GrowUp Articles

Data Scientist khác Data Engineer như thế nào?

Các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu là 2 công việc đặc trưng trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu, cùng có một số điểm chung về nền tảng Khoa học máy tính. Vậy có những đặc điểm gì để Data Scientist khác Data Engineer, hãy cùng GrowUpWork tìm hiểu ngay nhé!

Data Scientist Khác Data Engineer Như Thế Nào?
Data Scientist Khác Data Engineer Như Thế Nào?

Data Scientist khác 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 phát triển, xây dựng, kiểm tra và duy trì kiến trúc, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu và hệ thống xử lý quy mô lớn.

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

Kỹ sư dữ liệu xử lý các dữ liệu thô chứa lỗi của con người, máy móc hay dụng cụ. Những dữ liệu này có thể không được xác thực và chứa các lịch sử khả nghi; nó sẽ không được định dạng và có thể chứa các mã dành riêng cho hệ thống. Các kỹ sư dữ liệu sẽ cần đề xuất và đôi khi thực hiện các cách để cải thiện độ tin cậy, hiệu quả và chất lượng dữ liệu. Để làm như vậy, họ sẽ cần sử dụng nhiều ngôn ngữ và công cụ để kết hợp các hệ thống với nhau hoặc tìm mọi cách để có được dữ liệu mới từ các hệ thống khác. 

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

Cuối cùng, để cung cấp dữ liệu cho nhóm khoa học dữ liệu, nhóm kỹ sư dữ liệu sẽ cần phát triển các quy trình thiết lập dữ liệu để mô hình hóa, khai thác và sản xuất dữ liệu.

Nhà khoa học dữ liệu - Data Scientist

Các nhà khoa học dữ liệu thường sẽ có những dữ liệu đã được làm sạch và về cơ bản hoàn thành các thao tác đầu tiên. Họ có thể sử dụng để cung cấp cho các chương trình phân tích tinh vi, học máy và các phương pháp thống kê để lấy dữ liệu sử dụng trong các mô hình dự đoán và mô tả. Tất nhiên, để xây dựng mô hình, họ cần thực hiện các câu hỏi về ngành nghề kinh doanh và họ sẽ cần tận dụng khối lượng lớn dữ liệu từ các nguồn bên trong và bên ngoài để đáp ứng nhu cầu kinh doanh. Điều này đôi khi cũng liên quan đến việc khám phá và kiểm tra dữ liệu để tìm các mẫu ẩn.

Khi các nhà khoa học dữ liệu thực hiện các phân tích, họ sẽ cần trình bày một câu chuyện rõ ràng cho các bên liên quan và khi kết quả được chấp nhận, họ cần đảm bảo rằng công việc được tự động hóa để có thể cung cấp thông tin chi tiết cho các bên liên quan hàng ngày, hàng tháng hoặc hàng năm.

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

Rõ ràng là cả hai bên cần phải làm việc cùng nhau để sắp xếp dữ liệu và cung cấp thông tin chuyên sâu về các quyết định quan trọng trong kinh doanh. Mặc dù có sự trùng lặp về nhiều kỹ năng, nhưng cả Kỹ sư dữ liệu và Khoa học dữ liệu đang dần trở nên khác biệt hơn trong ngành: 

  • 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. 
  • Nhà khoa học dữ liệu cần biết về thống kê, toán học và máy học để xây dựng các mô hình dự đoán.

Công cụ, ngôn ngữ và phần mềm

Sự khác biệt về kỹ năng dẫn đến sự khác biệt về ngôn ngữ, công cụ và phần mềm. 

  • 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, thường sử dụng các packages như ggplot2 để thực hiện trực quan hóa dữ liệu trong R hoặc thao tác dữ liệu thư viện Pandas Python. Tất nhiên, còn có rất nhiều gói khác sẽ có 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.

Chúng ta có thể thấy rằng, Data Scientist khác Data Engineer nằm ở khả năng trực quan hóa dữ liệu và kể chuyện, được phản ánh trong các công cụ được đề cập bên trên. Điểm giống nhau về công cụ, ngôn ngữ và phần mềm của 2 công việc này là Scala, Java, C#.

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 cũng đến từ nền tảng kỹ thuật, dù ít hay nhiều, họ đã có một số kiến thức trước đây 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.

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 hơn, linh hoạt và có thể mở rộng để lưu trữ và quản lý dữ liệu của họ. Họ muốn chuyển dữ liệu của mình lên đám mây và để thực hiện việc này, họ cần xây dựng "hồ dữ liệu" để bổ sung cho kho dữ liệu 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” 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.

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

Top xu hướng công nghệ chiến lược năm 2021

Kỹ năng làm việc| 2020-10-23
Gartner - (tổ chức nghiên cứu thị trường công nghệ kinh doanh) đã công bố các xu hướng công nghệ chiến lược hàng đầu mà các tổ chức nên khám phá vào năm 2021.

Học máy là gì? Đột phá trong 5 ứng dụng của học máy

Kỹ năng làm việc| 2020-10-19
Học máy là một trong những lĩnh vực phụ trợ thú vị nhất, phát triển nhanh nhất của Khoa học máy tính, cũng là nơi bắt nguồn cho những đột phá trong ứng dụng của học máy.

10 Bước tổ chức cuộc họp hiệu quả

Kỹ năng làm việc| 2020-10-18
Các cuộc họp hiệu quả rất quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn để đảm bảo rằng nhân viên được liên kết với mục tiêu chung và làm việc hiệu quả.

Vì sao dùng ngôn ngữ lập trình Go cho dự án của bạn?

Kỹ năng làm việc| 2020-10-14
Các nhà phát triển thường tuyên bố rằng ngôn ngữ lập trình Go hoàn hảo để phát triển các dự án có bảo mật, tốc độ và module cao, ví dụ như trong ngành công nghệ FinTech.