, October 02, 2022

0 kết quả được tìm thấy

Sự khác nhau giữa Data Scientist vs Data Engineer vs Data Analyst

  • Đăng bởi  Kieu Hoa
  •  Jul 08, 2022

  •   12 min reads
Sự khác nhau giữa Data Scientist vs Data Engineer vs Data Analyst

Bạn đã bao giờ tự hỏi những điểm khác biệt giữa data scientist với data analyst và data engineer? Đâu là yếu tố tạo nên sự khác biệt trong quá trình phân tích dữ liệu? Câu trả lời là công việc mà họ phải làm!

Công việc của Data Scientist là khám phá insights trong tương lai từ dữ liệu thô. Data engineer tập trung vào việc phát triển và bảo trì data pipelines. Data analyst chủ yếu thực hiện các hành động ảnh hưởng đến công ty.

Bạn vẫn cảm thấy khó hiểu ư? Đừng lo lắng, đây chỉ là một bản tóm tắt. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đưa ra những so sánh chi tiết Data Scientist vs Data Engineer vs Data Analyst. Đầu tiên, bạn sẽ được học về định nghĩa Data Scientist, Data Engineer, and Data Analyst là gì. Sau đó, bạn sẽ tìm thấy sự khác biệt giữa định nghĩa, trách nhiệm và kỹ năng của 3 vị trí này. Vì vậy, không mất thêm thời gian, chúng ta hãy bắt đầu thôi nào.

Data Analyst là gì?

Quá trình trích xuất thông tin từ một nhóm dữ liệu nhất định được gọi là data analytics (phân tích dữ liệu). Data Analyst là người tham gia vào hình thức phân tích này. Data Analyst trích xuất thông tin qua một số phương pháp như làm sạch dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu.

Có một số ngành sử dụng phân tích dữ liệu, chẳng hạn như - công nghệ, y học, khoa học xã hội, kinh doanh, v.v.

Các ngành có thể phân tích xu hướng của thị trường, yêu cầu của khách hàng và tổng quan hiệu suất của họ bằng phân tích dữ liệu. Điều này giúp họ đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.

Hai kỹ thuật quan trọng nhất được sử dụng trong phân tích dữ liệu là thống kê mô tả/tóm tắtthống kê suy luận. Data Analyst cũng thành thạo với một số công cụ và kỹ thuật trực quan hóa.

Data analyst cần có kỹ năng trình bày. Điều này giúp họ truyền đạt kết quả với nhóm và giúp họ đưa ra các giải pháp phù hợp.

Hai trong số các công cụ phổ biến và thông dụng được data analysts sử dụngSQLMicrosoft Excel.

Data Engineer là gì?

Data engineer là người chuyên chuẩn bị dữ liệu để phân tích. Kỹ thuật Dữ liệu cũng liên quan đến việc phát triển các nền tảng và kiến ​​trúc để xử lý dữ liệu.

Nói cách khác, data engineer phát triển nền tảng cho các hoạt động dữ liệu khác nhau. Data Engineer chịu trách nhiệm thiết kế định dạng để data scientistsdata analysts làm việc.

Data Engineers phải làm việc với cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc. Do đó, họ cần có kiến ​​thức chuyên môn về cả cơ sở dữ liệu SQL và NoSQL. Data Engineers cho phép data scientists thực hiện các hoạt động dữ liệu của họ.

Data Engineers phải xử lý Big Data, nơi họ tham gia vào những hoạt động như dọn dẹp dữ liệu, quản lý, chuyển đổi, sao chép dữ liệu, v.v.

Data Engineer có nhiều kinh nghiệm hơn với các khái niệm và thuật toán lập trình cốt lõi. Vai trò của data engineer cũng theo sát vai trò của kỹ sư phần mềm. Điều này là do data engineer được chỉ định phát triển các nền tảng và kiến ​​trúc sử dụng các nguyên tắc phát triển phần mềm.

Ví dụ: phát triển cơ sở hạ tầng đám mây giúp phân tích dữ liệu real-time đòi hỏi các nguyên tắc phát triển khác nhau. Vì vậy, xây dựng giao diện lập trình ứng dụng (API) là một trong những trách nhiệm công việc của data engineer.

