Data Analyst và Data Scientist: Hướng dẫn so sánh cho năm 2026

Sự xuất hiện của internet và việc sử dụng công nghệ ngày càng tăng đã dẫn đến mức tăng theo cấp số nhân về khối lượng dữ liệu. Việc doanh nghiệp ngày càng dựa vào ra quyết định dựa trên dữ liệu khiến họ cạnh tranh để có được nguồn nhân lực tốt nhất nhằm khai thác dữ liệu từ các nguồn phù hợp và đáng tin cậy, lưu trữ và sử dụng chúng cho hoạt động kinh doanh.

Khi các doanh nghiệp tiếp tục đầu tư lớn không chỉ vào xây dựng hạ tầng dữ liệu mà còn vào việc thu hút đúng nhân tài, vai trò của data analyst và data scientist đã nổi lên như hai vị trí phổ biến nhất. Sự phổ biến này xuất phát từ nhu cầu ngày càng tăng đối với các chuyên gia dữ liệu ở hầu hết mọi ngành.

Hiểu sự khác biệt giữa Data Analyst và Data Scientist

Sự khác biệt giữa data analyst và data scientist xuất phát từ bản chất công việc họ thực hiện. Với data analyst, hồ sơ công việc chủ yếu mang tính khám phá, trái ngược với hồ sơ công việc mang tính thực nghiệm của data scientist.

Sự khác biệt giữa data analyst và data scientist cũng đến từ mức độ thành thạo trong việc sử dụng dữ liệu. Trong hai vai trò này, data scientist cần thành thạo hơn với các kỹ thuật lập trình nâng cao và công cụ tính toán. Ngoài ra, data scientist phải thuần thục hơn trong việc phát triển mô hình dữ liệu và thuật toán. Hiểu các cách doanh nghiệp sử dụng dữ liệu khác nhau sẽ giúp làm rõ hơn vai trò tương ứng của họ. 

• Phân tích mô tả (Descriptive Analytics): Các giải pháp phân tích trong nhóm này trả lời phần Cái gì và Tại sao của bài toán kinh doanh. Chúng cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động bằng cách hiểu các mẫu, xu hướng và bất thường trong dữ liệu lịch sử. Ví dụ, xác định sự thay đổi trong mức độ tương tác của khách hàng qua các năm và lý do đằng sau có thể được giải quyết bằng phân tích mô tả.
• Phân tích dự báo (Predictive Analytics): Đúng như tên gọi, nhóm giải pháp này sử dụng các mô hình học máy để ước tính tương lai dựa trên xu hướng dữ liệu trong quá khứ. Ví dụ, tính xác suất bán chéo một sản phẩm cho khách hàng dựa trên lịch sử tương tác của họ được thực hiện bằng phân tích dự báo.
• Phân tích khuyến nghị (Prescriptive Analytics): Phân tích khuyến nghị sử dụng kết quả của phân tích mô tả và dự báo để xây dựng chiến lược kinh doanh tối ưu hơn. Một lần nữa, dựa trên mức độ tương tác lịch sử và xác suất bán chéo, doanh nghiệp có thể xác định danh mục sản phẩm phù hợp nhất cho khách hàng.

Một data analyst áp dụng phân tích mô tả để báo cáo sự kiện và đôi khi cung cấp phân tích khuyến nghị thông qua các đề xuất dựa trên những insight này. Data scientist bao phủ toàn bộ hành trình phân tích, tập trung chủ yếu vào phân tích dự báo và tạo ra giá trị cho tổ chức bằng dữ liệu. 

