Phân biệt vai trò dữ liệu: Kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích và nhà khoa học

Sự khác biệt giữa kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà khoa học dữ liệu là gì? Vai trò của những vị trí này trong tổ chức là gì, công việc hàng ngày họ cần làm là gì?

  • Sự khác biệt giữa Khoa học dữ liệu và Học máy
  • Làm thế nào để bạn thu thập dữ liệu bán hàng?
  • 8 số liệu phân tích bán hàng đánh giá tốt nhất KPI của bạn
  • 7 loại phương pháp phân tích bán hàng hiệu quả nhất
  • Lộ trình trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu cho newbie

Đối với một công ty coi trọng dữ liệu và có thể đảm nhận nhiều vai trò khác nhau để thu thập, sắp xếp và phân tích dữ liệu. Khi lấy dữ liệu từ các sự kiện thô thông qua thông tin chi tiết có thể hành động, có thể có một số nhầm lẫn đáng kể về trách nhiệm của từng vai trò dữ liệu.

Bài viết này mô tả các nguyên tắc chung để phân biệt giữa ba vai trò dữ liệu chính mà các tổ chức thuê cho nhóm dữ liệu của họ: kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu.

Tìm hiểu về Kỹ sư dữ liệu

1. Tìm hiểu về Kỹ sư dữ liệu

Kỹ sư dữ liệu là người được thuê số một cho một công ty để bắt đầu làm việc nghiêm túc với dữ liệu. Sẽ không thực sự hợp lý khi nghĩ về cách thực hiện phân tích dữ liệu cho đến khi bạn thực sự có dữ liệu để phân tích. Một kỹ sư dữ liệu chịu trách nhiệm tìm ra cách thu thập, sắp xếp và duy trì dữ liệu, vì vậy họ có vai trò quan trọng trong nhóm dữ liệu.

Các kỹ sư dữ liệu thường xuyên phải đối mặt với dữ liệu lộn xộn hoặc không đầy đủ và đưa ra quyết định về cách xử lý và duy trì dữ liệu đó. Các kỹ sư cần biết cách cấu trúc các ứng dụng dữ liệu, kiểm tra đường dẫn dữ liệu và giám sát cách dữ liệu đang được sử dụng. Hoàn thành tốt, công việc của kỹ sư dữ liệu đảm bảo rằng người dùng dữ liệu có thể truy cập những gì họ cần và đầu ra của các truy vấn của họ được tạo ra một cách kịp thời. Mặc dù kỹ sư dữ liệu không có khả năng tự thực hiện phân tích, nhưng các vai trò dữ liệu khác phụ thuộc vào công việc của kỹ sư dữ liệu để trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu.

Tuy nhiên, trong một tổ chức nhỏ hơn, việc có một kỹ sư dữ liệu có thể không phải là ưu tiên cao. Trong vài năm qua, các sản phẩm thu thập dữ liệu như Stitch và Blendo đã được phát triển để giúp quản lý việc trích xuất dữ liệu từ các nguồn dữ liệu phổ biến trong các quy trình còn được gọi là ETL và ELT. Các giải pháp lưu trữ dữ liệu dựa trên đám mây như Amazon Redshift và Google BigQuery có thể quản lý linh hoạt việc thao tác một lượng lớn dữ liệu. Không thể tưởng tượng được rằng một nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà khoa học có thể giải quyết nhu cầu dữ liệu của tổ chức mà không cần kỹ sư dữ liệu bằng cách thiết lập và tận dụng các công cụ này.

Điều đó nói rằng, một kỹ sư dữ liệu vẫn là một vai trò quan trọng cần có trong nhóm dữ liệu. Các ứng dụng và giải pháp đường dẫn dữ liệu hoạt động như một giải pháp giúp giải quyết các tác vụ thiết yếu phổ biến nhất hoặc tẻ nhạt nhất mà một kỹ sư dữ liệu có thể cần thực hiện trong quá khứ. Điều này có thể giải phóng thời gian của họ để xem xét các nhiệm vụ phức tạp hơn nhằm phát huy tốt hơn chuyên môn của họ.

