Phân tích dữ liệu so với Khoa học dữ liệu: 5 điều cần xem xét
Trong thế giới của dữ liệu lớn, bạn sẽ thường bắt gặp hai ngành: khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu. Cả hai đều yêu cầu các năng lực và bộ kỹ năng khác nhau (nhưng chồng chéo nhau trong một số lĩnh vực nhất định).
Tuy nhiên, cả hai lĩnh vực nghiên cứu đều sinh lợi cao và mang lại cơ hội tốt cho những ai quan tâm đến việc đi xa hơn.
Nếu bạn đang muốn đưa ra một số quyết định nghề nghiệp quan trọng nhưng không chắc nên chọn phương án nào, hãy đọc về những điểm khác biệt hàng đầu.
Mục Lục
1. Nền tảng giáo dục
Các lĩnh vực phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu ngày càng phong phú và chuyên biệt. Điều này có nghĩa là nếu bạn tham gia vào bất kỳ ngành nghề nào trong số hai nghề, bạn cần phải chuẩn bị kỹ lưỡng để đối phó với những thách thức giáo dục có thể xảy ra theo cách của bạn.
Phân tích dữ liệu
Cần phải có bằng cử nhân cơ bản để bắt đầu sự nghiệp của một nhà phân tích dữ liệu. Để bắt tay vào con đường sự nghiệp này, bạn cần chọn một chương trình đại học sẽ cung cấp cho bạn hiểu biết làm việc về SQL và phát triển truy vấn cho RDBMS và các hoạt động lược đồ cấu trúc dữ liệu.
Bạn cũng sẽ cần kiến thức về lập trình thống kê bằng R hoặc Python. Ngoài ra, kiến thức về máy học (ML), trí tuệ nhân tạo (AI), phát triển thuật toán tùy chỉnh, quản lý dữ liệu xung quanh việc thu thập và lưu trữ thông tin là những lợi thế bổ sung.
Nói tóm lại, bạn cần có bằng đại học về CNTT, khoa học máy tính, toán học hoặc thống kê để bắt đầu sự nghiệp của mình trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.
Khoa học dữ liệu
Đặt cược an toàn nhất cho nhà khoa học dữ liệu tham vọng là tìm kiếm bằng cử nhân và thạc sĩ về Khoa học máy tính, Công nghệ thông tin, toán học hoặc thống kê. Nếu bạn muốn thay đổi quỹ đạo sự nghiệp của mình và chấp nhận sự nghiệp như một nhà khoa học dữ liệu, bạn cần có bằng cấp nhỏ về bất kỳ một trong các luồng này.
Kiến thức cốt lõi cần thiết cho các vai trò khoa học dữ liệu sẽ giúp bạn chuẩn bị cho việc cung cấp, thu thập, tổ chức, xử lý và lập mô hình dữ liệu kinh doanh.
Ngoài ra, bạn có thể đạt được kiến thức chuyên môn về trực quan hóa dữ liệu, thu thập và chuẩn bị dữ liệu dựa trên API. Bằng về toán học ứng dụng và thống kê sẽ giúp bạn nhiều hơn trong việc phân tích dữ liệu khám phá, cho phép bạn theo dõi và thiết lập các mẫu, đưa ra các mô hình thử nghiệm cho các thử thách đặt ra và hơn thế nữa.
Cuối cùng, một bộ kỹ năng bổ sung trong ML và AI rất hữu ích khi thiết lập các mô hình cho các dự đoán dựa trên AI. Do đó, bằng đại học về khoa học dữ liệu, khoa học máy tính hoặc kỹ thuật máy tính sẽ giúp bạn khởi đầu con đường sự nghiệp của nhà khoa học dữ liệu.
2. Vai trò công việc và trách nhiệm công việc
Là một nhà phân tích dữ liệu, vai trò và trách nhiệm công việc của bạn sẽ thay đổi khi bạn bắt đầu hành trình của mình trong các lĩnh vực này. Tùy thuộc vào mức độ chuyên môn của bạn, bạn có thể nhận thấy những thay đổi nhất định sẽ giúp bạn giải quyết các tình huống khó khăn trong vai trò công việc của mình.
Phân tích dữ liệu
Trong phân tích dữ liệu, bạn sẽ chủ yếu phân tích, hình ảnh hóa và khai thác dữ liệu dành riêng cho doanh nghiệp.
Nhìn chung, vai trò phân tích dữ liệu sẽ cần bạn xử lý các trách nhiệm như:
- Làm sạch, xử lý, xác thực và chứng minh tính toàn vẹn của dữ liệu
- Thực hiện phân tích dữ liệu khám phá của các tập dữ liệu lớn
- Triển khai các đường ống ETL và tiến hành khai thác dữ liệu
- Tiến hành phân tích thống kê sử dụng hồi quy logistic, KNN, Rừng ngẫu nhiên và Cây quyết định
- Xây dựng và quản lý thư viện máy học (ML) trong khi viết mã tự động hóa
- Có được thông tin chi tiết mới với các công cụ và thuật toán ML
- Xác định các mẫu dữ liệu để đưa ra các dự đoán được hỗ trợ dữ liệu đầy đủ thông tin
Khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu bao gồm thúc đẩy hiểu biết sâu sắc và rút ra suy luận từ dữ liệu ngữ cảnh trong doanh nghiệp.