Data Analyst vs. Data Scientist: So sánh vai trò và trách nhiệm

Một data analyst có thể có nhiều chức danh khác, như strategist, business intelligence analyst, market intelligence analyst hoặc consultant, hay competitive intelligence analyst. Dù chức danh cụ thể là gì, data analyst thường được kỳ vọng cung cấp insight bằng cách truy vấn khối lượng dữ liệu (chủ yếu là dữ liệu có cấu trúc) và chuyển chúng thành các báo cáo ý nghĩa cho nhiều bên liên quan. Vì vậy, vai trò này thiên về tìm mẫu trong dữ liệu, tạo trực quan hóa dữ liệu và truyền đạt insight cho các bên kinh doanh. Tìm hiểu thêm về cách trở thành data analyst hoặc cách trở thành data scientist trong các bài viết chuyên sâu của chúng tôi. 

Ngược lại, data scientist thực hiện các nhiệm vụ thuộc lĩnh vực phân tích dự báo và khuyến nghị. Ví dụ, với một dịch vụ gọi xe, data analyst sẽ phân tích tác động lịch sử của một chương trình khuyến mãi đến hoạt động gọi xe. Trong khi đó, data scientist có thể xây dựng thuật toán ghép nối giúp kết nối tài xế và khách hàng một cách hiệu quả nhất. 

Vòng đời dự án của Data Analyst và Data Scientist

Data Analyst

Dưới đây là mô tả về vòng đời điển hình của một dự án do data analyst phụ trách.  

1. Trích xuất dữ liệu: Việc trích xuất dữ liệu giới hạn ở các tập dữ liệu nhỏ hơn vì data analyst chủ yếu xem xét các kịch bản kinh doanh cụ thể.
2. Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu: Sau khi trích xuất, dữ liệu được xử lý và tóm tắt dưới dạng trực quan hóa có thể trực quan làm nổi bật các sự thật, xu hướng nổi lên và bất thường. 
3. Khám phá dữ liệu: Trong giai đoạn này, analyst bắt đầu khám phá nguyên nhân đằng sau các xu hướng và bất thường quan sát được ở bước chuẩn bị dữ liệu. 
4. Trực quan hóa và báo cáo: Tiếp theo, analyst chuẩn bị bảng điều khiển và báo cáo quản trị trực quan kèm bình luận kinh doanh và chia sẻ với các bên liên quan cuối. Thông thường, nhiều công cụ BI tự phục vụ như Tableau và Power BI được sử dụng cho mục đích này.

Data Scientist

Lưu đồ dưới đây mô tả các giai đoạn khác nhau trong một dự án do data scientist phụ trách.

1. Trích xuất dữ liệu: Đây là bước chung cho cả data analyst và data scientist. Tuy nhiên, nguồn dữ liệu cho data scientist không chỉ giới hạn ở một vài bảng nhỏ mà thường rất lớn. Trong những trường hợp như vậy, data scientist và data engineer sẽ phối hợp làm việc.
2. Làm sạch dữ liệu: Ở giai đoạn này, data scientist dành nhiều thời gian để xây dựng cái nhìn sâu về dữ liệu, hiểu vấn đề tiềm ẩn, xác định bất thường và cuối cùng làm sạch dữ liệu cho các bước tiếp theo.
3. Kỹ thuật đặc trưng (Feature engineering): Trước khi xây dựng mô hình dự báo, họ thực hiện kỹ thuật đặc trưng. Đây là quá trình sử dụng dữ liệu đã làm sạch để tạo ra các biến được kỳ vọng có sức dự báo tốt hơn cho kết quả mục tiêu. Ví dụ, khi xây dựng mô hình dự đoán khả năng một người mắc tiểu đường, BMI có thể được dùng làm đầu vào bổ sung bên cạnh chiều cao và cân nặng. Ở đây, BMI là đặc trưng được tạo ra từ chiều cao và cân nặng.
4. Phát triển mô hình bằng kỹ thuật AI/ML: Dữ liệu sau đó được đưa vào thuật toán học máy để tạo ra dự đoán. Có nhiều thuật toán học máy với mức độ phức tạp và trường hợp sử dụng khác nhau. Đọc hướng dẫn này để biết sự khác biệt giữa các loại thuật toán học máy.  
5. Kiểm thử mô hình: Ở giai đoạn này, data scientist xác thực đầu ra của mô hình. Nếu kết quả chưa đạt, họ xem lại các tham số mô hình và tinh chỉnh để đạt kết quả mong muốn. Tuy nhiên, nếu việc tinh chỉnh vẫn thất bại, data scientist quay lại từ đầu và xem xét thiết kế lại đặc trưng để hỗ trợ các lần dựng mô hình sau.
6. Đưa mô hình vào vận hành (Productionalizing): Sau khi phát triển và tinh chỉnh mô hình, cả đội ngũ kỹ sư phần mềm và kỹ sư dữ liệu phối hợp để tạo pipeline mô hình sẵn sàng cho sản xuất. Điều này cho phép tích hợp liền mạch với pipeline dữ liệu. Bước cuối, họ hoàn thiện và triển khai mã vào môi trường sản xuất.

