Bài viết này sẽ làm rõ sự khác biệt giữa một nhà phân tích dữ liệu và một nhà khoa học dữ liệu là gì.

Bài viết này được đăng tải ban đầu trên .cult do Nate Rosidi viết. .cult là một cộng đồng dành cho các nhà phát triển có trụ sở tại Berlin. Chúng tôi viết về mọi thứ liên quan đến sự nghiệp, tạo ra các tài liệu tài nguyên độc đáo và chia sẻ nhiều câu chuyện chưa kể từ các nhà phát triển trên khắp thế giới.

Bạn là một tân cử nhân và bạn đang nghĩ đến bắt đầu sự nghiệp của mình trong lĩnh vực liên quan đến dữ liệu. Tuy nhiên, trên cổng thông tin việc làm LinkedIn, bạn gặp nhiều mô tả công việc khác nhau cho nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích kinh doanh, kỹ sư dữ liệu, kỹ sư học máy, danh sách còn dài. Bạn tự hỏi công việc nào có thể phù hợp hơn cho bạn, hoặc liệu có sự khác biệt có ý nghĩa nào giữa những vai trò khác nhau này không?

Bài viết này có thể giúp làm sáng tỏ một số sự khác biệt chính trong những vai trò này. Chúng tôi sẽ tập trung vào sự khác biệt giữa một nhà phân tích dữ liệu và một nhà khoa học dữ liệu.

Một điều cần lưu ý, tuy nhiên, những gì được đề cập trong bài viết này có thể không hoàn toàn liên quan đến mọi vai trò nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà khoa học dữ liệu, cũng như không phải là một danh sách đầy đủ các trách nhiệm bạn có thể đối mặt.

Sự thật là những vai trò này sẽ khác nhau giữa các công ty và ngành công nghiệp khác nhau, và cuối cùng, cách tốt nhất để tìm một công việc phù hợp là dành thời gian đọc kỹ toàn bộ mô tả công việc.

Các trách nhiệm của nhà phân tích dữ liệu

Là một nhà phân tích dữ liệu, bạn sẽ chủ động tham gia vào việc sử dụng dữ liệu để trả lời nhiều câu hỏi kinh doanh khác nhau do các bên liên quan trong công ty cung cấp. Để thu được những câu trả lời này, bạn thường sẽ phải tham gia vào một số công việc khác nhau như một phần của quy trình.

Ví dụ, nhiều nhà phân tích dữ liệu tham gia vào việc thu thập dữ liệu từ các nguồn chính và phụ, cũng như việc làm sạch dữ liệu sau đó từ các bộ dữ liệu ít cấu trúc hơn. Đôi khi, bạn cũng sẽ được mong đợi hợp tác với các bên liên quan để xác định nhu cầu thông tin, điều này sau đó sẽ yêu cầu bạn thiết kế và duy trì hệ thống và cơ sở dữ liệu dữ liệu.

Một nhà phân tích dữ liệu có thể được mong đợi tham gia nhiều vào kiểm thử A/B. Đôi khi, nhà phân tích dữ liệu phải sáng tạo trong việc giải quyết vấn đề kinh doanh không có các dạng trực tiếp của dữ liệu. Điều này có thể liên quan đến việc xem xét các bộ dữ liệu khác nhau và kết hợp chúng một cách tạo ra thông tin ý nghĩa về người tiêu dùng.

Về phần phân tích, vai trò của nhà phân tích dữ liệu tập trung nhiều vào việc tư vấn hơn so với vai trò của một nhà khoa học dữ liệu. Do đó, những nhà phân tích dữ liệu liên quan trực tiếp hơn với các bên liên quan trong các đơn vị kinh doanh và thường đóng vai như cây cầu giao tiếp cho nhà khoa học dữ liệu, đặc biệt là đối diện với những phần phức tạp có thể xuất hiện trong các yếu tố kỹ thuật hơn của phân tích.

Ngoài ra, những nhà phân tích dữ liệu thường liên kết chặt chẽ với các yếu tố phát triển trước mặt của doanh nghiệp, và do đó đôi khi có thể được mong đợi hỗ trợ trong việc thuyết trình cho khách hàng bằng cách cung cấp yếu tố phân tích, hoặc tạo bảng điều khiển để theo dõi và cải thiện hiệu suất kinh doanh.

Quan trọng hơn đối với một nhà phân tích dữ liệu là khả năng rút ra những hiểu biết hành động từ các bộ dữ liệu giúp giải quyết thách thức kinh doanh thực tế. Ví dụ, như một nhà phân tích dữ liệu, bạn có thể được yêu cầu giải thích tại sao số lượng người dùng mới giảm trong tháng trước, hoặc tại sao một chiến dịch tiếp thị cụ thể thành công hơn trong một số vùng. Quan trọng hơn, nhà phân tích dữ liệu cần có khả năng truyền đạt những hiểu biết này một cách hiệu quả đến nhiều đối tượng khác nhau, thường liên quan đến việc tạo báo cáo để truyền đạt những hiểu biết và xu hướng dựa trên dữ liệu hiện có.

Ưu tiên chủ yếu của nhiều nhà phân tích dữ liệu nằm trong khả năng chuyển đổi những hiểu biết thống kê này thành hành động ngay lập tức cho doanh nghiệp. Nói chung, một trải nghiệm duy nhất của việc làm nhà phân tích dữ liệu là bạn sẽ có được một hiểu biết toàn diện về doanh nghiệp cũng như ngành công nghiệp lớn hơn. Điều này thường là cần thiết để nhà phân tích dữ liệu tạo ra những hiểu biết có ý nghĩa đối với các bên liên quan khác nhau.

