Khi tìm hiểu về AI & Data, hầu như ai cũng từng “đứng hình” vì có quá nhiều job:
“Em nên theo Data Analyst, Data Scientist hay ML Engineer?
Khác nhau cụ thể chỗ nào?
Mới bắt đầu học thì nên chọn hướng nào?”
Câu trả lời ngắn:
- Data Analyst – gần business, làm báo cáo, dashboard, SQL, insight.
- Data Scientist – vừa phân tích dữ liệu, vừa xây mô hình ML.
- ML Engineer – thiên kỹ sư, thiết kế & triển khai hệ thống ML/AI.
Với Newbie & Non-Tech, hướng đi thực tế nhất là:
Học nền tảng chung 6–12 tháng → làm project → rồi mới chọn hướng phù hợp.
Trong bài này, bạn sẽ hiểu:
- Sự khác nhau thực tế giữa 3 vai trò
- Dấu hiệu bạn hợp hướng nào
- Lộ trình học khác nhau ra sao
- Vì sao AIO được thiết kế để bạn chưa cần chọn sớm nhưng vẫn đi đúng đường
Data Analyst – Data Scientist – ML Engineer: Họ thực sự làm gì mỗi tuần?
Data Analyst – “người kể chuyện bằng dữ liệu”
Data Analyst làm nhiều với:
- SQL
- Excel/Google Sheets
- Power BI, Tableau, Looker
Họ:
- Lấy – làm sạch – tổng hợp dữ liệu
- Tạo báo cáo, dashboard
- Phân tích xu hướng, hành vi, KPI
- Trả lời câu hỏi business như:
“Tại sao doanh thu tháng này giảm?”,
“Nhóm khách hàng nào đang rời đi?”
Kỹ năng chính:
- SQL
- BI & trực quan hóa
- Tư duy phân tích
- Giao tiếp với team kinh doanh
Machine Learning: ít – trung bình, thường chỉ dùng mô hình cơ bản.
Data Scientist – “người tạo mô hình & insight sâu”
Data Scientist làm cả phần Analyst lẫn phần ML:
- Lấy & xử lý data (SQL/Python)
- EDA & visualization
- Chọn thuật toán ML/DL
- Train – validate – improve model
- Viết kết luận & đề xuất giải pháp
Các bài toán điển hình:
- Dự đoán rời bỏ (churn)
- Dự báo doanh thu / nhu cầu (forecasting)
- Phân cụm khách hàng (segmentation)
- Lead scoring / ranking
Kỹ năng:
- Python (pandas, numpy, sklearn…)
- ML vững
- Hiểu business & đặt giả thuyết đúng
- Viết báo cáo/insight rõ ràng
Cần ML nhiều hơn Analyst, nhưng không nhất thiết phải hardcore Deep Learning.
ML Engineer – “kỹ sư triển khai & vận hành hệ thống ML/AI”
ML Engineer nghiêng về kỹ thuật:
- Làm việc giống Software Engineer nhưng chuyên ML
- Nhận model từ Data Scientist → triển khai
- Viết API, tối ưu hệ thống, theo dõi model
- Xây pipeline:
data → train → deploy → monitoring
Công cụ quen thuộc:
- Python
- Docker, Kubernetes
- MLflow, Kubeflow
- Cloud (AWS, GCP, Azure)
- CI/CD
Kỹ năng chính:
- Code tốt
- Hiểu ML đủ để triển khai
- Hiểu hệ thống, performance, scaling
So sánh nhanh 3 vai trò
| Tiêu chí | Data Analyst | Data Scientist | ML Engineer |
|---|
| Gần business | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
| ML/DL | ⭐–⭐⭐ | ⭐⭐⭐–⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| Tập trung chính | Báo cáo, dashboard, insight | Mô hình, phân tích sâu | Hệ thống, deploy, pipeline |
| Công cụ | SQL, Excel, BI | Python, SQL, sklearn | Python, Docker, API, MLOps |
| Hợp với ai? | Thích phân tích, kể chuyện | Thích dữ liệu + mô hình | Thích code, hệ thống |
Newbie & Non-Tech nên chọn hướng nào?
Câu trả lời: chưa cần chọn ngay.
Hãy đi nền tảng 6–12 tháng trước:
Python → Toán → SQL → EDA → ML cơ bản → project nhỏ.
Sau đó bạn sẽ thấy mình hợp kiểu nào.
Nhưng nếu muốn “soi nhanh”, dưới đây là dấu hiệu:
Bạn hợp Data Analyst nếu:
- Thích phân tích số, KPI, bảng
- Muốn làm việc gần team business
- Hứng thú với dashboard, trực quan hóa
- Muốn thấy kết quả nhanh & rõ ràng
Không cần quá giỏi Toán/Code → phù hợp cho rất nhiều bạn trái ngành.
