng cấp hoặc kinh nghiệm trước đó. Bằng cách kiếm Chứng chỉ Chuyên gia về phân tích dữ liệu từ Google hoặc IBM , bạn có thể xây dựng các kỹ năng cần thiết cho vai trò nhà phân tích dữ liệu ở cấp độ đầu vào trong vòng chưa đầy sáu tháng học. Sau khi hoàn thành Chứng chỉ Google, bạn sẽ có quyền truy cập vào một tập đoàn tuyển dụng gồm hơn 130 công ty.

Nếu bạn chỉ mới bắt đầu, làm việc với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu trước tiên có thể là một cách tốt để khởi động sự nghiệp của một nhà khoa học dữ liệu.