Hơn nữa, data engineer có kiến thức vững chắc về các công cụ kiểm tra và kỹ thuật. Data engineer phụ thuộc vào việc xử lý toàn bộ kiến trúc pipelined để xử lý log errors, agile testing, xây dựng fault-tolerant pipelines, quản trị cơ sở dữ liệu và đảm bảo pipeline ổn định.

Các công cụ mà Data Engineers sử dụng

Một số công cụ được sử dụng bởi Data Engineers là:

Hadoop

Apache Hadoop là Big Data Platform mã nguồn mở, là nền tảng cho tất cả data engineers. Nó bao gồm Hadoop Distributed Framework hoặc HDFS được thiết kế để chạy trên phần cứng thương mại (commodity hardware).

Data Engineer phải thành thạo Hadoop vì đây là nền tảng Big Data tiêu chuẩn cho nhiều ngành.

Apache Spark

Spark là nền tảng dữ liệu lớn phân tích, xử lý nhanh do Apache cung cấp. Nó phát triển như một sự cải tiến so với Hadoop vốn chỉ có thể xử lý dữ liệu hàng loạt. Tuy nhiên, Spark cung cấp hỗ trợ cho cả dữ liệu hàng loạt cũng như streaming data.

Đây là thời điểm thích hợp để bắt đầu học Hadoop và Spark

Kubernetes

Kubernetes được Google phát triển để điều phối cụm, mở rộng và tự động hóa việc triển khai ứng dụng. Đây là một công nghệ gần đây đã cách mạng hóa thế giới điện toán đám mây.

Java

Java là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất được sử dụng để phát triển các giải pháp phần mềm doanh nghiệp. Data engineer phải biết ngôn ngữ lập trình này để phát triển pipelines và cơ sở hạ tầng dữ liệu.

Yarn

Yarn là một phần của dự án Hadoop Core. Nó cho phép một số công cụ xử lý dữ liệu trên một nền tảng duy nhất. Nó là công cụ để tăng hiệu quả của cụm máy tính Hadoop.

Data Scientist là gì?

Khoa học dữ liệu là công việc thịnh hành nhất trong lĩnh vực công nghệ. Nó đã nhanh chóng nổi lên và được vinh danh là “Công việc sexy nhất thế kỷ 21”. Hầu như tất cả mọi người đều nói về Khoa học dữ liệu và các công ty đang có yêu cầu tuyển lượng lớn data scientists.

Trong khi Khoa học dữ liệu vẫn còn trong giai đoạn sơ khai, nó đã phát triển và chiếm lĩnh hầu hết các lĩnh vực của ngành công nghiệp. Mọi công ty đều đang tìm kiếm các data scientists để tăng hiệu suất và tối ưu hóa sản xuất của họ.

Sự bùng nổ dữ liệu được tạo ra bởi những tiến bộ trong công nghệ tính toán như High-Performance Computing. Điều này đã mang lại cho các ngành công nghiệp cơ hội lớn để khai thác thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu.

Các công ty trích xuất dữ liệu để phân tích và hiểu rõ hơn về các xu hướng và thực tiễn khác nhau. Để làm được như vậy, họ tuyển dụng data scientists chuyên biệt, những người có kiến ​​thức về các công cụ thống kê và kỹ năng lập trình. Hơn nữa, data scientist sở hữu kiến ​​thức về các thuật toán học máy.

Các thuật toán này có nhiệm vụ dự đoán các sự kiện trong tương lai. Do đó, khoa học dữ liệu có thể được coi như một đại dương bao gồm tất cả các hoạt động dữ liệu như trích xuất dữ liệu, xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu và dự đoán dữ liệu để có được insights cần thiết.

Khoa học Dữ liệu là một lĩnh vực định lượng chia sẻ nền tảng với toán học, thống kê và lập trình máy tính. Với sự trợ giúp của khoa học dữ liệu, các ngành công nghiệp có đủ điều kiện để đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.

Dữ liệu ở khắp mọi nơi và do đó, có rất nhiều vị trí trong ngành khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, do đường cong học tập (đường cong học tập đề cập đến mối quan hệ giữa quá trình học tập và tích lũy kinh nghiệm với kết quả đầu ra là những tiến bộ tích cực) cao nên nguồn cung nhà khoa học dữ liệu bị thiếu hụt. Điều này đã khiến mức thu nhập của nhà khoa học dữ liệu tăng lên đáng kể.