Bạn hợp Data Scientist nếu:
- Thích vừa phân tích vừa mô hình
- Muốn đào sâu ML
- Không ngại học thêm Toán
- Muốn làm bài toán như churn, forecast, segmentation
Phù hợp với người:
- Logic tốt
- Chịu khó thử nghiệm
- Thích data hơn thích hệ thống
Bạn hợp ML Engineer nếu:
- Đã/đang là dev hoặc thích code nhiều
- Thích thiết kế hệ thống, API, cloud
- Muốn deploy model, build pipeline
- Quan tâm performance & scaling
Phù hợp với người:
- Kỹ thuật mạnh
- Không ngại Docker, DevOps
- Yêu thích backend/system hơn business
Lộ trình học của 3 hướng giống hay khác nhau?
6–12 tháng đầu: gần như giống nhau
- Python
- SQL
- Toán cho ML
- EDA & Visualization
- ML cơ bản
- Một ít DL/GenAI
Đây là nền chung của Data/AI.
Sau khi có nền → bắt đầu khác nhau rõ rệt
Nếu muốn theo Data Analyst
- SQL nâng cao
- Power BI / Tableau
- Storytelling bằng dữ liệu
- Domain knowledge
- Dashboard chuyên sâu
Project nên làm:
- Báo cáo doanh thu, KPI
- Dashboard marketing
- Customer segmentation
Nếu muốn theo Data Scientist
- ML nâng cao
- Feature engineering
- Model evaluation
- Một phần DL
- Time-series, NLP, CV cơ bản
Project nên làm:
- Dự đoán churn
- Phân cụm khách hàng
- Dự báo doanh số
- Sentiment analysis
Nếu muốn theo ML Engineer
- Python “kỹ sư hóa”
- API (FastAPI, Flask)
- Docker, cloud
- MLflow, MLOps tool
- Pipeline end-to-end
Project nên làm:
- Deploy mô hình ML
- Hệ thống realtime/batch
- API inference
Vì sao AIO 1 năm không bắt bạn chọn ngay từ đầu?
AIO – chương trình AI & Data Science 1 năm tại AI VIET NAM — thiết kế cho:
- Người trái ngành
- Newbie chưa biết theo hướng nào
- Người đi làm muốn chuyển nghề
- Sinh viên muốn có nền AI/DS bài bản
Trong 6–9 tháng đầu, bạn học chung:
- Python – Toán – CS nền tảng
- SQL – Data – EDA
- ML – DL – GenAI
- Case study về Analyst, Scientist, Engineer
Nhờ vậy:
- Không cần chọn hướng ngay
- Không chọn “ảo” khi chưa trải nghiệm
- Có cơ sở thực tế để biết mình hợp gì
Kết thúc chương trình:
- Người thích business → nghiêng Analyst
- Người thích mô hình → nghiêng Data Scientist
- Người thích backend/system → nghiêng ML Engineer
AIO không “đóng khung bạn từ đầu”, mà giúp bạn đủ trải nghiệm để tự chọn đúng.
FAQ – Những câu hỏi phổ biến
“Nếu chưa chắc hướng nào, CV ghi sao?”
Ghi chung:
“Ứng tuyển vị trí Junior Data/AI (Analyst / Scientist).”
Khi portfolio mạnh hơn → tách hướng cụ thể.
“Học xong AIO có thể chuyển hướng không?”
Có.
Nền của AIO đủ để bạn:
- Bắt đầu Analyst
- Chuyển dần sang Scientist
- Hoặc học thêm system → ML Engineer
“Em trái ngành, có nên theo ML Engineer không?”
Được, nhưng hãy thực tế:
→ cần nhiều thời gian hơn (1.5–2 năm)
→ cần yêu thích coding thật sự
Kết luận: Đừng chọn vội job title — hãy chọn xây nền trước
Nếu bạn là người mới:
Đừng ép mình chọn Data Analyst hay Data Scientist hay ML Engineer ngay lập tức.
Trong 6–12 tháng đầu, điều quan trọng nhất là:
- Python vững
- SQL tốt
- Data hiểu sâu
- ML cơ bản chắc
- Làm được 3–5 project thật
- Có mentor hướng dẫn
Sau đó bạn sẽ tự cảm nhận mình hợp hướng nào.
AIO – chương trình AI & Data Science 1 năm của AI VIET NAM – được xây đúng tinh thần này:
- Không bắt chọn nghề sớm
- Cho bạn học nền tảng rộng & thực tế
- Làm 22+ case study
- Có mentor đồng hành
- Cuối năm, bạn đủ cơ sở chọn đúng hướng cho mình
📌 Đây là một phần trong series định hướng nghề AI cho Newbie & Non-Tech.
Nếu bạn muốn học AI bài bản từ 0 với mentor & dự án thực tế:
