Phân biệt Data Scientist và Data Engineer

1. Tổng quan về vai trò 

Data Scientist - Nhà khoa học dữ kiệu  

Data Scientist là người phân tích và mô hình hóa dữ liệu để tìm ra các mẫu, xu hướng và tìm ra insight giá trị. Công việc của họ tập trung vào việc tạo ra các mô hình dự đoán dựa trên dữ liệu và các kỹ thuật phân tích nâng cao như học máy (Machine Learning), học sâu (Deep Learning), và phân tích thống kê. 

Data Engineer - Kỹ sư dữ liệu 

Data Engineer hay kỹ sư chuyên về dữ liệu thường làm các công việc như phân tích nguồn dữ liệu, tích hợp thông tin giữa các hệ thống nhất với nhau, chuyển đổi và đồng bộ các dữ liệu trên nhiều hệ thống riêng biệt. Các nguồn dữ liệu ở đây được biết đến như các phần mềm website trong hoạt động các lĩnh vực bán hàng, nhân sự, tài chính, kế toán,.... 

Data Engineer là người đề xuất các phương án và phụ trách việc cải thiện chất lượng các nguồn dữ liệu. 

Tìm hiểu chi tiết về Data Engineer tại đây. 

2. Vai trò và trách nhiệm 

Data Scientist 

• Phân tích dữ liệu: Data Scientist thực hiện phân tích chuyên sâu dữ liệu để tìm ra các mẫu hoặc sự tương quan giữa các yếu tố, từ đó giúp dự đoán xu hướng trong tương lai. 

• Mô hình hóa và dự đoán: Họ xây dựng các mô hình Machine Learning để dự đoán các xu hướng, hành vi của người dùng, hoặc các tình huống tiềm ẩn. 

• Hiểu biết về kinh doanh: Bên cạnh kỹ năng phân tích, Data Scientist cũng cần hiểu biết về lĩnh vực mà họ đang làm việc để đưa ra các đề xuất phù hợp và có giá trị cho doanh nghiệp. 

Data Engineer 

• Phân tích, tổng hợp, lưu trữ dữ liệu: Data Engineer kết hợp cùng DBA tạo ra các vùng lưu trữ dữ liệu từ các nguồn hệ thống thích hợp và mang lại hiệu quả cao. Nhiệm vụ của kỹ sư dữ liệu là đưa các dữ liệu vào Database và File Sever bằng cách (FTP, drag and drop…) và lưu trữ bằng (.csv, xlsx, .dat, database). 

• Chuẩn hóa và chuyển đổi logic, tập trung nguồn dữ liệu: Các dữ liệu được Data Engineer lưu chuyển đến các nguồn lữu trữ khác nhau nhằm mục đích so sánh, thêm dữ liệu và dự phòng các dữ liệu cho nhiều trường hợp khác nhau. Kỹ sư dữ liệu tập trung nguồn dữ liệu đưa các thông tin về một nguồn lưu trữ chung với các mô hình chuyên biệt, dành cho việc khôi phục phân tích các dữ liệu cần thiết trong các tình huống dự phòng. 

• Phân tích và trích xuất dữ liệu: Data Engineer sẽ kết hợp cùng với DBA (Database Administration) để tạo các vùng lưu trữ dữ liệu, đồng thời đảm bảo các yếu tố về bảo mật riêng tư, tính hiệu quả. Bên cạnh đó sẽ theo dõi và kiểm tra các nguồn dữ liệu được đưa từ các Database. 

3. Công cụ và kỹ thuật 

Data Scientist 

Các công cụ và ngôn ngữ lập trình phổ biến: 

• Python, R: Data Scientist thường sử dụng Python và R cho việc phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình. 

• Machine Learning libraries: Các thư viện như TensorFlow, Keras, Scikit-Learn là công cụ quan trọng giúp họ xây dựng và triển khai các mô hình Machine Learning. 

