Với đam mê từ nhỏ và tính tính khá lập dị khi luôn nghĩ cái gì cũng có giá trị riêng của nó, ngay cả rác nếu dùng đúng cách vẫn cho ra mội giá trị vô cùng hữu dụng. Với việc được tiếp xúc với dữ liệu từ nhỏ, vì có phụ huynh làm trong bộ môn thư viện, thu vui được sưu tầm nhiều thông tin từ báo, tạp chí, sách vở, mặc dù rất kho tập trung để đọc sách, tuy nhiên tôi đến với bộ môn phân tích dữ liệu như một điều tự nhiên của một người muốn thực hành làm một việc gì đó thực sự có ý nghĩa. Bắt đầu với hành trình để khám phá bản thân và thế giới rộng lớn với những con số, cũng tái khẳng định một trong những ngành nghề giúp tốc độ phát triển tiệp cận tốc độ ánh sáng 😀
Data Analyst:
- Mục đích chính: Cung cấp thông tin hữu ích cho quyết định kinh doanh.
- Nhiệm vụ: Xử lý dữ liệu, thực hiện các phân tích cơ bản, tìm hiểu về xu hướng và mối quan hệ, tạo các báo cáo và trực quan hóa dữ liệu.
- Kỹ năng: Thạo các công cụ phân tích dữ liệu như Excel, SQL, Python hoặc R. Có khả năng trực quan hóa dữ liệu.
Data Analyst là người thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để cung cấp thông tin hữu ích cho quyết định kinh doanh. Họ thường làm việc với các dữ liệu định lượng, chẳng hạn như doanh số, chi phí và khách hàng. Công việc của họ bao gồm thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau, làm sạch và chuẩn bị dữ liệu, thực hiện các phân tích thống kê và tạo báo cáo và trực quan hóa dữ liệu.
Data Scientist:
- Mục đích chính: Phát hiện thông tin mới, xây dựng mô hình dự đoán và tạo ra giải pháp khoa học.
- Nhiệm vụ: Tiếp cận các vấn đề phức tạp, xây dựng và huấn luyện mô hình machine learning, thực hiện phân tích chi tiết và đặc biệt trong việc giải quyết vấn đề.
- Kỹ năng: Sâu rộng về thống kê, machine learning, kinh nghiệm lập trình với Python hoặc R, có hiểu biết về big data.
Data Scientist là người sử dụng phân tích dữ liệu và machine learning để phát hiện thông tin mới, xây dựng mô hình dự đoán và tạo ra giải pháp khoa học. Họ thường làm việc với các dữ liệu định lượng và định tính, chẳng hạn như doanh số, chi phí, khách hàng và phản hồi của khách hàng. Công việc của họ bao gồm phát triển các mô hình machine learning để dự đoán xu hướng, cải thiện hiệu quả và đưa ra quyết định sáng suốt hơn.
Data Engineer:
- Mục đích chính: Đảm bảo dữ liệu sẵn sàng và có thể xử lý được.
- Nhiệm vụ: Xây dựng cơ sở dữ liệu, tối ưu hóa hiệu suất hệ thống, tích hợp và lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
- Kỹ năng: Hiểu biết sâu sắc về cơ sở dữ liệu, kỹ thuật xử lý dữ liệu lớn (big data), lập trình (thường là Python, Java, Scala), hiểu biết về các công nghệ như Hadoop, Spark.
Data Engineer là người xây dựng và duy trì hệ thống cơ sở dữ liệu và cơ sở hạ tầng để đảm bảo dữ liệu sẵn sàng và có thể xử lý được. Họ thường làm việc với các dữ liệu định lượng và định tính, chẳng hạn như doanh số, chi phí, khách hàng và phản hồi của khách hàng. Công việc của họ bao gồm thiết kế và xây dựng cơ sở dữ liệu, tối ưu hóa hiệu suất hệ thống, tích hợp và lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
Business Analyst:
- Mục đích chính: Hiểu rõ nhu cầu và mục tiêu kinh doanh để tạo ra giải pháp dựa trên dữ liệu.
- Nhiệm vụ: Phân tích quy trình kinh doanh, đề xuất cải tiến, dự đoán xu hướng và đưa ra khuyến nghị để cải thiện quy trình và ra quyết định kinh doanh.
- Kỹ năng: Hiểu biết sâu sắc về lĩnh vực kinh doanh, kỹ năng giao tiếp mạnh mẽ, khả năng làm việc với nhiều bên liên quan, hiểu biết cơ bản về phân tích dữ liệu.
Business Analyst là người hiểu rõ nhu cầu và mục tiêu kinh doanh để tạo ra giải pháp dựa trên dữ liệu. Họ thường làm việc với các dữ liệu định lượng và định tính, chẳng hạn như doanh số, chi phí, khách hàng và phản hồi của khách hàng. Công việc của họ bao gồm phân tích quy trình kinh doanh, đề xuất cải tiến, dự đoán xu hướng và đưa ra khuyến nghị để cải thiện quy trình và ra quyết định kinh doanh.