Phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu thường bị lẫn lộn giữa những người mới trong lĩnh vực này. Mặc dù có rất nhiều điểm trùng lặp giữa cả hai, nhưng cũng có một số điểm khác biệt lớn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét sự khác biệt (và những điểm tương đồng) giữa phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu.
Đầu tiên, hãy đi vào phân tích dữ liệu. Mục tiêu của nhà phân tích dữ liệu là sử dụng dữ liệu đã có từ trước để giải quyết các vấn đề kinh doanh hiện tại. Thông thường, trách nhiệm chính của nhà phân tích dữ liệu là sử dụng dữ liệu để tạo báo cáo và trang tổng quan. Các nhà phân tích dữ liệu thực hiện điều này bằng cách sử dụng các công cụ như Microsoft Excel, ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL) và phần mềm trực quan hóa như Tableau hoặc Microsoft Power BI.
Đối với khoa học dữ liệu, mọi thứ trở nên phức tạp hơn một chút. Mục tiêu của nhà khoa học dữ liệu là phát triển các mô hình học máy và phương pháp phân tích. Các nhà khoa học dữ liệu giúp thu thập dữ liệu mà họ sẽ xem xét sau đó, để tìm ra các xu hướng và kiểu mẫu có thể ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh. Một trách nhiệm lớn khác của nhà khoa học dữ liệu là làm sạch dữ liệu và kiểm tra dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu cũng sử dụng Excel, SQL và các công cụ trực quan - tuy nhiên, họ cũng dựa nhiều vào các ngôn ngữ lập trình như Python và R.
Đọc: Python so với R cho Phân tích dữ liệu
Nhà khoa học dữ liệu so với Nhà phân tích dữ liệu
Tùy thuộc vào ngành và / hoặc công ty, vùng xám giữa một nhà phân tích dữ liệu và một nhà khoa học dữ liệu thường đủ lớn để hai chức danh hầu như có thể hoán đổi cho nhau. Ví dụ:các nhà phân tích dữ liệu có thể tự làm sạch dữ liệu hoặc tham gia vào quá trình trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL). Mặt khác, một nhà khoa học dữ liệu có thể chịu trách nhiệm tạo trang tổng quan hoặc mã hóa các truy vấn SQL cho dữ liệu đã có.
Tuy nhiên, trong một thế giới hoàn hảo, có một nhóm phân tích dữ liệu chuyên dụng và nhóm khoa học dữ liệu. Nói chung, các nhà khoa học dữ liệu được yêu cầu phải biết hầu hết các trách nhiệm của nhà phân tích dữ liệu, với việc bổ sung máy học (ML). Máy học là một phương pháp phân tích dữ liệu tiên tiến sử dụng trí thông minh nhân tạo (AI) để dự đoán kết quả. Vì lý do này, khoa học dữ liệu thường được coi là một bước trên phân tích dữ liệu.
Điều đáng nói là từ "nhà phân tích" được sử dụng rất nhiều trong những ngày này. Không phải tất cả những người làm việc trong Excel đều là một nhà phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, có một số trường hợp ngoại lệ khi nói đến các vị trí nhà phân tích dữ liệu kỹ thuật ít hơn mà thường được đặt các tên khác nhau, chẳng hạn như nhà phân tích kinh doanh hoặc nhà phân tích tiếp thị. Những loại vai trò này hầu như sẽ không bao giờ thực hiện bất kỳ loại phân tích dữ liệu nâng cao nào như học máy.
Để trở thành nhà phân tích dữ liệu, thường yêu cầu bằng cử nhân về STEM. Tuy nhiên, không phải là hiếm khi ai đó chuyển sang phân tích dữ liệu từ một lĩnh vực khác, đặc biệt nếu họ có kiến thức sâu rộng về miền trong một ngành cụ thể. Trên thực tế, không phải là không thể trở thành một nhà phân tích dữ liệu không có bằng cấp (không phải nói là dễ dàng). Miễn là bạn biết ba công cụ cốt lõi của Excel, SQL và một công cụ trực quan hóa - bạn đã có thể trở thành một nhà phân tích dữ liệu. Đối với việc trở thành một nhà khoa học dữ liệu, gần như được đảm bảo rằng bạn sẽ cần có bằng cử nhân về STEM, với bằng thạc sĩ được ưu tiên trong hầu hết các trường hợp.
Đọc: Giới thiệu về Học máy bằng Python
Sự khác biệt giữa phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu là đáng kể. Trớ trêu thay, sự khác biệt giữa một nhà phân tích dữ liệu và một nhà khoa học dữ liệu không đáng kể. Như đã đề cập trước đó, trách nhiệm của mỗi người đôi khi khá lỏng lẻo, vì vậy nó có thể tạo ra một số nhầm lẫn về vai trò thực sự của nó. Hy vọng rằng, bài viết này đã làm rõ một số khác biệt giữa phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, đừng quá bận tâm đến các nhãn - nếu bạn quan tâm đến cả hai, trước tiên hãy thử học các kỹ năng cốt lõi của Excel, SQL và các công cụ trực quan hóa. Từ đó, bạn có thể quyết định xem mình có muốn đi xa hơn nữa hay không và học một ngôn ngữ lập trình vượt trội về thao tác và thống kê dữ liệu, như Python hay R. trong thế giới dữ liệu!
Tìm kiếm sự nghiệp như một nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà phát triển? Hãy xem trang Tuyển dụng Tư vấn Công nghệ và cho họ biết Developer.com đã gửi cho bạn.
