Nên chọn Data Analyst, Data Scientist hay ML Engineer khi mới bắt đầu học AI?

Giới thiệu

🔑 Keywords (SEO): Data Analyst vs Data Scientist vs ML Engineer, nên học nghề Data nào, định hướng nghề AI, lộ trình AI cho người mới, AIO AI Viet Nam, học Data từ đâu

Khi bước vào thế giới AI & Data, rất nhiều bạn choáng vì quá nhiều job title:

“Em nên theo Data Analyst, Data Scientist hay ML Engineer?”
“Khác nhau cụ thể cái gì?”
“Mới học AI thì chọn hướng nào là phù hợp nhất?”

Câu trả lời ngắn:

Data Analyst → gần business, làm SQL – dashboard – báo cáo
Data Scientist → phân tích + mô hình ML
ML Engineer → code + hệ thống + triển khai ML/AI

Với Newbie & Non-Tech:
→ Không cần chọn ngay. Hãy xây nền Python – SQL – ML cơ bản trong 6–12 tháng, sau đó bạn sẽ tự thấy mình hợp hướng nào.

Bài này giúp bạn:

Hiểu sự khác biệt thực tế giữa 3 job
Nhận biết bạn hợp hướng nào
Hiểu vì sao AIO của AI VIET NAM xây chung nền tảng trước khi cho học viên “rẽ nhánh”

Ba vai trò này thực sự làm gì ngoài đời?

Data Analyst – người kể chuyện bằng dữ liệu

Data Analyst làm việc chủ yếu với:

SQL (truy vấn dữ liệu)
Excel/Sheets
Power BI / Tableau / Looker

Công việc chính:

Lấy dữ liệu từ hệ thống bán hàng, CRM, marketing
Làm sạch, join, tổng hợp
Làm báo cáo & dashboard
Trả lời câu hỏi business:

“Doanh thu giảm vì đâu?”
“Nhóm khách hàng nào rời đi nhiều?”
“Kênh marketing nào đang đốt tiền?”

Trọng tâm:

SQL mạnh
Dashboard trực quan
Kể chuyện bằng dữ liệu
Giao tiếp tốt với team kinh doanh/marketing

Machine Learning ở mức:

Dùng mô hình đơn giản
Hoặc phối hợp Data Scientist khi cần mô hình phức tạp

Data Scientist – người biến dữ liệu thành mô hình & insight

Data Scientist làm mọi thứ Data Analyst làm, và thêm:

Chọn & train mô hình ML
Xử lý dữ liệu nâng cao
Feature engineering
Đánh giá model & rút insight

Bài toán điển hình:

Dự đoán churn
Dự đoán nhu cầu (forecasting)
Phân cụm khách hàng
Lead scoring

Trọng tâm:

Python + Pandas + scikit-learn
ML từ cơ bản đến trung cấp
Phân tích dữ liệu sâu
Hiểu cả business lẫn thuật toán

Deep Learning ở mức:

Hiểu và áp dụng cơ bản
Tùy công ty mà yêu cầu mạnh hay nhẹ

ML Engineer – kỹ sư xây & triển khai hệ thống ML/AI

ML Engineer gần với Software Engineer.

Công việc chính:

Nhận model từ Data Scientist & deploy
Xây pipeline end-to-end:
ingest → process → train → deploy → monitor
Viết API, microservice
Chạy Docker, Kubernetes
Tối ưu tốc độ và độ ổn định

Trọng tâm:

Code mạnh
Kiến trúc hệ thống
Cloud, CI/CD, MLOps
Hiểu ML/DL để debug & tối ưu model

Newbie & Non-Tech: có cần chọn hướng ngay từ đầu không?

KHÔNG.