Data Analyst Vs Data Engineer Vs Data Scientist - Định nghĩa

  • Data analyst chịu trách nhiệm thực hiện các hành động ảnh hưởng đến phạm vi hiện tại của công ty. Data engineer chịu trách nhiệm phát triển nền tảng mà data analysts data scientists làm việc. Và, data scientist chịu trách nhiệm khai thác insights trong tương lai từ dữ liệu hiện có và giúp các công ty đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
  • Một data analyst không trực tiếp tham gia vào quá trình ra quyết định. Đúng hơn là anh ta gián tiếp ảnh hưởng đến quyết định thông qua việc cung cấp insights tĩnh về hiệu quả hoạt động của công ty. Một data engineer không chịu trách nhiệm về việc ra quyết định. Và, một data scientist tham gia vào quá trình ra quyết định có ảnh hưởng đến hoạt động của công ty.
  • Một data analyst sử dụng các kỹ thuật mô hình tĩnh để tóm tắt dữ liệu thông qua phân tích mô tả. Mặt khác, một data engineer chịu trách nhiệm phát triển và bảo trì data pipelines. Một data scientist sử dụng các kỹ thuật động như Học máy có insights tương lai.
  • Kiến thức về học máy không quan trọng đối với các nhà phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, điều này là bắt buộc đối với các nhà khoa học dữ liệu. Một kỹ sư dữ liệu không cần phải có kiến ​​thức về học máy nhưng anh ta bắt buộc phải có kiến ​​thức về các khái niệm điện toán cốt lõi như lập trình và thuật toán để xây dựng hệ thống dữ liệu mạnh mẽ.
  • Data analyst chỉ phải xử lý dữ liệu có cấu trúc. Tuy nhiên, data scientists và data engineers còn phải xử lý dữ liệu phi cấu trúc.
  • Data analystdata scientist đều được yêu cầu phải thành thạo việc trực quan hóa dữ liệu. Tuy nhiên, điều này không bắt buộc đối với data engineer.
  • Cả data scientists analysts không cần phải có kiến ​​thức về phát triển ứng dụng và hoạt động của các API. Tuy nhiên, đây là yêu cầu cần thiết nhất đối với data engineer.

Data Analyst Vs Data Engineer Vs Data Scientist – Trách nhiệm

Sau đây là các trách nhiệm chính của Data Analyst:

  • Phân tích dữ liệu thông qua thống kê mô tả.
  • Sử dụng ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu để truy xuất và thao tác trên thông tin.
  • Thực hiện lọc dữ liệu, làm sạch và chuyển đổi giai đoạn đầu.
  • Trao đổi kết quả với nhóm bằng cách sử dụng trực quan hóa dữ liệu.
  • Làm việc với đội ngũ quản lý để hiểu các yêu cầu kinh doanh.

Data Engineer phải có các trách nhiệm sau:

  • Phát triển, xây dựng và duy trì kiến trúc dữ liệu.
  • Tiến hành thử nghiệm trên nền tảng dữ liệu quy mô lớn.
  • Xử lý error logs và xây dựng data pipelines mạnh mẽ.
  • Khả năng xử lý dữ liệu thô và phi cấu trúc.
  • Đưa ra các khuyến nghị để cải thiện dữ liệu, chất lượng và hiệu quả của dữ liệu.
  • Đảm bảo và hỗ trợ kiến trúc dữ liệu được sử dụng bởi các nhà khoa học và phân tích dữ liệu.
  • Phát triển các quy trình dữ liệu để lập mô hình dữ liệu, khai thác và sản xuất dữ liệu.

Data Scientist được yêu cầu thực hiện các trách nhiệm:

  • Thực hiện tiền xử lý dữ liệu liên quan đến việc chuyển đổi dữ liệu cũng như làm sạch dữ liệu.
  • Sử dụng các công cụ học máy khác nhau để dự báo và phân loại các mẫu trong dữ liệu.
  • Tăng hiệu suất và độ chính xác của các thuật toán học máy thông qua tinh chỉnh (fine-tuning) và tối ưu hóa hiệu suất hơn nữa.
  • Hiểu các yêu cầu của công ty và hình thành các câu hỏi cần được giải quyết.
  • Sử dụng các công cụ kể chuyện mạnh mẽ để truyền đạt kết quả với các thành viên trong nhóm.

Data Analyst Vs Data Engineer Vs Data Scientist – Kỹ năng

Để trở thành Nhà phân tích dữ liệu, bạn phải có các kỹ năng sau:

  • Nên có năng khiếu toán học vững vàng
  • Nên thông thạo Excel, Oracle và SQL.
  • Có thái độ giải quyết vấn đề chuyên nghiệp.
  • Thành thạo trong việc truyền đạt kết quả cho nhóm.
  • Nên có một bộ kỹ năng phân tích mạnh mẽ.

Sau đây là các kỹ năng chính cần thiết để trở thành một kỹ sư dữ liệu:

  • Có kiến thức về các công cụ lập trình như Python và Java.
  • Hiểu biết vững chắc về Hệ điều hành
  • Khả năng phát triển packages ETL có thể mở rộng.
  • Nên thông thạo SQL cũng như các công nghệ NoSQL (Cassandra và MongoDB).
  • Nên có kiến thức về data warehouse và các công nghệ dữ liệu lớn như Hadoop, Hive, Pig và Spark.

Để trở thành Nhà khoa học dữ liệu, bạn phải có các kỹ năng chính sau:

  • Nên thành thạo Toán và Thống kê.
  • Có thể xử lý thông tin có cấu trúc & phi cấu trúc.
  • Kiến thức chuyên sâu về các công cụ như R, Python và SAS.
  • Thành thạo các thuật toán học máy khác nhau
  • Có kiến thức về SQL và NoSQL.
  • Phải làm quen với các công cụ Dữ liệu lớn.

Lời kết:

Vì vậy, đây là tất cả về Data Scientist vs Data Engineer vs Data Analyst. Chúng tôi đã xem xét các vai trò và trách nhiệm khác nhau của các lĩnh vực này. Hy vọng bạn đã hiểu được đâu là vị trí phù hợp nhất với mình.

Nếu bạn có định hướng trở thành Data Analyst chuyên nghiệp thì bạn có thể tham khảo bộ khóa học toàn diện chuyên nghiệp với combo 4 khóa học trong 1 bootcamp của 200Lab tại đây.

Ngoài ra, bạn có thể nhấn vào link này để tham gia vào nhóm và nhận thêm nhiều tài liệu hữu ích khác về Data nhé!

Bài viết liên quan

Master data là gì? Sự khác nhau giữa Master data và Transaction data

Master data là tập hợp các định danh thống nhất và các thuộc tính mở rộng. Nó mô tả các thực thể cốt lõi của doanh nghiệp bao gồm khách hàng,.......

Master data là gì? Sự khác nhau giữa Master data và Transaction data
Danh mục các loại biểu đồ trong Data Visualization

Bạn có thể tìm thấy danh sách các loại biểu đồ, nó sẽ hoạt động như một hướng dẫn đầy hữu ích giúp bạn lựa chọn được biểu đồ phù hợp với nhu cầu của bản thân....

Danh mục các loại biểu đồ trong Data Visualization
Data Analysis with Excel: Analysis ToolPak

Bộ công cụ Analysis ToolPak trên Excel sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và đơn giản hóa các bước phân tích dữ liệu tài chính, thống kê ....

Data Analysis with Excel: Analysis ToolPak
Data Analysis with Excel: Solver

Excel có một công cụ được gọi là solver cung cấp các lệnh và các tính năng tùy chỉnh để giải quyết các vấn đề quyết định....

Data Analysis with Excel: Solver
Data Analysis with Excel: What-If Analysis

What-If Analysis trong Excel cho phép bạn thử các giá trị (scenarios) khác nhau cho các công thức....

Data Analysis with Excel: What-If Analysis
You've successfully subscribed to 200Lab Blog
Great! Next, complete checkout for full access to 200Lab Blog
Xin chào mừng bạn đã quay trở lại
OK! Tài khoản của bạn đã kích hoạt thành công.
Success! Your billing info is updated.
Billing info update failed.
Your link has expired.