• SQL: Đây là công cụ cần thiết cho việc truy xuất dữ liệu từ các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu (DBMS). 

Data Engineer 

Các công cụ và nền tảng phổ biến: 

• Apache Spark, Hadoop: Các nền tảng giúp họ xử lý và lưu trữ dữ liệu lớn. 

• SQL, NoSQL databases: Data Engineer làm việc với cả các cơ sở dữ liệu SQL (MySQL, PostgreSQL) và NoSQL (MongoDB, Cassandra) để lưu trữ dữ liệu. 

• Các công cụ ETL: Các công cụ như Apache Nifi, Airflow giúp Data Engineer quản lý và tự động hóa quá trình luân chuyển dữ liệu trong hệ thống.

4. Kỹ Năng Cần Thiết

Data Scientist 

• Kỹ năng phân tích: Để phân tích và đưa ra các thông tin có giá trị, Data Scientist cần có khả năng phân tích dữ liệu rất tốt, bao gồm các kỹ năng thống kê và xác suất. 

• Kỹ năng lập trình: Các ngôn ngữ như Python và R không chỉ dùng để phân tích mà còn cho việc xây dựng và tối ưu hóa các mô hình. 

• Hiểu biết về Machine Learning: Để tạo ra các mô hình dự đoán, Data Scientist phải nắm vững các thuật toán học máy và kỹ thuật phân tích dữ liệu tiên tiến. 

Data Engineer 

• Kiến thức về hệ thống dữ liệu lớn: Data Engineer cần hiểu rõ về hệ thống dữ liệu lớn, các kỹ thuật xử lý dữ liệu phân tán và cơ sở dữ liệu để tối ưu hóa hiệu suất hệ thống. 

• Kỹ năng lập trình: Python, Java, Scala là những ngôn ngữ lập trình quan trọng giúp họ thao tác với dữ liệu và xây dựng pipeline. 

• Kiến thức về quản lý cơ sở dữ liệu: Kỹ năng SQL và NoSQL là cần thiết để thiết kế, truy xuất và tối ưu hóa dữ liệu trong các hệ thống lưu trữ.

5. Định Hướng Nghề Nghiệp

Data Scientist 

Data Scientist thường phát triển theo hướng chuyên môn hóa trong lĩnh vực phân tích dữ liệu nâng cao, có thể trở thành chuyên gia Machine Learning hoặc chuyên viên phân tích dữ liệu cấp cao. Những ai yêu thích công việc dự đoán, mô hình hóa và phân tích sẽ thấy vị trí này phù hợp. 

Data Engineer 

Data Engineer có thể phát triển sự nghiệp bằng cách trở thành các chuyên gia trong lĩnh vực lưu trữ và quản lý dữ liệu lớn, tiến tới các vị trí như Kỹ sư Trưởng (Lead Engineer) hoặc Nhà kiến trúc dữ liệu (Data Architect). Công việc này phù hợp với những ai yêu thích xây dựng hệ thống dữ liệu và tối ưu hóa quy trình xử lý dữ liệu. 

Kết luận

Data Scientist và Data Engineer là hai vai trò tuy khác nhau nhưng bổ trợ lẫn nhau trong hệ sinh thái dữ liệu. Data Scientist phụ trách khai thác và phân tích dữ liệu để đưa ra các quyết định chiến lược, trong khi Data Engineer chịu trách nhiệm về hạ tầng và xử lý dữ liệu. Với sự phát triển không ngừng của dữ liệu, cả hai vị trí này đều có vai trò quan trọng và triển vọng cao trong các doanh nghiệp hiện đại.

Để có thể xây dựng và phát triển sản phẩm đáp ứng mong muốn, đem đến những trải nghiệm tốt nhất cho nhà đầu tư, DNSE chiêu mộ những bạn trẻ mang DNA “Tiên phong - Trẻ trung - Nổi bật” cùng đồng hành với các vị trí từ Non-tech đến Tech. Truy cập tại đây để ứng tuyển  vị trí Data Scientist.