Kỹ năng lập trình và kiến thức kỹ thuật của nhà phân tích dữ liệu

Bạn có thể mong đợi nhiều mô tả công việc cho nhà phân tích dữ liệu bao gồm kỹ năng như khai thác dữ liệu, quản lý kho dữ liệu và quản lý cơ sở dữ liệu. Việc thiết lập cấu trúc thu thập dữ liệu cũng là quan trọng cho việc phân tích trong tương lai có thể được thực hiện trên các bộ dữ liệu thông tin tương tự, thường được sử dụng để theo dõi hiệu suất của các quyết định kinh doanh đã được áp dụng trong quá khứ. Kỹ năng SQL và kỹ năng quản lý cơ sở dữ liệu đặc biệt quan trọng đối với nhà phân tích dữ liệu như một phần của quy trình tạo ra hiểu biết.

Về mặt kỹ năng, nhà phân tích dữ liệu có thể mong đợi sử dụng khá nhiều SQL, Excel, R hoặc Python, hoặc SAS và phần mềm BI cho nhiều mục đích bao gồm phân tích thống kê, mô hình dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.

Tuy nhiên, khác với nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu chủ yếu không tập trung vào các kỹ thuật mô hình dữ liệu tiên tiến. Thay vào đó, nhà phân tích dữ liệu chủ yếu cần phải quen thuộc với các mô hình học có giám sát cơ bản như hồi quy, với một nền tảng tốt về toán học và thống kê.

Các trách nhiệm của nhà khoa học dữ liệu

Giống như nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu đang làm việc để trả lời một câu hỏi kinh doanh cụ thể đòi hỏi cái nhìn dựa trên dữ liệu. Tuy nhiên, nhà khoa học dữ liệu chủ yếu quan tâm đến việc ước lượng những điều chưa biết, sử dụng thuật toán và mô hình thống kê để trả lời những câu hỏi này. Do đó, một khác biệt quan trọng là mức độ mã hóa được sử dụng trong các vai trò của nhà khoa học dữ liệu.

Về mặt này, vai trò khoa học dữ liệu có thể đầy thách thức vì chúng yêu cầu sự kết hợp giữa kỹ năng kỹ thuật và hiểu biết về vấn đề kinh doanh trong ngữ cảnh. Một nhà khoa học dữ liệu thường sẽ phải thử nghiệm các thuật toán khác nhau để giải quyết một vấn đề cụ thể và thậm chí cần phải quen thuộc với tự động hóa dòng dữ liệu.

Nhà khoa học dữ liệu cũng phải làm việc với các tập dữ liệu lớn hơn nhiều so với nhà phân tích và do đó phải có kỹ năng khám phá và mô hình dữ liệu không cấu trúc, thường trong một kiểu song song bằng các ngôn ngữ như Scala. Nhiều nhà khoa học dữ liệu cuối cùng nhận ra rằng một phần lớn công việc của họ liên quan đến việc làm sạch và xử lý dữ liệu thô từ nhiều nguồn và đảm bảo rằng quá trình này có thể được sao chép cho triển khai và dự đoán thực tế.

Nhìn chung, trong khi nhà phân tích dữ liệu hướng nhiều vào tư vấn, nhà khoa học dữ liệu thường hướng nhiều hơn vào sản phẩm, với mục tiêu tạo ra các đường dữ liệu và mô hình cho dự đoán hiệu quả trong môi trường sản phẩm thực tế với mức độ chính xác cao.

Kỹ năng lập trình và kiến thức kỹ thuật của nhà khoa học dữ liệu

Ngoài việc thành thạo SQL và Python hoặc R, nhà khoa học dữ liệu cần phải thoải mái làm việc trong môi trường đám mây sử dụng phần mềm hoặc ngôn ngữ như Scala, Spark, Hadoop, AWS, Databricks, chỉ là vài ví dụ.

Để bổ sung cho các bộ kỹ năng này, nhà khoa học dữ liệu cũng phải quen thuộc với OOP, thư viện học máy, phát triển phần mềm và nói chung là một ngăn xếp công nghệ dày hơn, vì họ có thể phải làm việc với các kịch bản và thuật toán cũ mà thậm chí có thể phải được cập nhật khi bộ dữ liệu thay đổi theo thời gian.

Bởi vì nhà khoa học dữ liệu đối mặt nhiều hơn với các vấn đề dự đoán, họ sử dụng các kỹ thuật dữ liệu tiên tiến hơn để đưa ra dự đoán phục vụ cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc. Do đó, không chỉ là cần có một nền tảng vững chắc về toán học và thống kê, mà còn cần có kỹ năng toàn diện về thu thập, xử lý, trực quan hóa dữ liệu, và quan trọng nhất là sự quen thuộc với các thuật toán Học Máy.

Tùy thuộc vào công ty, nhà khoa học dữ liệu có thể bắt gặp cơ hội làm quen với một bộ thuật toán đầy đủ trong lĩnh vực như Xử lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên, Thị Giác Máy Tính và Học Sâu. Kết quả là, nhà khoa học dữ liệu thường được yêu cầu có nền tảng mạnh mẽ về thống kê và các frameworks như TensorFlow.