Trong thế giới hiện đại, nơi dữ liệu là tài sản quý giá, việc chọn đúng hướng đi nghề nghiệp có thể khiến bạn bối rối. Dưới đây là hướng dẫn nhanh giúp bạn hiểu rõ sự khác biệt giữa các vai trò phổ biến trong ngành Phân tích dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo.
🔍 1. Data Analyst – Chuyên viên phân tích dữ liệu
📌 Mô tả: Làm việc với dữ liệu hiện có để tạo ra các báo cáo, biểu đồ và hỗ trợ ra quyết định.
📌 Kỹ năng cần có: SQL, Excel, trực quan hóa dữ liệu, thống kê, Python
🤖 2. Data Scientist – Nhà khoa học dữ liệu
📌 Mô tả: Xây dựng mô hình và thuật toán học máy để dự đoán và phân tích sâu.
📌 Kỹ năng cần có: Python/R, Machine Learning, xử lý dữ liệu, trực quan hóa, kỹ thuật đặc trưng
💼 3. Business Analyst – Chuyên viên phân tích nghiệp vụ
📌 Mô tả: Hiểu quy trình kinh doanh và đề xuất cải tiến để tăng hiệu quả.
📌 Kỹ năng cần có: mô hình hóa quy trình, giao tiếp, phân tích dữ liệu, giải quyết vấn đề
🛠️ 4. ML Engineer – Kỹ sư học máy
📌 Mô tả: Phát triển và triển khai hệ thống học máy quy mô lớn trong môi trường sản xuất.
📌 Kỹ năng cần có: Machine Learning, kỹ thuật dữ liệu (ETL, pipelines), lập trình phần mềm, Python/Java
🧠 5. GenAI Engineer – Kỹ sư AI tạo sinh
📌 Mô tả: Xây dựng và triển khai mô hình AI tạo sinh để tự động hóa và tạo nội dung.
📌 Kỹ năng cần có: Python (Transformers, PyTorch, TensorFlow), HuggingFace, LangChain, LLMs
🚀 Lời khuyên để phát triển sự nghiệp trong ngành Dữ liệu & AI
✅ Học các công cụ thực sự cần thiết
✅ Nắm vững cả kiến thức về Kỹ thuật dữ liệu và Khoa học dữ liệu
✅ Luôn cập nhật xu hướng mới về AI tạo sinh (Generative AI)