Xem thêm bài viết hay:  Đoạn văn ngắn miêu tả phòng ngủ bằng tiếng Anh có dịch

2. Kiến trúc dữ liệu

Những công cụ nào các nhà phân tích dữ liệu sử dụng?

Kiến trúc sư dữ liệu là gì?

Vai trò của kỹ sư dữ liệu có sự trùng lặp công bằng với vai trò của kiến ​​trúc sư dữ liệu, thường là vai trò “dữ liệu” thứ tư ngoài ba vai trò được tập trung trong bài viết này. Kiến trúc sư dữ liệu chia sẻ nhiều kiến ​​thức giống như kỹ sư dữ liệu trong việc biết cách trích xuất dữ liệu từ các nguồn dữ liệu, cách chuyển đổi dữ liệu thành dạng hữu ích và cách lưu trữ dữ liệu đã được làm sạch. Tuy nhiên, một điểm khác biệt chung giữa hai vai trò là kiến ​​trúc sư dữ liệu chịu trách nhiệm lập kế hoạch kiến ​​trúc hoặc khung mà theo đó dữ liệu sẽ được xử lý và lưu trữ. Các kiến ​​trúc sư chỉ định cách thu thập, lưu trữ và cung cấp dữ liệu cho người dùng ở mức cao, đồng thời dự đoán và thích ứng với nhu cầu thay đổi của những người dùng đó. Sau đó, kỹ sư dữ liệu sẽ chịu trách nhiệm triển khai và duy trì đường ống dữ liệu theo kế hoạch của kiến ​​trúc sư. Nhiệm vụ của kiến ​​trúc sư dữ liệu đôi khi có thể thuộc về kỹ sư dữ liệu cấp cao hoặc là một bước trong con đường sự nghiệp của kỹ sư dữ liệu.

3. Nhà phân tích dữ liệu

Sự khác biệt trong vai trò dữ liệu là liệu chúng hoạt động trước khi dữ liệu được thu thập hay sau khi dữ liệu được thu thập. Các kỹ sư dữ liệu và kiến ​​trúc sư dữ liệu chịu trách nhiệm về các hoạt động trước khi dữ liệu được thu thập, trong khi các nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu chịu trách nhiệm về các hoạt động sau khi dữ liệu được thu thập. Giống như có thể có một số nhầm lẫn giữa vai trò của kỹ sư dữ liệu và kiến ​​trúc sư dữ liệu, cũng tồn tại sự nhầm lẫn giữa vai trò của nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu.

Phân tích dữ liệu Phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích dữ liệu Phân tích dữ liệu là gì?

Đối với một công ty mới thành lập, kịch bản có khả năng xảy ra nhất là họ sẽ muốn có một nhà phân tích dữ liệu. Mặc dù có nhiều trách nhiệm mà một nhà phân tích dữ liệu có thể có tùy thuộc vào công ty, nhưng một nguyên tắc chung là coi các nhà phân tích dữ liệu như những người khám phá. Một nhà phân tích dữ liệu hàng đầu sẽ có sự tò mò và kỹ năng điều tra dữ liệu từ nhiều góc độ, thực hiện các hoạt động làm sạch và chuyển đổi để tìm kiếm xu hướng trong dữ liệu. Họ có thể tìm ra những con đường mới để công ty khám phá, có thể xác định các lĩnh vực có thể thu thập thêm dữ liệu để phân tích thêm.

Các nhà phân tích dữ liệu được phục vụ tốt không chỉ bởi khả năng khai thác dữ liệu mà còn có thể báo cáo những phát hiện của họ cho người khác. Một nhà phân tích phải có khả năng tạo trực quan hóa hoặc sử dụng các công cụ để tạo bảng điều khiển truyền đạt cho người khác những gì họ đã tìm thấy. Hình ảnh hóa và bảng điều khiển không chỉ dành cho các thành viên nhóm kiểu dữ liệu mà còn để chứng minh những phát hiện cho những người khác bên ngoài nhóm. Một nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà khoa học dữ liệu giỏi nên biết cách biến hình ảnh khám phá của họ thành hình ảnh giải thích để truyền đạt kết quả một cách hiệu quả.

