Data Scientist khác Data Engineer như thế nào?

Khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu là 2 công việc đặc trưng trong lĩnh vực Data. Hai lĩnh vực này cùng có một số điểm chung về nền tảng Khoa học máy tính. Tuy nhiên chúng cũng sở hữu không ít các điểm khác biệt lớn. Điều này tạo nên những tiêu chí tuyển dụng và đặc thù riêng của từng công việc. Vậy có những đặc điểm gì khiến Data Scientist khác Data EngineerThông tin sau từ GrowUpWork sẽ giúp bạn hiểu hơn về 2 công việc này.

Data Scientist Khác Data Engineer Như Thế Nào?
Data Scientist Khác Data Engineer Như Thế Nào?
Sự khác nhau giữa Data Scientist và Data Engineer được giải thích dựa trên các yếu tố:
  • Công việc
  • Công cụ, ngôn ngữ và phần mềm
  • Nền tảng giáo dục
  • Lương & tuyển dụng
  • Triển vọng công việc

Công việc - Data Scientist khác Data Engineer

Kỹ sư dữ liệu - Data engineer

Kỹ sư dữ liệu là người xây dựng, phát triển, quản lý và duy trì kiến trúc. Đây sẽ là cơ sở để thu thập, lưu trữ, truy xuất và xử lý các dữ liệu một cách hiệu quả.

Chính cách thức biến nguồn dữ liệu thô trở thành nguồn dữ liệu có thể sử dụng tạo nên sự khác biệt giữa một Kỹ sư dữ liệu và một nhà Khoa học dữ liệu.

Data Engineer cần phải thiết kế và triển khai hệ thống cơ sở dữ liệu phù hợp với mục đích sản xuất, kinh doanh của doanh nghiệp. Tất nhiên điều này cũng bao gồm việc lựa chọn ngôn ngữ và cấu hình hệ quản trị dữ liệu (DBMS). Kỹ sư dữ liệu cũng cần phải xác định các cấu trúc, quy tắc truy cập dữ liệu để đảm bảo tính an toàn, bảo mật.

Kỹ sư dữ liệu cần phải xây dựng luồng dữ liệu tự động, đây sẽ luồng dùng để thu thập thông tin từ các nguồn khác nhau. Nhờ việc xây dựng và duy trì luồng dữ liệu này mà các nguồn như tập tin, báo cáo cảm biến, dữ liệu giao dịch,..sẽ được thu thập và hoàn thiện.

Kỹ sư dữ liệu cũng cần phải thực hiện quy trình Extract, Transform, Load. Đầu tiên là quy trình làm sạch sau đó biến đổi và cuối cùng là chuẩn hóa và lưu trữ dữ liệu vào hệ thống. Các kỹ sư cũng cần phải tối ưu hóa hiệu suất truy vấn, chỉ mục hóa dữ liệu và quy trình xử lý dữ liệu.

Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu) là nghề gì?
Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu) là nghề gì?

Data Engineer cần tăng tối đa tính bảo mật của dữ liệu hệ thống bằng cách xác thực người dùng và mã hóa các dữ liệu nhạy cảm. Đối với các dữ liệu quan trọng thì có thể áp dụng các biện pháp bảo mật mạnh để đối phó với các nguy hiểm tiềm tàng.

Cuối cùng, để cung cấp dữ liệu liên tục thì kỹ sư dữ liệu cần phải có sự giám sát và bảo trì liên tục. Kỹ sư cần liên tục kiểm tra, phát hiện - sửa chữa các vấn đề và tối ưu hiệu suất của các thao tác liên quan đến dữ liệu.

Nhà khoa học dữ liệu - Data Scientist

Các nhà khoa học dữ liệu thường sẽ có lợi thế từ những dữ liệu đã được làm sạch.  Về cơ bản các dữ liệu này đã hoàn thành các thao tác đầu tiên. Họ có thể sử dụng các dữ liệu này để cung cấp cho các chương trình phân tích tinh vi, học máy và các phương pháp thống kê. Mục tiêu là để lấy dữ liệu sử dụng trong các mô hình dự đoán và mô tả.

Đương nhiên, trong một số trường hợp thì Data Scientist cũng cần phải thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Họ cũng sẽ phải thực hiện các bước tiền xử lý dữ liệu để làm sạch, loại bỏ các dữ liệu nhiễu và chuyển đổi để phân tích. 

Tuy nhiên, nhiệm vụ quan trọng nhất của nhà khoa học dữ liệu vẫn là thực hiện các thao tác thống kê, phân tích và khám phá các thông tin ẩn bên trong dữ liệu. Data Scientist sẽ dùng các kỹ thuật trực quan để tạo ra biểu đồ, hình ảnh minh họa để trình bày các kết quả phân tích của bản thân một cách trực quan nhất.

Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu) là làm nghề gì?
Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu) là làm nghề gì?

Data Scientist sẽ sử dụng học máy và trí tuệ nhân tạo để xây dựng mô hình dự đoán. Sau khi có kết quả thì họ sẽ tạo ra báo cáo, gợi ý theo kết quả phân tích và dự đoán đó. Mục tiêu chính là để những người dùng không chuyên có thể hiểu và tận dụng được các báo cáo này.

Rõ ràng là cả hai bên cần phải làm việc cùng nhau để sắp xếp, phân tích dữ liệu và đưa ra phương hướng về các quyết định quan trọng trong kinh doanh. Chúng ta không phủ nhận sự tương đồng trong công việc của Data Scientist và Data Engineer nhưng thực sự 2 công việc này vẫn có những sự khác biệt.

Cụ thể, Data Scientist khác Data Engineer cơ bản có thể phân biệt như sau: 

 
Data Engineer

Kỹ sư dữ liệu sẽ làm việc với các hệ thống cơ sở dữ liệu, API dữ liệu và các công cụ cho mục đích ETL. Thiên về xây dựng, thiết kế luồng dữ liệu và tối ưu hóa chúng.

 
Data Scientist

Nhà khoa học dữ liệu cần biết về thống kê, toán học và máy học để xây dựng các mô hình dự đoán. Thiên về thu thập, phân tích và báo cáo dữ liệu.

Sự khác biệt công cụ, ngôn ngữ và phần mềm

Công việc của Data Scientist và  Data Engineer có sự khác biệt vậy nên việc họ sử dụng ngôn ngữ, công cụ khác nhau cũng là dĩ nhiên.

Theo đó, kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu sử dụng các công cụ như sau:
  • Kỹ sư dữ liệu làm việc với các công cụ như SAP, Oracle, Cassandra, MySQL, Redis, Riak, PostgreSQL, MongoDB, neo4j, Hive, and Sqoop.
  • Nhà khoa học dữ liệu thường sử dụng các ngôn ngữ như R, Python, Stata and Julia để xây nên các mô hình.​​

Đối với Data Scientist, R và Python là 2 công cụ phổ biến nhất. Họ thường sử dụng các packages như ggplot2 để thể hiện trực quan hóa dữ liệu. Tất nhiên, còn có rất nhiều packages khác sẽ hữu ích khi bạn làm việc trong các dự án khoa học dữ liệu như Scikit-Learn, NumPy, Matplotlib, Statsmodels, v.v..

Trong lĩnh vực này, SAS hay SPSS giúp xử lý tốt công việc. Bên cạnh đó Tableau, Rapidminer, Matlab, Excel, Gephi cũng là những công cụ đắc lực của một nhà khoa học dữ liệu.

Trong khi đó Data Engineer thường dùng SQL để tương tác với MySQL, Oracle, PostgreSQL. Ngoài ra, các framework hữu ích cũng được sử dụng bao gồm Hadoop, Apache Spark.

Nền tảng giáo dục

Các nhà khoa học dữ liệu thường nghiên cứu về kinh tế lượng, toán học, thống kê và vận hành. Họ thường có sự nhạy bén trong kinh doanh hơn một chút so với các kỹ sư dữ liệu. 

Các kỹ sư dữ liệu đến từ nền tảng kỹ thuật. Dù ít hay nhiều thì họ đã có một số kiến thức nền tảng về kỹ thuật máy tính. Tất nhiên, nói tất cả những điều này không có nghĩa bạn sẽ không tìm thấy các kỹ sư dữ liệu có kiến thức về vận hành hay nhạy bén trong kinh doanh. Tất cả dừng ở mức tương đối!

Ngành khoa học dữ liệu được cấu thành từ các chuyên gia đến từ tất cả các nền tảng giáo dục khác nhau. Một nhà vật lý, nhà sinh học, hay nhà khí tượng học cũng có thể tham gia vào lĩnh vực này. Một số khác chuyển đổi công việc sang khoa học dữ liệu, các công việc trước đây của họ có thể đến từ phát triển web hay quản trị cơ sở dữ liệu.

Ngược lại, các nhà kỹ sư dữ liệu thì thường có yêu cầu cao hơn. Đương nhiên, những người ở lĩnh vực khác vẫn có thể làm tốt nếu họ tìm hiểu. Tuy nhiên những người có nền tảng về kỹ thuật, công nghệ thông tin thì sẽ có nhiều lợi thế khi làm Data Engineer.

Lương & Tuyển dụng 

Về mức lương Data Scientist khác Data Engineer một chút.

