+170.000 người theo dõi chúng tôi trên các nền tảng. Hãy để lại email để cập nhập kiến thức mới nhất về Data Analytics với No-code, AI & Automation! 👇
Share
Bản Đồ Nghề Nghiệp Trong Ngành Dữ Liệu – Bạn Đang Ở Đâu?
Published about 2 months ago • 5 min read
Mastering Data Analytics
Bản Đồ Nghề Nghiệp Trong Ngành Dữ Liệu – Bạn Đang Ở Đâu?
Năm mới là thời điểm thích hợp để đánh giá lại hành trình nghề nghiệp và xác định hướng đi phù hợp. Với sự phát triển mạnh mẽ của dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, các vị trí liên quan đến phân tích và xử lý dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng. Tuy nhiên, nhiều người vẫn chưa phân biệt rõ ràng vai trò và kỹ năng cần thiết cho từng vị trí.
Dưới đây là tổng quan về năm nhóm chuyên gia dữ liệu phổ biến hiện nay: Data Engineer, Machine Learning Engineer, Data Scientist, Data Analyst và Analytics Engineer. Hiểu rõ sự khác biệt giữa các vai trò này sẽ giúp bạn có kế hoạch phát triển nghề nghiệp hiệu quả trong năm 2025.
1. Data Engineer – Xây dựng nền tảng dữ liệu
Data Engineer chịu trách nhiệm thiết kế, xây dựng và duy trì hệ thống hạ tầng dữ liệu, giúp dữ liệu có thể được truy xuất và sử dụng một cách hiệu quả. Công việc này đòi hỏi sự thành thạo về hệ thống lưu trữ dữ liệu, xử lý dữ liệu lớn và tối ưu hóa hiệu suất truy vấn.
Kỹ năng chính: Data Pipelines, Database Management, Deployment.
Xu hướng năm 2025: Tập trung vào các công nghệ như Apache Spark, Kafka, Snowflake, và kiến trúc Data Lakehouse.
2. Machine Learning Engineer – Ứng dụng Machine Learning vào thực tiễn
Machine Learning Engineer là cầu nối giữa nghiên cứu mô hình dữ liệu và ứng dụng thực tế. Công việc của họ không chỉ bao gồm phát triển mô hình Machine Learning mà còn triển khai và tối ưu hóa mô hình trong môi trường sản xuất.
Kỹ năng chính: ML Ops, Deployment, Data Pipelines.
Xu hướng năm 2025: Học sâu về Kubernetes, TensorFlow Serving, MLOps, và AutoML.
3. Data Scientist – Phân tích dữ liệu chuyên sâu
Data Scientist tập trung vào khai thác dữ liệu để tạo ra các mô hình dự đoán và hỗ trợ ra quyết định. Công việc này đòi hỏi kiến thức chuyên sâu về thống kê, thuật toán Machine Learning và kỹ năng lập trình để xử lý dữ liệu lớn.
Kỹ năng chính: ML Modeling, Statistics, Experimentation.
Xu hướng năm 2025: Phát triển chuyên sâu về Generative AI, Bayesian Inference, và Explainable AI.
4. Data Analyst – Truyền tải câu chuyện từ dữ liệu
Data Analyst chịu trách nhiệm trực quan hóa dữ liệu, xây dựng báo cáo và cung cấp các insights giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác. Đây là vai trò quan trọng trong việc kết nối giữa dữ liệu và các bộ phận vận hành.
Kỹ năng chính: Data Visualization, Storytelling, Reporting.
Xu hướng năm 2025: Thành thạo Power BI, SQL, và các kỹ thuật phân tích dữ liệu nâng cao.
(MDA miễn phí khóa học SQL & DAX for Business Intelligence cho học viên hoàn thành khóa học Phân tích dữ liệu kinh doanh - Business Intelligence Program)
Source: Berkay Orkun Erkılınç
5. Analytics Engineer – Cầu nối giữa Data Engineer và Data Analyst
Analytics Engineer là vai trò mới nổi, đóng vai trò cầu nối giữa kỹ thuật dữ liệu (Data Engineer) và phân tích dữ liệu (Data Analyst). Họ chịu trách nhiệm chuyển đổi dữ liệu thô thành dữ liệu có thể sử dụng cho phân tích, đảm bảo dữ liệu sạch, tối ưu hóa mô hình dữ liệu và hỗ trợ nhóm phân tích dữ liệu.