Giờ đây khi đã có cái nhìn về vai trò và trách nhiệm của data analyst và data scientist, câu hỏi tiếp theo là bộ kỹ năng nào sẽ giúp bạn sẵn sàng đảm nhiệm mỗi vai trò? Dưới đây là hướng dẫn so sánh về yêu cầu kỹ năng cho hai vị trí này.

Data Analyst vs. Data Scientist: So sánh kỹ năng

Yêu cầu kỹ năng cho cả hai vai trò khá tương đồng. Tuy nhiên, mức độ thành thạo ở từng kỹ năng khác nhau đáng kể. Bảng dưới liệt kê tám kỹ năng chính và mức độ thành thạo kỳ vọng ở data analyst và data scientist:

Data Analyst

Vòng đời dự án của data analyst thường có hai giai đoạn: tạo insight và truyền đạt insight. Hãy xem yêu cầu kỹ năng cho mỗi giai đoạn:

• Tạo insight: Để tạo ra insight có thể hành động và tác động, data analyst cần có kiến thức lĩnh vực đủ để khám phá dữ liệu hiệu quả. Thiếu chuyên môn ở một trong hai mảng sẽ dẫn đến hiểu sai vấn đề kinh doanh và có thể cho kết quả lệch lạc. Với bối cảnh công nghệ hiện đại trong tổ chức, phân tích khám phá đòi hỏi analyst thành thạo các ngôn ngữ lập trình như SQL, Python và R. Họ cần viết mã hiệu quả theo mô hình lập trình hàm. Vì vậy, kiến thức thực hành về các ngôn ngữ này ở mức thực hiện tốt các thao tác xử lý dữ liệu là đủ. Thành thạo kỹ thuật dữ liệu có thể giúp data analyst giảm phụ thuộc vào đội dữ liệu, đây là lợi thế lớn.
• Truyền đạt insight: Khả năng giao tiếp và trình bày insight hiệu quả với lãnh đạo cấp cao là kỹ năng quan trọng. Để hiệu quả, việc nắm vững công cụ trực quan hóa như Tableau và Power BI rất hữu ích cho data analyst. Vì truyền đạt insight thường qua bài thuyết trình và dashboard, data analyst hiếm khi cần đưa mã vào môi trường sản xuất. Do đó, kiến thức về các khía cạnh kỹ nghệ phần mềm thường không phải trọng tâm.

Data Scientist

Dù vấn đề kinh doanh mà data scientist xử lý có vẻ đa dạng, các dự án họ quản lý nhìn chung liên quan đến xây dựng mô hình dự báo và đưa chúng vào vận hành. Các kỹ năng cần có gồm:

• Mô hình dự báo: Bên cạnh việc thuần thục khám phá dữ liệu và kiến thức lĩnh vực, data scientist cần am hiểu các kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu và thuật toán liên quan. Do đó, mức thành thạo cao với ngôn ngữ mã nguồn mở như Python và R là cần thiết. Việc sử dụng công cụ trực quan hóa là điều kiện tiên quyết để chia sẻ kết quả mô hình với các bên liên quan. Ngoài ra, data scientist cần chủ động trích xuất dữ liệu và truyền đạt hiệu quả yêu cầu pipeline dữ liệu cho đội kỹ thuật. Vì vậy, kỹ năng trong lĩnh vực kỹ thuật dữ liệu là bắt buộc.
• Đưa mô hình vào vận hành: Thông thường, đầu ra từ mô hình dữ liệu sẽ được đưa vào hệ thống front-end cho người dùng tuyến đầu. Để đảm bảo tích hợp trơn tru, data scientist được kỳ vọng phát triển Restful API, nguồn dữ liệu JSON và các dịch vụ web khác. Tất cả mã viết trong quá trình phát triển mô hình và API cần sẵn sàng cho sản xuất. Kiến thức thực hành về kỹ nghệ phần mềm là cần thiết để hiểu lập trình hướng đối tượng.

Data Analyst vs. Data Scientist: Nền tảng học vấn

Phần này cung cấp góc nhìn tổng quan về trình độ học vấn mà data analyst và data scientist thường có, lĩnh vực học tập và một số xu hướng nổi bật. 

So sánh bằng cấp

Theo Burtch Works Study 2023, trình độ học vấn của data analyst và data scientist có ảnh hưởng đáng kể đến mức lương của họ, một kết quả sẽ được củng cố trong phần tiếp theo về triển vọng ngành cho hai vai trò này.

Nguồn: Burtch Works Study 2023

Năm 2021, trong số các data scientist được khảo sát, 49% có bằng Tiến sĩ. Tuy nhiên, chỉ 19% data analyst được khảo sát có bằng Tiến sĩ. 

Nguồn: Burtch Works Study 2021

Trong khi khoa học máy tính là lĩnh vực học phổ biến nhất đối với data scientist, kỹ thuật đang dần trở nên phổ biến hơn ở cả hai vai trò.

Xu hướng chính

Theo nghiên cứu của Burtch Works Study 2021, các xu hướng nhân khẩu học chính nổi lên cho khoa học dữ liệu và phân tích gồm:

• Số lượng chuyên gia có bằng Tiến sĩ tăng đáng kể so với các năm trước, khi tỷ lệ nghiêng về chương trình cử nhân hoặc thạc sĩ. Ví dụ, trong mẫu nghiên cứu về data scientist, nhóm có bằng Tiến sĩ tăng từ 43% năm 2020 lên 48% năm 2021. 
• Nhiều chuyên gia phân tích dày dạn có bằng Tiến sĩ và các học giả sẵn sàng chuyển sang vai trò doanh nghiệp đang trở thành lựa chọn ưa thích mới cho vị trí khoa học dữ liệu, có khả năng chuyển đổi nghiên cứu chuyên sâu thành ứng dụng kinh doanh. 
• Các chương trình MBA truyền thống về khoa học dữ liệu và phân tích đã nhường chỗ cho các chương trình như MS in Business Analytics hoặc MS in Data Science vì có trọng tâm định lượng cao hơn. Trong nhóm data scientist, bằng cấp kinh doanh giảm từ 12% năm 2019 xuống 8% năm 2021

Khi sinh viên và chuyên gia có xu hướng theo học các khóa nâng cao để nâng tầm và tái đào tạo, các khóa học trực tuyến là lựa chọn tuyệt vời có thể đi kèm chứng chỉ nghề nghiệp ngoài khuôn khổ đại học truyền thống.  

Khóa học Data Analytics và Data Science 

Với sự khác biệt rõ ràng trong vai trò và trách nhiệm của data analyst và data scientist, DataCamp cung cấp các lộ trình nghề nghiệp cho cả hai, phù hợp với yêu cầu kỹ năng cụ thể.