Trong 6–12 tháng đầu, cả ba hướng đều cần nền giống nhau:

Python
Toán cho AI/DS
SQL
EDA & visualization
ML cơ bản
Làm mini-project

Sau nền tảng này, bạn sẽ:

Hiểu bạn thích kiểu phân tích → Analyst
Thích mô hình → Scientist
Thích code hệ thống → ML Engineer

Đừng chọn theo cảm tính. Hãy chọn sau trải nghiệm.

Dấu hiệu nhận biết bạn hợp hướng nào

Bạn hợp Data Analyst nếu:

Thích số liệu, dashboard, kể chuyện
Thích trả lời “vì sao con số thay đổi?”
Muốn làm việc gần team sale/marketing/ops
Không quá hứng thú với thuật toán phức tạp

Bạn hợp Data Scientist nếu:

Thích tìm pattern trong data
Thích thử nghiệm nhiều model khác nhau
Sẵn sàng học toán + Python sâu hơn
Muốn nằm giữa business & kỹ thuật

Bạn hợp ML Engineer nếu:

Là dev hoặc thích tư duy của dev
Thích API, hệ thống, deploy, cloud
Thích tối ưu hiệu năng, logs, pipeline
Thấy mô hình ML chỉ là một “module” trong hệ thống lớn

Lộ trình học của từng hướng (sau khi có nền tảng chung)

Nếu nghiêng về Data Analyst:

SQL nâng cao
Power BI / Tableau
Storytelling with data

Project gợi ý:

Dashboard doanh thu, DAU/MAU
Phân tích funnel marketing
Customer segmentation cơ bản

Nếu nghiêng về Data Scientist:

ML nâng cao (regression, classification, clustering, time-series)
Feature engineering
Model selection
Chạm vào DL (CNN, LSTM, transformer cơ bản)

Project gợi ý:

Dự đoán churn
Forecasting
NLP classification
Phân cụm khách hàng

Nếu nghiêng về ML Engineer:

Code Python nâng cấp (testing, OOP, module)
FastAPI, Flask
Docker, CI/CD
MLOps (MLflow, Airflow, Kubeflow)

Project gợi ý:

Xây API phục vụ model
Pipeline train → deploy → monitor
Model streaming hoặc batch service

Vì sao AIO của AI VIET NAM không ép học viên chọn hướng ngay từ đầu?

AIO là chương trình AI & Data Science 1 năm cho Newbie & Non-Tech.

Tư duy thiết kế:

“Xây nền trước – chọn hướng sau.”

Bạn đi qua:

Python + Toán + CS
SQL + Data + ML
Deep Learning + NLP + CV
GenAI + LLM
Triển khai mô hình

Và 22+ case study gồm:

Dạng Analyst
Dạng Scientist
Dạng ML Engineer

Sau khi trải nghiệm thật, bạn tự biết mình hợp hướng nào.

Không đoán.
Không mơ hồ.
Không chọn sai.

FAQ: Những câu người bắt đầu hay hỏi

“Chưa biết chọn hướng nào thì có sao không?”

Không sao.
Hầu hết học viên năm 1 đều chưa biết.

“Học xong AIO có thể apply 3 hướng không?”

Có, nếu biết dồn sức đúng trọng tâm sau khi đã có nền tảng.

“Sau này có đổi hướng được không?”

Được.
Rất nhiều người:

Analyst → Scientist
Scientist → ML Engineer
Hoặc học AI để nâng nghề chính (marketing, tài chính, xây dựng…)

Kết luận: Đừng vội “dán nhãn” – hãy xây nền rồi chọn

Nếu bạn đang phân vân:

“Có nên theo Data Analyst, Data Scientist hay ML Engineer?”

Hãy:

Học Python – Toán – SQL – ML cơ bản
Làm nhiều dự án nhỏ
Trải nghiệm đủ 3 vai trò
Sau 6–12 tháng hãy chọn hướng dựa trên việc bạn thích làm

Đó là cách an toàn nhất – thông minh nhất – hiệu quả nhất cho người mới.

Nên chọn Data Analyst, Data Scientist hay ML Engineer khi mới bắt đầu học AI?