Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist: Khác biệt, Tương đồng & Cơ Hội Nghề Nghiệp . - Nghề nghiệp.

Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist: Khác biệt, Tương đồng & Cơ Hội Nghề Nghiệp

1. Giới thiệu

Trong thời đại dữ liệu chi phối mọi quyết định kinh doanh, các doanh nghiệp không thể bỏ qua yếu tố data-driven trong chiến lược phát triển. Ba vai trò quan trọng trong lĩnh vực này gồm Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist. Vậy điểm khác biệt và tương đồng giữa ba vị trí này là gì? Hãy cùng DigiSource tìm hiểu chi tiết!

2. Data Analyst, Data Engineer & Data Scientist là ai?

Data Analyst

  • Vai trò: Phân tích dữ liệu, trực quan hóa thông tin và hỗ trợ doanh nghiệp ra quyết định dựa trên dữ liệu.

  • Yêu cầu: Kiến thức về SQL, Excel, Google Analytics, Python, khả năng trực quan hóa dữ liệu.

  • Mức lương trung bình: ~$59,000/năm (theo Glassdoor).

  • Ứng dụng thực tế: Hỗ trợ bộ phận Marketing tối ưu chiến dịch quảng cáo dựa trên dữ liệu khách hàng.

Data Engineer

  • Vai trò: Xây dựng, thử nghiệm và duy trì cơ sở dữ liệu giúp Data Analyst và Data Scientist làm việc hiệu quả.

  • Yêu cầu: Thành thạo SQL, Python, ETL, Hadoop, hiểu rõ về kiến trúc dữ liệu.

  • Mức lương trung bình: ~$90,839/năm.

  • Ứng dụng thực tế: Thiết kế hệ thống lưu trữ dữ liệu lớn cho các tập đoàn thương mại điện tử.

Data Scientist

  • Vai trò: Phân tích dữ liệu phức tạp, xây dựng mô hình AI/ML để dự đoán xu hướng kinh doanh.

  • Yêu cầu: Kiến thức sâu về Machine Learning, Deep Learning, Python, R, phân tích thống kê.

  • Mức lương trung bình: ~$91,470/năm.

  • Ứng dụng thực tế: Dự đoán hành vi khách hàng dựa trên dữ liệu lịch sử để cá nhân hóa trải nghiệm.

3. Bộ kỹ năng cần thiết

Kỹ năng Data Analyst Data Engineer Data Scientist
SQL, Database ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐
Python, R ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐
Machine Learning ⭐⭐ ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐
Trực quan hóa ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐ ⭐⭐⭐
Xử lý Big Data ⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐

4. Vai trò và trách nhiệm

Vai trò Data Analyst Data Engineer Data Scientist
Thu thập & tiền xử lý dữ liệu ✅ ✅ ✅
Xây dựng mô hình dữ liệu ❌ ✅ ✅
Phân tích & báo cáo ✅ ❌ ✅
Phát triển thuật toán AI ❌ ❌ ✅

5. Lộ trình phát triển sự nghiệp

Lộ trình trở thành Data Analyst

  • Học SQL, Excel, Google Analytics.

  • Thực hành trực quan hóa dữ liệu với Tableau, Power BI.

  • Hiểu cơ bản về thống kê và xử lý dữ liệu.

  • Ứng tuyển các vị trí Data Analyst Entry Level.

Lộ trình trở thành Data Engineer

  • Học ngôn ngữ lập trình: Python, Java, Scala.

  • Thành thạo cơ sở dữ liệu: SQL, NoSQL.

  • Hiểu về Big Data, Hadoop, Spark.

  • Ứng tuyển vị trí Junior Data Engineer.

Lộ trình trở thành Data Scientist

  • Nắm vững thống kê, toán học, Machine Learning.

  • Luyện tập mô hình hóa dữ liệu với scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.

  • Thành thạo Python, R, SQL.

  • Ứng tuyển vị trí Data Scientist Intern hoặc Junior.

6. Xu hướng thị trường tuyển dụng

  • Data Analyst đang ngày càng phổ biến trong các doanh nghiệp vừa và nhỏ.

  • Data Engineer có nhu cầu cao do sự gia tăng của hệ thống dữ liệu lớn.

  • Data Scientist được săn đón bởi các công ty công nghệ lớn.

7. Cơ hội việc làm & tìm việc ở đâu?

  • Tại DigiSource, chúng tôi chuyên cung cấp dịch vụ headhunt tuyển dụng nhân sự IT & Marketing. Với cộng đồng hơn 60.000+ nhà tuyển dụng và ứng viên, bạn có thể dễ dàng tìm thấy công việc phù hợp tại Zalo, LinkedIn, Facebook của chúng tôi.

  • Nếu bạn đang tìm kiếm việc làm trong ngành Data Analyst, Data Engineer hay Data Scientist, hãy liên hệ DigiSource ngay hôm nay!

👉 Đăng ký nhận tư vấn việc làm ngay tại DigiSource!