Xem thêm bài viết hay:  Redamancy nghĩa là gì? Cách để có một redamancy đúng nghĩa

4. Nhà khoa học dữ liệu

Một nguyên tắc chung là coi nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu thuộc cùng một lĩnh vực chung – thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu – nhưng nhà phân tích dữ liệu về cơ bản là vai trò cấp dưới của nhà khoa học dữ liệu. Điều này không hoàn toàn sai, nhưng chắc chắn có nhiều sắc thái đối với hai vai trò hơn thế.

Một nhà khoa học dữ liệu phải có khả năng sàng lọc dữ liệu theo cách giống như một nhà phân tích, nhưng cũng có thể áp dụng các kỹ thuật thống kê để phân biệt giữa tín hiệu và nhiễu. Các nhà khoa học dữ liệu hàng đầu đặc biệt cần khả năng đưa ra quyết định về những quan sát nào từ một nhà phân tích dữ liệu đáng để theo dõi. Họ nên hiểu những câu hỏi nào đáng để nghiên cứu và cách trả lời những câu hỏi đó bằng cách thu thập thêm dữ liệu và chạy thử nghiệm. Hiểu biết về cách tạo ra các thiết kế thử nghiệm cân bằng và dự đoán các vấn đề thiết kế phổ biến là một kỹ năng quan trọng để vượt ra ngoài các quan sát tương quan để hiểu các tác động nhân quả. Với chuyên môn của nhà khoa học dữ liệu trong việc đào sâu hơn, sẽ hợp lý hơn nếu bắt đầu bằng cách thuê các nhà phân tích dữ liệu để khám phá dữ liệu đã tồn tại,

Một yếu tố khác khiến các nhà khoa học dữ liệu khác biệt với các nhà phân tích là khả năng áp dụng máy học vào dữ liệu của họ. Học máy có thể được sử dụng cùng với các kỹ thuật thống kê khác để vượt ra ngoài phân tích mô tả và đi vào lĩnh vực phân tích dự đoán, đưa ra dự đoán về các sự kiện hoặc kết quả trong tương lai. Tuy nhiên, học máy thường yêu cầu rất nhiều dữ liệu để đưa ra những dự đoán hữu ích. Một trong những kỹ năng quan trọng của nhà khoa học dữ liệu áp dụng học máy là dự đoán thuật toán nào có cơ hội hữu ích nhất trong từng dự án mà họ giải quyết.

5. Học lập trình dữ liệu tại IIHS có gì khác biệt?

Học lập trình phân tích dữ liệu

Học lập trình phân tích dữ liệu

IIHS là đơn vị đào tạo lập trình trực tuyến được nhiều bạn trẻ quan tâm và lựa chọn học tập để đi làm trên thị trường hiện nay. Với mô hình học trực tuyến, học viên có thể chủ động thời gian học mọi lúc mọi nơi.

5.1 Tự chủ thời gian với mô hình học trực tuyến

Sinh viên học Phân tích dữ liệu tại IIHS 100% học online tại nhà với sự hỗ trợ của Hannah và Mentor. Khi cần hỏi về bài tập, học viên có thể chat trực tiếp trên phần mềm online để nhờ Mentor giải đáp, hướng dẫn những vấn đề chưa hiểu trong quá trình học.

Chương trình kỹ sư dữ liệu tại IIHS phù hợp với những người đang trong độ tuổi lao động trong ngành CNTT có nhu cầu nâng cao kỹ năng chuyên môn trong ngành CNTT hoặc những người muốn thay đổi công việc. Bên cạnh đó, khóa học còn phù hợp với các bạn đang là sinh viên cần trải nghiệm thực tế trong ngành hoặc tìm định hướng và đam mê cho lĩnh vực tương lai của mình.

5.2 Sách giáo khoa và tài liệu MOOC quốc tế

Sự khác biệt thứ hai của chương trình học tại IIHS, đó là giáo trình, được dịch hoàn toàn 100% từ quốc tế. Giáo trình được chia thành các chương, bài học cụ thể giúp học viên dễ hình dung và theo dõi.

Xem thêm bài viết hay:  Dâu tây bao nhiêu calo? Hé lộ bí kíp cách ăn dâu tây giảm cân, giữ dáng đẹp “vạn người mê”

Sau mỗi bài học sẽ có bài kiểm tra khoảng 5 câu hỏi để kiểm tra xem học sinh đã nắm được kiến ​​thức trong bài chưa. Nếu học sinh chưa hiểu vấn đề trong bài có thể học lại bài, hoặc nhờ giáo viên hướng dẫn thêm. Bên cạnh đó, khi học viên cần thêm tài liệu, học liệu, video,… để phục vụ cho quá trình học tập, có thể liên hệ với Hannah để hỏi thêm tài liệu tham khảo.

5.3 Có cộng đồng CNTT 24/7

Chương trình kỹ sư dữ liệu IIHS có điểm đặc biệt là cộng đồng IT trong ngành luôn hỗ trợ sinh viên khi cần thiết. Đây được xem là một điểm cộng rất lớn của chương trình học IIHS bởi nhiều trường hợp giảng viên có việc đột xuất không thể hỗ trợ 24/24 cho học viên. Tuy nhiên, sinh viên có thể nhờ những người đang học cùng mình, hoặc những người đang làm việc tại các doanh nghiệp để giải quyết vấn đề nhanh nhất có thể.

Ngoài ra, IIHS còn tạo ra các cộng đồng trên các nhóm để sinh viên có cơ hội làm việc trên các dự án thực tế với các nhân viên IT tại các doanh nghiệp để mở rộng cơ hội nghề nghiệp.

Hiện nay, hầu hết các trung tâm đào tạo lập trình đều không làm điều này. Học viên bị lệ thuộc vào giảng viên, giáo trình của trung tâm, không kích thích được khả năng tự học của học viên. IIHS đã giải quyết triệt để vấn đề này và tạo ra cộng đồng, không gian để sinh viên tương tác với nhau nhiều hơn.

5.4 Cam kết đầu ra đảm bảo thu nhập hấp dẫn

Một điểm cộng lớn là Khóa học lập trình tại IIHS đó chính là cam kết đầu ra cho các học viên. Hiện IIHS hợp tác với hơn 60 doanh nghiệp lớn trên toàn quốc để cung cấp các khóa học cho các bạn trẻ đam mê lập trình. Ngay sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ được các doanh nghiệp này tuyển dụng với mức lương cam kết.

>>> Tìm hiểu khóa học kỹ sư dữ liệu tại đây:

>> Xem thêm bài viết liên quan:

  • Phân tích dữ liệu kinh doanh để làm gì vào năm 2022
  • Nhà phân tích dữ liệu là gì? Tất cả những gì bạn cần biết về nghề Phân tích dữ liệu
  • Nhà phân tích dữ liệu so với nhà khoa học dữ liệu: Sự khác biệt là gì?
  • Trang Bị Kỹ Năng Phân Tích Dữ Liệu Cho Người Mới Bắt Đầu
  • Nhà phân tích dữ liệu làm gì: mô tả, trách nhiệm?
  • Câu trả lời về các loại nhà phân tích dữ liệu Nhà phân tích dữ liệu

Nguyễn Cúc

Bạn thấy bài viết Phân biệt vai trò dữ liệu: Kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích và nhà khoa học có khắc phục đươc vấn đề bạn tìm hiểu ko?, nếu ko hãy comment góp ý thêm về Phân biệt vai trò dữ liệu: Kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích và nhà khoa học bên dưới để Trường Cao đẳng Nghề Khách sạn Du lịch Quốc tế IMPERIAL có thể thay đổi & cải thiện nội dung tốt hơn cho các bạn nhé! Cám ơn bạn đã ghé thăm Website: imperialhotelschool.edu.vn của Trường Cao đẳng Nghề Khách sạn Du lịch Quốc tế IMPERIAL

Nhớ để nguồn: Phân biệt vai trò dữ liệu: Kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích và nhà khoa học của website imperialhotelschool.edu.vn

Chuyên mục: Kiến thức chung

Viết một bình luận