Lộ trình nghề cho Data Analyst 

Data Analyst with Python (Nội dung khóa học: 62 giờ)

Lộ trình này bắt đầu với những điều cơ bản về ngôn ngữ lập trình Python cho phân tích dữ liệu. Sau phần nền tảng, lộ trình đi sâu vào kỹ thuật xử lý dữ liệu và trực quan hóa. Bạn cũng sẽ học cách lấy dữ liệu từ nhiều nguồn như web, cơ sở dữ liệu và tệp JSON. Ngoài ra, lộ trình cung cấp tổng quan về kỹ thuật phân tích dữ liệu khám phá và nâng cao kiến thức về cơ sở dữ liệu quan hệ và SQL.

Data Analyst with R (Nội dung khóa học: 77 giờ)

Lộ trình này tập trung vào các kỹ năng cốt lõi mà data analyst làm việc với R cần có. Nội dung bao quát các gói R phổ biến nhất như tidyverse, ggplot và dplyr. Tương tự lộ trình Python, khóa học giúp xây dựng hiểu biết trung cấp về kỹ năng của data analyst như lấy dữ liệu, thao tác và trực quan hóa. 

Data Analyst with SQL (Nội dung khóa học: 41 giờ)

Lộ trình nghề này giúp người học hiểu sâu về SQL Server, các khái niệm về cơ sở dữ liệu quan hệ, thiết kế và tối ưu hiệu năng.

Lộ trình nghề cho Data Scientist

Các lộ trình cho data scientist có sẵn bằng Python và R. Chúng giúp người học đào sâu vào các khía cạnh kỹ nghệ phần mềm của Python như lập trình hướng đối tượng. Đồng thời cung cấp tổng quan về thống kê và các kỹ thuật học máy có giám sát và không giám sát. Mỗi cột mốc đều có nghiên cứu tình huống để người học tiếp cận thực tế với các vấn đề đời sống.

Data Scientist with Python (Nội dung khóa học: 88 giờ)

Khóa học đưa người học từ người mới bắt đầu đến data scientist chuyên nghiệp. Bên cạnh việc giới thiệu Python cho việc lấy, thao tác và trực quan hóa dữ liệu, khóa học còn cung cấp tổng quan về lập trình hàm và hướng đối tượng. Khóa học giúp hiểu sâu các thuật toán học máy thuộc nhóm có giám sát, không giám sát và phân cụm. Ngoài kiến thức khoa học dữ liệu, người học còn được tiếp cận thách thức dự án thực tế thông qua các case study phù hợp.

Data Scientist with R (Nội dung khóa học: 88 giờ)

Đối với data scientist làm việc với R, lộ trình này đi sâu vào R và giới thiệu cách tiếp cận lập trình hàm cho người học. Khóa học cũng bao gồm phần giới thiệu chuyên sâu về các thuật toán học máy như hồi quy, phân loại và phân cụm, v.v.

Chương trình chứng chỉ nghề nghiệp

Các chứng chỉ sau giúp thu hẹp khoảng cách kỹ năng dữ liệu trên thị trường việc làm. Chúng đảm bảo kỹ năng đúng gặp cơ hội đúng khi người học có thể trình diễn năng lực, còn nhà tuyển dụng thêm tự tin khi tuyển đúng người. Các chương trình xác thực năng lực của người học ở nhiều lĩnh vực chính, bao gồm quản lý dữ liệu, phân tích khám phá, thử nghiệm thống kê, phát triển mô hình, viết mã cho môi trường sản xuất, và giao tiếp/báo cáo. Phản hồi của chuyên gia và các phiên cố vấn cũng giúp người học tự tin sẵn sàng đi làm. DataCamp cung cấp hai chứng chỉ, một cho data scientist và một cho data analyst. 

