Tin tức và phân tích của tất cả các thiết bị di động

Khoa học dữ liệu so với phân tích dữ liệu – Tôi nên chọn con đường sự nghiệp dữ liệu nào?

Câu hỏi Khoa học dữ liệu so với Phân tích dữ liệu và chọn gì giữa hai trường dữ liệu là một câu hỏi phổ biến như vậy.

Họ nói rằng dữ liệu là loại tiền tệ mới. Trong một thế giới dựa trên dữ liệu như chúng ta hiện nay, hầu hết, nếu không muốn nói là tất cả, các tổ chức chủ yếu dựa vào dữ liệu để giải quyết các vấn đề chính ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của họ.

Toàn bộ quá trình thu thập thông tin, xử lý và phân tích thông tin để thu được dữ liệu đã xử lý có giá trị tạo ra nhiều cơ hội việc làm cho những người có kỹ năng thao tác dữ liệu phù hợp. Trong trường hợp này, Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu là hai ngành nghề chuyên nghiệp chính liên quan đến xử lý và phân tích dữ liệu.

Chính xác thì nghề nghiệp trong Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu là gì? Chúng có nghĩa giống nhau không? Chúng khác nhau bao nhiêu? Những kỹ năng tiên quyết nào bạn cần để theo đuổi một trong những công việc này như một nghề nghiệp?

Bằng cách trả lời những câu hỏi này, bài viết này sẽ giúp bạn quyết định nên chọn con đường sự nghiệp nào giữa Phân tích dữ liệu và Khoa học dữ liệu. Tôi biết bạn cũng hào hứng như tôi!

Chúng ta hãy xem các thành phần chính mà bạn xem xét trước khi quyết định đường dẫn giữa chúng.

Những mặt hàng này bao gồm:

  • Mô tả công việc Khoa học dữ liệu so với Mô tả công việc Phân tích dữ liệu.
  • Trách nhiệm cá nhân trong phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu.
  • Kỹ năng cần thiết trong Khoa học dữ liệu so với Kỹ năng cần thiết trong Phân tích dữ liệu.
  • Sở thích của bạn khớp với các trường này.

Mô tả công việc

Khoa học dữ liệu

Các chuyên gia phân tích dữ liệu lấy dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trong ngành. Sau đó, họ sử dụng khoa học máy tính, phân tích dự đoán, thống kê và học máy để phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ này. Điều này giúp họ hiểu được hiệu quả kinh doanh và cơ cấu chức năng của họ và tìm giải pháp đáp ứng yêu cầu của họ.

Các nhà khoa học dữ liệu đang làm sáng tỏ những câu hỏi mà bạn có thể không biết; yêu cầu một câu trả lời đầu tiên. Điều này là để xác định một nền tảng nghiên cứu tiềm năng hoặc tốt hơn nữa là sự đổi mới!

Phân tích dữ liệu

Lĩnh vực này liên quan đến việc xử lý và phân tích thống kê thông tin hiện có để trích xuất dữ liệu hữu ích. Các nhà khoa học dữ liệu phát triển các kỹ thuật thu thập, xử lý và tổ chức dữ liệu để hiểu các vấn đề nhất định.

Các chuyên gia sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu như; Python, R, Microsoft Excel và Tableau để đạt được mục tiêu của bạn. Ngoài ra, họ phân tích dữ liệu về độ chính xác và chất lượng. Sau đó, họ phân tích dữ liệu này trước khi phát triển các mô hình để báo cáo dữ liệu và trình bày dữ liệu đó cho đối tượng mục tiêu của họ. Phương pháp trình bày sử dụng các mô hình cho phép người tiếp nhận nhanh chóng hiểu dữ liệu được trình bày và dễ dàng đưa ra quyết định.

trách nhiệm xác định

Trách nhiệm của một nhà phân tích dữ liệu

Nhà phân tích dữ liệu làm sạch, xử lý và thao tác dữ liệu thô đã tải xuống. Họ sử dụng một số công cụ dữ liệu và ytics để có được thông tin chuyên sâu về dữ liệu có giá trị. Các chuyên gia khoa học dữ liệu thiết kế các quy trình lập mô hình dữ liệu nhằm phát triển các thuật toán và mô hình dự đoán để thực hiện phân tích tùy chỉnh.

