Chuyên gia tính toán và chuyên gia phân tích dữ liệu có nhiều điểm giống nhau và sở hữu chương trình giáo dục cũng như bộ kỹ năng tương tự. Họ sử dụng nhiều kỹ thuật khi phân tích dữ liệu để đưa ra những dự đoán sáng suốt về tương lai. Những kỹ thuật này bao gồm thống kê, trực quan hóa dữ liệu và nhận dạng mẫu.

Tuy nhiên, cả hai sẽ không bao giờ có thể có đủ dữ liệu – họ càng có được nhiều thông tin thì càng có cơ hội tốt hơn để cải thiện khả năng dự đoán cho các mô hình họ tạo ra.

Nếu vậy thì, Actuary và Data Science khác gì nhau? Cùng điểm qua những điều dưới đây nhé!

1)    Phạm Vi Công Việc

Actuary làm việc trong phạm vi bảo hiểm, nơi họ tập trung vào việc dự đoán rủi ro, ước tính các chi phí tổn thất để giảm thiểu tiền thiệt hại cho công ty.

Ngược lại, Data Analyst làm việc trong mọi ngành công nghiệp, được giao nhiệm vụ với các vấn đề rộng lớn hơn và giải quyết chúng.

2)    Công Cụ Làm Việc

Actuary thường sử dụng các phần mềm như SAS, Excel, VBA và SQL, đồng thời sử dụng thêm những phần mềm tài chính như MoSes hay Prophet.

Trong khi đó, Data Analyst am hiểu lập trình hơn nên sử dụng những ngôn ngữ lập trình: C++, Python, R hay NoQuery.

3)    Chứng Chỉ Đào Tạo

Actuary có những chứng chỉnh như ASA, FSA, CERA. Kiến thức thống kê kỹ lưỡng hơn nhiều so với Data Analyst.

Data Analyst thường được đào tạo về thống kê, lập trình nhưng chưa có công nhận chính thức hay bài kiểm tra như Actuary.

Nhiều người tin rằng trong tương lai, chuyên gia định phí sẽ hợp nhất vào ngành khoa học dữ liệu và có thể hình dung rằng nhiều chuyên gia định phí sẽ yêu thích sự linh hoạt khi làm việc giữa các ngành công nghiệp khác nhau thay vì chỉ chủ yếu cống hiến trong ngành bảo hiểm.

Liệu điều này có thực sự đúng? Đừng quên để lại ý kiến của bạn bên dưới nha!