Một số trách nhiệm bổ sung có thể bao gồm:
- Thu thập và giải thích dữ liệu
- Xác định các mẫu có liên quan trong tập dữ liệu
- Thực hiện truy vấn dữ liệu dựa trên SQL và truy vấn phụ
- Truy vấn dữ liệu bằng các công cụ RDBMS như SQL, Python, SAS và nhiều công cụ khác
- Sử dụng thành thạo các công cụ để phân tích dự đoán, mô tả, mô tả và chẩn đoán
- Có được các kỹ năng trong các công cụ trực quan hóa như Tableau, IBM Cognos Analytics và các công cụ khác
3. Bộ kỹ năng cần thiết
Vì cả hai vai trò đều chuyên biệt, chúng yêu cầu các bộ kỹ năng cụ thể trước khi bạn có thể vượt trội trong một trong hai lĩnh vực. Để tận dụng tối đa một trong hai nghề, bạn cần nâng cao bộ kỹ năng của mình và tận dụng tối đa những gì bạn có thể.
Phân tích dữ liệu
Phân tích yêu cầu kiến thức nâng cao về thống kê trung gian với kỹ năng giải quyết vấn đề.
Ngoài ra, tốt nhất là bạn có thể tự nâng cao kỹ năng của mình trong những điều sau:
- Cơ sở dữ liệu MS Excel và SQL để chia nhỏ dữ liệu
- Các công cụ thông minh kinh doanh để làm chủ báo cáo
- Tìm hiểu các công cụ như Python, R và SAS để quản lý, thao tác và làm việc với tập dữ liệu
Mặc dù là một vai trò thiên về CNTT, việc trở thành một nhà phân tích dữ liệu không yêu cầu bạn phải có kiến thức nền tảng về kỹ thuật.
Thay vào đó, bạn nên tìm hiểu thống kê, quản lý cơ sở dữ liệu và mô hình dữ liệu, cùng với phân tích dự đoán, để nắm vững các thủ thuật giao dịch.
Khoa học dữ liệu
Trong khoa học dữ liệu, bạn cần phải hiểu biết về toán học, thống kê nâng cao, mô hình dự đoán, Học máy và lập trình trong các lĩnh vực sau:
- Chuyên môn về công cụ Dữ liệu lớn trong Hadoop và Spark
- Kiến thức chuyên môn về cơ sở dữ liệu SQL, NoSQL và PostgreSQL
- Kiến thức về các công cụ trực quan hóa dữ liệu và một số ngôn ngữ như Scala và Python
Một hoặc nhiều công cụ này rất cần thiết để nắm vững vai trò của phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu. Để trở thành người giỏi nhất trong công việc bạn làm, chúng tôi khuyên bạn nên học càng nhiều điều này càng tốt.
Phân tích dữ liệu
- Trực quan hóa dữ liệu: Splunk, QlikView, Power BI và Tableau
- ETL: Talend
- Xử lý dữ liệu lớn: Spark, RapidMiner
- Phân tích dữ liệu: Microsoft Excel, R và Python
Khoa học dữ liệu
- Khoa học dữ liệu ứng dụng: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
- ETL: Apache Kafka
- Xử lý dữ liệu lớn: Apache Hadoop, Spark
- Trực quan hóa dữ liệu: Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy và Google Analytics
- Phân tích dữ liệu: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab và SPSS
- Lập trình: R, Julia và Python
- Thư viện lập trình: TensorFlow để lập mô hình dữ liệu dựa trên Python
5. Cơ hội nghề nghiệp
Bất kể bạn chọn lĩnh vực nào, ý tưởng là hãy tìm kiếm một công việc tốt, được trả lương cao. Tùy thuộc vào việc bạn chọn vai trò nào, các vai trò công việc cũng sẽ thay đổi theo.
Dưới đây là một số lựa chọn nghề nghiệp phổ biến để hướng tới trong phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu.
Phân tích dữ liệu
- Nhà phân tích tình báo kinh doanh
- Nhà phân tích dữ liệu
- Nhà phân tích định lượng
- Tư vấn phân tích dữ liệu
- Nhà phân tích hoạt động
- Nhà phân tích tiếp thị
- Quản lý dự án
- Nhà phân tích hệ thống CNTT
- Chuyên gia Logistics Vận tải
Khoa học dữ liệu
- Nhà phân tích dữ liệu
- Kỹ sư dữ liệu
- Quản trị cơ sở dữ liệu
- Kỹ sư học máy
- Nhà khoa học dữ liệu
- Kiến trúc sư dữ liệu
- Nhà thống kê
- Phân tích kinh doanh
- Trình quản lý dữ liệu và phân tích
Khoa học dữ liệu so với Phân tích dữ liệu: Phán quyết cuối cùng
Nói chung, các nhà khoa học dữ liệu có một bộ kỹ năng tiên tiến hơn. Kết quả là, nhà khoa học dữ liệu trung bình kiếm được nhiều tiền hơn nhà phân tích dữ liệu trung bình. Nhưng bạn luôn có thể bắt đầu sự nghiệp của mình với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu và sau đó nghiêng về khoa học dữ liệu sau này.
Bên cạnh phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu, một số lĩnh vực khác cũng có sẵn nếu bạn quan tâm đến các vai trò tập trung vào dữ liệu. Đối với người mới bắt đầu, bạn có thể xem các vị trí kiến trúc dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu. Có rất nhiều khóa học có sẵn trên thị trường, có thể giúp bạn trau dồi kỹ năng của mình trong các lĩnh vực này.
Đọc tiếp
Thông tin về các Tác giả