Kỹ năng chính: SQL nâng cao, DBT (Data Build Tool), Data Modeling, Data Transformation.
Xu hướng năm 2025: Data Contracts, Modern Data Stack, ELT Pipeline tối ưu hóa hiệu suất.
Bước tiếp theo trong năm 2025
Để thành công trong lĩnh vực dữ liệu, cần liên tục cập nhật xu hướng công nghệ và nâng cao kỹ năng. Một số câu hỏi giúp bạn định hướng cho năm mới:
Bạn muốn đi theo hướng kỹ thuật (Data Engineer, ML Engineer, Analytics Engineer) hay phân tích kinh doanh (Data Scientist, Data Analyst)?
Những kỹ năng nào bạn đã thành thạo, và những kỹ năng nào cần cải thiện?
Xu hướng công nghệ nào sẽ ảnh hưởng đến công việc của bạn trong năm nay?
Đầu năm là thời điểm thích hợp để xây dựng kế hoạch phát triển cá nhân. Xác định rõ lộ trình học tập và kỹ năng cần trau dồi sẽ giúp bạn bứt phá trong năm 2025.
Nếu bạn muốn nâng cao khả năng phân tích dữ liệu và ứng dụng BI vào thực tế, khóa học Business Intelligence của MDA sẽ cung cấp cho bạn những công cụ cần thiết để xây dựng hệ thống báo cáo chuyên nghiệp, hiểu sâu về dữ liệu và đưa ra quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu. Khóa học được thiết kế theo lộ trình bài bản, phù hợp với cả người mới bắt đầu và những ai muốn nâng cấp kỹ năng. Hãy tham gia ngay để không bỏ lỡ cơ hội phát triển trong thời đại dữ liệu!
31/03/2025 Làm sao tránh rơi vào bẫy "thuyết âm mưu" khi ra quyết định kinh doanh? Trong thời đại của dữ liệu và AI, chúng ta thường được nhắc nhở rằng “hãy ra quyết định dựa trên dữ liệu”. Nhưng nếu bạn đã từng gặp những tình huống phân tích sai, hiểu nhầm insight, hay tệ hơn — rơi vào lối suy nghĩ thiên kiến để bảo vệ một giả định cá nhân — thì bạn sẽ hiểu: có dữ liệu không đồng nghĩa với có trí tuệ. Và điều nguy hiểm hơn: nếu không đi đúng hành trình từ dữ liệu đến trí tuệ, ta rất dễ đánh...
Bản đồ kỹ năng được nhà tuyển dụng đánh giá cao nhất từ 1995 đến 2025 cho thấy một hành trình chuyển đổi toàn diện: từ kỹ năng cá nhân sang kỹ năng tư duy, từ giao tiếp sang công nghệ, từ học thuộc sang học chủ động. Không đơn thuần là sự thay đổi tên gọi – đây là sự tái định nghĩa về giá trị con người trong lao động hiện đại. Ba giai đoạn tiến hóa của kỹ năng: Nhìn từ biểu đồ Sankey 1. 1995–2010: Kỷ nguyên của giao tiếp và thực thi Biểu đồ cho thấy giai đoạn này ngập tràn các kỹ năng như:...
23/03/2025 10 cách chuyển hoá dữ liệu khách hàng thành lợi thế cạnh tranh Khách hàng không nói bằng lời. Họ nói bằng hành vi, bằng tần suất quay lại, bằng những lần bỏ giỏ hàng rồi rời đi. Dữ liệu chính là ngôn ngữ thầm thì ấy – và Power BI là công cụ phiên dịch tuyệt vời nhất. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng khám phá 10 cách để lắng nghe, hiểu và hành động từ dữ liệu khách hàng – để không chỉ nhìn thấy họ, mà thật sự hiểu họ. 1. Customer Segmentation – Phân nhóm để thấu hiểu Hiểu khách...
