Sự khác biệt giữa Nhà khoa học dữ liệu và Nhà phân tích dữ liệu là gì?
.png){kind=logo}
(Weekly Study - Big Data) Tìm hiểu sự khác biệt chính giữa Nhà phân tích dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu, đồng thời đọc các lời khuyên cho bạn nên làm nếu bạn muốn thực hiện chuyển đổi từ Nhà phân tích dữ liệu sang Nhà khoa học dữ liệu.
Từ điển Oxford:
"Nhà khoa học dữ liệu là người được tuyển dụng để phân tích và diễn giải dữ liệu kỹ thuật số phức tạp, chẳng hạn như số liệu thống kê sử dụng của một trang web, đặc biệt là để hỗ trợ doanh nghiệp ra quyết định."
Techopedia:
"Nhà phân tích dữ liệu là một chuyên gia làm việc với dữ liệu để cung cấp thông tin chi tiết, họ lấy dữ liệu thô hoặc không có cấu trúc và đưa ra các phân tích tạo ra kết quả dễ hiểu mà giám đốc điều hành và những người khác có thể sử dụng để đưa ra quyết định."
Nhà khoa học dữ liệu là người có thể dự đoán tương lai dựa trên các mẫu trong quá khứ, trong khi nhà phân tích dữ liệu là người chỉ đơn thuần thu thập thông tin chi tiết có ý nghĩa từ dữ liệu.
Vì vậy, bây giờ chúng ta đã có các định nghĩa, chúng tôi nghĩ rằng cách tốt nhất để thực sự hiểu sự khác biệt giữa hai cái là so sánh chúng.
Chuyển đổi từ Nhà phân tích dữ liệu thành Nhà khoa học dữ liệu
Mặc dù hai con đường sự nghiệp của họ có nhiều điểm tương đồng, nhưng cũng có nhiều điểm khác biệt. Mức lương cao hơn mà Nhà khoa học dữ liệu nhận được đi kèm với trách nhiệm nhiều hơn. Trách nhiệm bổ sung này đòi hỏi bạn phải nghiên cứu nhiều hơn, nhiều kiến thức hơn và thực hành nhiều hơn các kỹ năng viết code của bạn.
Dưới đây là một số gợi ý về những gì chúng tôi khuyên bạn nên làm nếu bạn muốn thực hiện chuyển đổi đó từ Nhà phân tích dữ liệu thành Nhà khoa học dữ liệu.
Đóng vai trò của một Nhà khoa học dữ liệu.
Nếu bạn đã quyết định chuyển đổi thành Nhà khoa học dữ liệu, bạn phải đọc thêm rất nhiều để hiểu đầy đủ những gì đòi hỏi để trở thành Nhà khoa học dữ liệu. Bạn sẽ đi từ việc mô tả các xu hướng trong dữ liệu của mình để khám phá dữ liệu mới bằng cách sử dụng dữ liệu hiện có của bạn và xây dựng các mô hình học máy để hỗ trợ giả thuyết của bạn.
Các nhà khoa học dữ liệu:
- Dành nhiều thời gian của họ để làm sạch dữ liệu bằng các ngôn ngữ như Python hoặc R.
- Xây dựng các mô hình dự đoán bằng cách sử dụng các thuật toán học máy như gradient boosting, linear regression, logistic regression, decision trees, Random Forest,...
- Đánh giá các mô hình mà họ tạo ra để có được độ chính xác phần trăm cao nhằm xác nhận phân tích
- Kiểm tra và cải thiện độ chính xác của các mô hình ML đã được xây dựng.
- Xây dựng hình ảnh trực quan để tường thuật kết quả phân tích nâng cao.
Phát triển những kĩ năng của bạn.
Là một Nhà phân tích dữ liệu, bạn có thể không viết code hàng ngày. Yêu cầu công việc của bạn liên quan đến việc bạn viết code và sử dụng các kỹ năng kỹ thuật của mình, tuy nhiên, một số thời gian của bạn có thể được phân bổ ở nơi khác, ví dụ như xác định các xu hướng để hỗ trợ các quyết định kinh doanh. Là một Nhà khoa học dữ liệu, khả năng viết code là rất quan trọng vì bạn sẽ làm việc đó hầu hết thời gian của mình cùng với sự thoải mái khi chuyển đổi và sử dụng các môi trường lập trình khác nhau. Điều này có thể yêu cầu bạn hiểu cú pháp của các ngôn ngữ lập trình khác nhau được sử dụng thường xuyên như R, Python và Java.
Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng các phương pháp tiếp cận Toán học và Thống kê rất ít so với các nhà khoa học Dữ liệu. Vì vậy, việc ôn luyện các Phép toán và Số liệu thống kê sẽ rất có lợi cho bạn vì bạn sẽ phải áp dụng kiến thức này trong cuộc sống hàng ngày của mình. Bạn sẽ phải viết thuật toán từ đầu và hiểu đầy đủ cách hoạt động của các thuật toán học máy này.
Bạn càng viết nhiều code, càng học nhiều ngôn ngữ lập trình, bạn sẽ càng trở thành Nhà khoa học dữ liệu giỏi hơn. Bạn có thể thực hiện cả hai điểm trên bằng cách thực hành mã của mình, tạo các dự án phụ, tham gia vào các thử thách mã như Kaggle, LeetCode,.... Cách duy nhất bạn sẽ biết liệu mình có thể trở thành Nhà khoa học dữ liệu hay không là thực hành cuộc sống của một Nhà khoa học dữ liệu.
Chúng tôi hy vọng điều này đã giúp bạn cung cấp một số thông tin chi tiết về sự khác biệt giữa hai vai trò và hướng dẫn nếu bạn đang có kế hoạch chuyển đổi từ Nhà phân tích dữ liệu sang Nhà khoa học dữ liệu.