DATA ANALYST OR DATA SCIENTIST? ĐỪNG CHẠY THEO TREND!
Trong làn sóng công nghệ số ngày nay, các ngành liên quan đến dữ liệu đang trở thành tâm điểm thu hút sự quan tâm mạnh mẽ của giới trẻ, đặc biệt là du học sinh Việt Nam khi lựa chọn hướng đi học tập quốc tế. Hai cái tên “Data Analyst” (Chuyên viên phân tích dữ liệu) và “Data Scientist” (Nhà khoa học dữ liệu) ngày càng trở nên nổi bật, nhưng liệu bạn đã thực sự hiểu rõ hai ngành này khác nhau thế nào và bản thân mình phù hợp với ngành nào?
Data Analyst và Data Scientist – Giống nhau nhưng khác biệt
Hai cái tên nghe tương đồng, đều liên quan đến dữ liệu. Tuy nhiên, mỗi ngành yêu cầu kỹ năng, tính cách và hướng đi nghề nghiệp khác nhau.
Data Analyst thu thập, xử lý và trực quan hóa dữ liệu để đưa ra các báo cáo hỗ trợ doanh nghiệp ra quyết định. Họ dùng Excel, SQL, Tableau, Power BI… để biến dữ liệu thành thông tin dễ hiểu.
Data Scientist lại tập trung vào việc dự đoán xu hướng tương lai và phát triển mô hình dự đoán. Công việc này mang tính nghiên cứu cao và thường áp dụng các kỹ thuật như machine learning, deep learning và AI.
>>> Xem thêm MARKETING THỜI AI: CƠ HỘI HAY KẾT THÚC?
Du học sinh dễ bị thu hút bởi ngành “hot”
Tại Mỹ, Úc, Canada hay Anh, Data Science và Analytics nằm trong nhóm ngành thu hút đông đảo du học sinh Việt. Nhiều bạn chọn ngành vì “nghe tên hấp dẫn”, không cân nhắc sự phù hợp. Kết quả là nhiều bạn gặp khó khăn trong học tập hoặc công việc sau tốt nghiệp.
Bạn hợp với Data Analyst hay Data Scientist?
Khi nào nên chọn Data Analyst?
Ngành này phù hợp với người thích số liệu, giỏi trình bày và có tư duy logic. Nếu bạn muốn thấy ngay tác động từ phân tích của mình trong thực tế kinh doanh, đây là lựa chọn lý tưởng.
Kỹ năng cần thiết:
- Xử lý dữ liệu chính xác
- Thành thạo SQL, Excel, Tableau
- Trình bày rõ ràng, dễ hiểu
- Giao tiếp và phối hợp tốt
Khi nào nên chọn Data Scientist?
Nếu bạn đam mê công nghệ, thích giải bài toán khó và có khả năng lập trình, hãy cân nhắc ngành này. Công việc đòi hỏi tư duy phản biện, sáng tạo và kiến thức sâu về thuật toán. Kỹ năng cần có:
- Lập trình với Python, R, dùng thư viện như TensorFlow
- Kiến thức tốt về thống kê, thuật toán
- Phát triển mô hình dự đoán
- Cập nhật công nghệ liên tục
Học ở đâu và như thế nào?
Các trường nổi bật đào tạo hai ngành này:
- Mỹ: Stanford, MIT
- Úc: Queensland University of Technology, Macquarie University, Swinburne University of Technology, UTS
- Canada: Toronto, UBC, Ontario Tech University
- Anh: Imperial College London, UCL
Ngoài tên tuổi trường, bạn nên chú ý đến chương trình học, cơ hội thực tập và việc làm.
Nhu cầu thị trường và mức lương
Cả hai ngành đều có nhu cầu tuyển dụng lớn. Ở Mỹ, Data Analyst lương khoảng 70.000–90.000 USD/năm, Data Scientist từ 110.000–130.000 USD/năm. Tuy nhiên, cần có kinh nghiệm, kỹ năng thực tế và khả năng hòa nhập môi trường quốc tế để đạt mức này.
Ngành “sang” chưa chắc đã hợp
Chọn ngành vì xu hướng thay vì năng lực và đam mê có thể khiến bạn thất vọng. Hãy cân nhắc kỹ:
- Bạn thích dữ liệu rõ ràng hay khám phá chuyên sâu?
- Bạn giỏi lập trình hay chỉ muốn xử lý báo cáo?
Tư vấn đúng để chọn đúng
Du học là bước ngoặt lớn. Hãy chọn ngành dựa trên đam mê và mục tiêu dài hạn. Công ty tư vấn du học sẽ giúp bạn xác định đúng ngành, hiểu rõ lộ trình nghề nghiệp và chọn môi trường phù hợp.
Không có ngành học nào “sang” bằng ngành phù hợp với chính bạn. Data Analyst hay Data Scientist – bạn chọn đúng chưa?
>>> Xem thêm NO-CODE: LÀM IT KHÔNG CẦN BIẾT CODE
>>> Xem thêm LOGISTICS, FINTECH, DATA: CÔNG NGHỆ DỄ TIẾP CẬN