Chứng chỉ Professional Data Scientist của DataCamp có bốn giai đoạn:

1. Bài đánh giá thời gian: Đánh giá mức độ thành thạo của người học ở các chủ đề như lập trình và học máy.
2. Thử thách lập trình: Kiểm tra kỹ năng R hoặc Python của người học bằng bộ dữ liệu thực tế.
3. Nghiên cứu tình huống: Người học trình bày phát hiện giống như công việc thường ngày của một data scientist.
4. Cấp chứng chỉ: Sau khi hoàn thành ba giai đoạn trên, người học nhận chứng chỉ và quyền truy cập đội Career Services.

Chứng chỉ Professional Data Analyst của DataCamp có năm giai đoạn:

1. Nền tảng phân tích dữ liệu: Bạn sẽ được kiểm tra hiểu biết về các phương pháp phân tích cốt lõi kỳ vọng ở một Professional Data Analyst.
2. Phân tích khám phá: Tiếp cận vấn đề, tìm dữ liệu phù hợp và định dạng hiệu quả thông qua thử thách lập trình bằng SQL và Python hoặc R.
3. Thử thách lập trình: Chứng minh khả năng làm sạch và xử lý dữ liệu qua bài tập SQL thực hành.
4. Nghiên cứu tình huống: Kiểm tra khả năng phân tích và truyền đạt insight dữ liệu bằng việc thực hiện một case study ghi hình với đội chứng chỉ. Tại đây bạn cần phân tích vấn đề kinh doanh và trình bày giải pháp cho đối tượng xác định.
5. Cấp chứng chỉ: Sau khi hoàn thành bốn giai đoạn trên, người học nhận chứng chỉ và quyền truy cập đội Career Services.

Tìm hiểu thêm về các chương trình chứng chỉ của DataCamp tại đây:

Chương trình chứng chỉ Data Scientist của DataCamp

Chương trình chứng chỉ Data Analyst của DataCamp

Câu hỏi thường gặp về chứng chỉ DataCamp

Data Analyst vs. Data Scientist: Triển vọng ngành

Burtch Works Study năm 2021 xem xét mức lương của các chuyên gia khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu. Nghiên cứu này cho thấy bức tranh tuyển dụng cho đội khoa học dữ liệu và phân tích khá khả quan. Báo cáo chỉ ra 73% đội khoa học dữ liệu và phân tích có kế hoạch tuyển dụng trong Q1/Q2 2021 so với 67% vào tháng 1/2020. Hơn nữa, khoảng 81% đội khoa học dữ liệu và phân tích có kế hoạch tuyển dụng trong Q3/Q4 2021. Đây là mức tăng đáng kể so với nửa đầu năm 2021.

Bảng dưới tóm tắt xu hướng lương của data analyst và data scientist theo cấp bậc. Xu hướng này áp dụng cho cả vai trò cá nhân đóng góp (IC) và quản lý. Các cấp bậc này cũng cho cái nhìn tổng quan về cách lộ trình nghề nghiệp của data analyst và data scientist có thể phát triển.

Nguồn: Burtch Works Study 2021

Nguồn: Burtch Works Study 2021

Một cá nhân đóng góp chịu trách nhiệm hoàn toàn cho hiệu suất của riêng họ. Công việc của họ không yêu cầu quản lý nhóm. Trong khi đó, quản lý giám sát công việc của nhân viên khác.

Điểm mấu chốt

Data analyst và data scientist giống nhau ở chỗ cả hai đều làm việc sâu với dữ liệu; sự khác biệt nằm ở cách họ xử lý dữ liệu. Một số yếu tố phân biệt chính gồm nền tảng học vấn, quy mô dữ liệu họ làm việc và mức độ lập trình họ sử dụng. Dù data scientist có khả năng nhận lương cao hơn, vai trò này cũng đi kèm trách nhiệm và kỳ vọng lớn hơn.  Nếu bạn vẫn phân vân về con đường theo đuổi, bạn có thể thử một vài khóa ở mỗi lộ trình để hình dung rõ hơn về kiểu công việc với dữ liệu mà bạn ưa thích.