  Nhà khoa học dữ liệu Kỹ sư dữ liệu
Lương trung bình $135.000/năm $124.000/năm
Lương tối thiểu $43.000/năm $34.000/năm
Lương tối đa $364.000/năm $341.000/năm

̣̣̣Theo nguồn indeed.com

Xem thêm: Mức lương kỹ sư Nhật Bản 60 triệu/tháng có thật hay không?

Mức lương của Data Scientist khác Data Engineer
Mức lương của Data Scientist thường cao hơn Data Engineer và đều ở mức cao so với các nghề khác

Sự khác biệt về mức lương này khó có thể xác định chính xác đến từ đâu. Một trong những yếu tố có thể căn cứ vào liên quan đến số lượng vị trí có nhu cầu tuyển dụng. Theo dữ liệu từ indeed.com, có khoảng 85.000 cơ hội việc làm cho vị trí kỹ sư dữ liệu, trong khi đó có khoảng 110.000 việc làm cho các nhà Khoa học dữ liệu trên thị trường.

Một số công ty có nhu cầu tuyển dụng Kỹ sư dữ liệu bao gồm: PlayStation, The New York Times, Bloomberg hay Verizon. Trong quá khứ, Spotify, Amazon và cả Facebook cũng đã bổ sung Kỹ sư dữ liệu vào đội ngũ nhân sự của mình. Ở phần ngược lại, các nhà khoa học dữ liệu đang được đón chào tại các tập đoàn lớn như Dropbox, Microsoft, Deloitte hay Walmart.

Triển vọng công việc

Hiện nay, ngoài việc quan tâm về các vấn đề quản lý dữ liệu, các công ty đang tìm kiếm các giải pháp rẻ, linh hoạt hơn, có thể mở rộng để lưu trữ và quản lý dữ liệu của họ. Họ muốn chuyển dữ liệu của mình lên đám mây. Để thực hiện việc này, các công ty cần xây dựng "hồ dữ liệu" để bổ sung cho kho data mà họ đã có hoặc thay thế cho kho lưu trữ dữ liệu hoạt động (ODS).

Các luồng dữ liệu sẽ cần phải được chuyển hướng và thay thế trong tương lai. Do đó, nhu cầu trong việc tuyển dụng các kỹ sư dữ liệu dần tăng lên qua từng năm.

Ngày nay, các công ty đang tìm cách thành lập các nhóm khoa học dữ liệu thay vì thuê các “nhà khoa học dữ liệu kỳ lân”. Tất nhiên họ là những người có kỹ năng giao tiếp, sáng tạo, thông minh, tò mò, chuyên môn kỹ thuật, v.v...Thật khó để tìm ra những người thể hiện tất cả các phẩm chất mà các công ty đang tìm kiếm và “cầu” rõ ràng vượt quá “cung”.

Có thể khẳng định rằng nhu cầu về các chuyên gia có niềm đam mê với các chủ đề khoa học dữ liệu luôn là rất lớn. Theo số liệu của McKinsey vào năm 2018, nước Mỹ có thể đối mặt với sự thiếu hụt 140.000 đến 190.000 người có kỹ năng phân tích chuyên sâu; 1,5 triệu nhà quản lý và phân tích với kỹ năng sử dụng phân tích dữ liệu (lớn) để đưa ra quyết định hiệu quả. Triển vọng công việc của Kỹ sư dữ liệu và Khoa học dữ liệu là vô cùng sáng sủa.

Một số điểm khác biệt điển hình khác giữa Data Scientist và Data Engineer

Bên cạnh 4 điểm khác biệt rõ ràng ở trên thì chúng ta vẫn có thể tìm ra thêm những yếu tố khác để phân biệt Data Engineer và Data Scientis. Cụ thể, chúng ta có thể điểm danh các yếu tố khác biệt bao gồm:

Kỹ năng

Khi bạn có định hướng làm một kỹ sư dữ liệu thì nên biết rằng đây là môi trường làm việc với hệ thông cơ sở dữ liệu, API dữ liệu và công cụ để phục vụ cho mục đích ETL. Về cơ bản, những yêu cầu kỹ năng về lập trình là cao hơn so với Scientist.

Đương nhiên bạn cũng cần có những kiến thức về kho dữ liệu, ETL, Machine Learning (học máy), cơ sở dữ liệu/SQL. Ngoài ra, những kiến thức về Pipelining & kiến trúc dữ liệu, khả năng phân tích dự trên Hadoop cũng rất quan trọng.

Trong khi đó nếu bạn hiểu Data Scientist khác Data Engineer thì cũng biết chúng cần những yêu cầu kỹ năng riêng. Nhìn chung, lĩnh vực chuyên gia khoa học dữ liệu thì sẽ không quá cần khả năng lập trình. Đổi lại, khả năng phân tích, thống kê và xây dựng mô hình dự đoán của bạn phải thực sự tốt.