Ngoài ra, khoa học dữ liệu liên quan đến khai thác dữ liệu và thu thập các tập hợp lớn cả tập dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc từ nhiều nguồn có liên quan. Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn sẽ chịu trách nhiệm thiết kế và đánh giá các mô hình thống kê nâng cao để diễn giải dữ liệu này. Ngoài ra, việc tạo ra các mô hình có thể dự đoán và thuật toán học máy hoạt động trên lượng lớn dữ liệu cũng là trách nhiệm của nhà khoa học dữ liệu.

Dữ liệu đã xử lý cần được phân tích và sau đó được trình bày bằng đồ họa trong bảng điều khiển và báo cáo bằng biểu đồ và đồ thị. Biểu diễn trực quan giúp các bên liên quan nhanh chóng hiểu được xu hướng và mẫu dữ liệu trước khi đưa ra quyết định. Quá trình này được gọi là trực quan hóa dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu thường làm việc với các kỹ sư dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu khi cần thiết để xây dựng phân tích kết quả dữ liệu.

Trách nhiệm của một nhà phân tích dữ liệu

Trách nhiệm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu không khác lắm so với trách nhiệm trong khoa học dữ liệu.

Họ sử dụng dữ liệu có liên quan để chuẩn bị các báo cáo hiển thị các mẫu và xu hướng chính xác. Nhà khoa học dữ liệu phải hiểu vai trò và yêu cầu của công ty để có thể cải thiện toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu. Họ cũng sử dụng các công cụ tự động để trích xuất các yêu cầu này từ các nguồn dữ liệu chính và phụ.

Sau khi dữ liệu được thu thập, họ sẽ xử lý dữ liệu đó bằng cách xóa dữ liệu bị hỏng, sửa lỗi mã và mọi vấn đề liên quan.

Các nhà phân tích dữ liệu cũng phân tích dữ liệu để đánh giá chất lượng và mức độ phù hợp của nó.

Ngoài ra, họ phát triển và duy trì cơ sở dữ liệu để sắp xếp lại dữ liệu thành các định dạng có thể đọc được.

Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các công cụ thống kê để chẩn đoán và dự đoán bằng cách xác định, phân tích và giải thích các mẫu và xu hướng trong các tập dữ liệu phức tạp.

Những chuyên gia này chỉ định một giá trị số cho các chức năng kinh doanh quan trọng để đánh giá và so sánh hiệu suất kinh doanh theo thời gian.

Giống như các nhà phân tích dữ liệu, họ cũng làm việc với các nhà phát triển, kỹ sư và quản lý để tiếp tục xác định các cơ hội cải tiến quy trình.

Bây giờ hãy xem xét các kỹ năng chính mà cả hai lĩnh vực đều yêu cầu.

kỹ năng cần thiết

Khoa học dữ liệu

Lĩnh vực này đòi hỏi kiến ​​thức tốt về toán học, thống kê nâng cao, mô hình dự đoán, học máy và tất nhiên, thành thạo các kỹ năng lập trình, bao gồm:

  • Kiến thức về làm việc với các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau, ChartBlocks, Datawrapper, D3.js và QlikeView, cùng những công cụ khác.
  • Có kinh nghiệm về các ngôn ngữ lập trình như R, Python và Scala.
  • Bạn nên sử dụng thành thạo các công cụ dữ liệu lớn Hadoop và Spark.