Nếu bạn muốn trở thành một Data Scientist giỏi thì hãy tích lũy các kỹ năng sau:
  • Tiền xử lý, phân tích dữ liệu
  • Khai thác dữ liệu, đưa ra dự đoán
  • Học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning)
  • Kiến thức lập trình về Python/R
  • Tối ưu dữ liệu
  • Dùng Hadoop để phân tích dữ liệu
  • Kỹ năng đưa ra quyết định và kỹ năng mềm

Vai trò

 
Vai trò của Kỹ sư dữ liệu
  • Xây dựng, phát triển, quản lý và phát triển kiến trúc dữ liệu
  • Có khả năng kiểm soát và xử lý các vấn đề về luồng dữ liệu
  • Triển khai ML và xây dựng mô hình thống kê từ dữ liệu
  • Xây dựng Pipelines dành cho các hoạt động ETL khác nhau
  • Đảm bảo sự linh hoạt và độ chính xác dành cho dữ liệu
 
Vai trò của nhà khoa học dữ liệu
  • Xử lý, phân tích dữ liệu
  • Lập kế hoạch và xây dựng chiến lược để phân tích dữ liệu
  • Tối ưu hóa dữ liệu và dùng máy học để dự đoán
  • Tích hợp dữ liệu và tiến hành quá trình phân tích đặc biệt
  • Đưa ra định hướng và quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu​​​​​​​

Mục tiêu cốt lõi

Mục tiêu chính của kỹ sư dữ liệu đó là hệ thống cơ sở và hạ tầng data. Các kỹ sư sẽ tập trung vào sử dụng phần mềm, các kỹ năng để xây dựng, quản lý, phát triển dữ liệu.

Trong khi đó nhà khoa học dữ liệu có mục tiêu thiết thực hơn: đó là tìm ra hướng đi cho doanh nghiệp từ các dữ liệu. Những công đoạn như thu thập, xử lý, phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán chỉ là tiến trình để họ tìm ra mục tiêu sau cùng.

Kết

Tuy Data Scientist khác Data Engineer nhưng đều cùng là công việc thú vị với dân IT. Chẳng ngẫu nhiên mà Harvard Business Review nhận định rằng Data Scientist và Data Engineer là 2 ngành nghề hấp dẫn nhất thế kỷ 21. Một công việc với mức lương đáng mong ước chắc chắn sẽ yêu cầu rất nhiều kỹ năng và kinh nghiệm. 

GrowUpWork chúc bạn thành công!

 

Có thể bạn quan tâm:
Xu hướng nghề nghiệp ngành CNTT trong tương lai


Tin tức liên quan

Phân biệt các loại hình làm việc từ xa: Hybrid, Remote, Onsite và work from home

Kiến thức kỹ thuật| 2024-01-03
Các loại hình làm việc từ xa ngày càng phát triển. Trong tương lai gần nó sẽ trở thành xu thế của xã hội. Hãy tìm hiểu rõ hơn về những hình thức làm việc từ xa này và ưu - nhược điểm của nó.

IT onsite là gì? Một số kỹ năng và lưu ý khi nhận làm việc onsite

Kiến thức kỹ thuật| 2024-01-03
IT onsite là gì? Cần có kỹ năng gì để tham gia làm OnSite? Hãy tham khảo thông tin chi tiết sau từ chuyên gia và bạn sẽ có thể trở thành một IT ONSITE chuyên nghiệp.

Việc làm phù hợp và phổ biến cho thế hệ GenZ

Kiến thức kỹ thuật| 2024-01-03
Bạn là người trong thế hệ GenZ? Bạn đang thắc mắc không biết nên lựa chọn công việc gì? Bạn không biết làm sao để tìm được một công việc tốt? Hãy theo dõi những việc làm GenZ phổ biến sau và bạn sẽ có câu trả lời chính xác nhất.

Gợi ý 5 chế độ phúc lợi hấp dẫn và thu hút nhân tài tốt nhất mà doanh nghiệp nên thực hiện ngay

Kiến thức kỹ thuật| 2024-01-03
Bất kỳ doanh nghiệp nào muốn thu hút và giữ chân nhân tài thì chế độ phúc lợi cần phải được đảm bảo. Trong đó 5 phúc lợi sau đây được đánh giá là tối ưu và tạo nhiều ấn tượng với ứng viên nhất.


Việc tạo CV đúng chuẩn giúp gia tăng cơ hội trúng tuyển của bạn ít nhất 20%. Hãy nhanh tay tạo CV Rirekisho chuẩn Nhật hoặc CV chuẩn tiếng Anh theo các mẫu chuyên nghiệp nhất của GrowUpWork chúng tôi dưới đây nhé!