Phân tích dữ liệu

Quan trọng không kém, một nhà phân tích dữ liệu phải biết rõ về số liệu thống kê, cơ sở dữ liệu, mô hình hóa và phân tích dự đoán. Hơn nữa, nó sẽ giúp bạn nếu bạn có thể giải quyết vấn đề và có các kỹ năng như:

  • Excel, thiết kế và phát triển cơ sở dữ liệu SQL để thao tác dữ liệu.
  • Các ngôn ngữ lập trình như Python và R để thống kê.
  • Nắm vững toán học để thu thập, đo lường, sắp xếp và phân tích dữ liệu.
  • Có kinh nghiệm sử dụng các gói báo cáo chẳng hạn như phát triển, bao gồm các khung JavaScript, XML hoặc ETL.

Giáo dục

Ngoài kiến ​​thức kỹ thuật, bằng cử nhân trong lĩnh vực liên quan về kỹ năng thống kê và phân tích hoặc khoa học máy tính sẽ hữu ích cho nhà phân tích dữ liệu. Ngoài ra, bạn có thể hoàn thành khóa học Chứng chỉ Khoa học Dữ liệu hoặc Bootcamp thích hợp. Làm việc trong các dự án cá nhân là một lợi thế bổ sung sẽ giúp bạn đủ thành thạo để hoàn thành vai trò chuyên nghiệp của mình.

Mặt khác, một nhà khoa học dữ liệu yêu cầu bạn phải có bằng cấp cao hoặc bằng thạc sĩ về các khóa học toán hoặc khoa học máy tính.

Quan tâm đến

Bạn có thích làm toán hay tư duy hệ thống không? Nói chung, bạn có thích xây dựng hệ thống sử dụng dữ liệu không? Khoa học dữ liệu sẽ phù hợp với bạn nhất. Điều này là do các nhà khoa học dữ liệu chủ yếu xây dựng các hệ thống phân tích dữ liệu và sử dụng các kỹ năng học máy để tạo các mô hình phân tích dự đoán. Ngoài ra, họ cũng thiết kế hệ thống thu thập dữ liệu của công ty và sử dụng góc độ tính toán để xác định các quy trình.

Mặt khác, nếu bạn thích làm việc hướng tới mục tiêu của mình thông qua khai thác dữ liệu mở rộng và tìm ra các mẫu hoặc xu hướng dựa trên dữ liệu đó, thì phân tích dữ liệu là lựa chọn hoàn hảo cho bạn.

Đẳng cấp chuyên nghiệp 🕵️‍♂️

So với Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu có thứ hạng chuyên nghiệp cao hơn. Tương tự, khi nói đến tiền lương, các nhà phân tích dữ liệu kiếm được tương đối nhiều hơn so với các nhà phân tích dữ liệu. Ở Mỹ, mức lương trung bình của họ lần lượt là 110.000 USD và 65.300 USD. Một lĩnh vực béo bở, phải không?😊

Tuy nhiên, có nhiều vị trí tuyển dụng dành cho nhà khoa học dữ liệu hơn là nhà khoa học dữ liệu.

Vì vậy, những gì sẽ được cho bạn?

Sau khi tìm hiểu về sự khác biệt trong khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu, giờ đây bạn đang ở một vị trí tốt hơn để quyết định giữa hai bên.

Có thể bạn sẽ muốn xem xét lại các mục tiêu nghề nghiệp chính, sở thích và quan trọng hơn là các kỹ năng của mình.

Cho dù bạn chọn con đường nào, cả hai lĩnh vực đều có lợi. Hơn nữa, bạn sẽ không bao giờ mắc lỗi khi làm việc với dữ liệu, bất chấp sự lựa chọn nghề nghiệp của bạn.

Bạn có thể tìm hiểu thêm về các khóa học khoa học dữ liệu có sẵn nếu chọn đi theo con đường này. Ngoài ra, bạn có thể muốn biết các công cụ Khoa học dữ liệu mà bạn sẽ sử dụng nếu quyết định áp dụng phương pháp Khoa học dữ liệu.

Chúc may mắn!