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

Kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu hay nhà khoa học dữ liệu có gì khác nhau? Vai trò của những vị trí này trong tổ chức, công việc thường ngày họ cần làm là gì?

• Khám phá sức mạnh của việc kết hợp AI và khoa học dữ liệu
• Nữ biên dịch học phân tích dữ liệu để chuyển hướng sự nghiệp
• 10 Lý do tại sao phân tích tài chính trở nên quan trọng đối với doanh nghiệp
• Các đặc điểm của sơ đồ tri thức trong thời đại GDPR
• Ưu điểm - thách thức của Edge Analytics với ngành viễn thông

Để một công ty nghiêm túc làm việc với dữ liệu và có thể đảm nhận nhiều vai trò khác nhau để thu thập, tổ chức và phân tích dữ liệu. Việc 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 mỗi 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.

1. Tìm hiểu về Kỹ sư dữ liệu

Các kỹ sư dữ liệu là người thuê số một cho một công ty để bắt đầu làm việc nghiêm túc với dữ liệu. Sẽ không thực sự có ý nghĩa 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 dữ liệu, tổ chức và duy trì dữ liệu, vì vậy họ có vai trò quan trọng đối với một 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 dữ liệu đó sẽ được xử lý và duy trì. Kỹ sư cần biết cách cấu trúc các ứng dụng dữ liệu, kiểm tra đường ống 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 kết quả đầu ra của truy vấn của họ được tạo ra kịp thời. Mặc dù một kỹ sư dữ liệu không có khả năng tự thực hiện các 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 được 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 với 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 cho thấy một kỹ sư dữ liệu vẫn là một vai trò quan trọng cần có trong một nhóm dữ liệu. Các ứng dụng và giải pháp đường ống dữ liệu hoạt động như một giải pháp giúp giải quyết các nhiệm vụ thiết yếu phổ biến hoặc tẻ nhạt nhất mà một kỹ sư dữ liệu có thể cần phải làm trước đây. Điều này có thể giải phóng thời gian của họ để xem xét các nhiệm vụ phức tạp hơn nhằm thúc đẩy chuyên môn của họ tốt hơn. 

2. Kiến trúc sư dữ liệu

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 được thêm vào ba vai trò được tập trung vào trong bài viết này. Một kiến ​​trúc sư dữ liệu chia sẻ rất nhiều kiến ​​thức giống như kỹ sư dữ liệu trong việc biết cách dữ liệu có thể được trích xuất từ ​​các nguồn dữ liệu, cách dữ liệu nên được chuyển đổi thành các dạng hữu ích và cách dữ liệu đã được làm sạch có thể được lưu trữ. Tuy nhiên, một điểm khác biệt chung giữa hai vai trò là kiến ​​trúc sư dữ liệu có trách nhiệm lập kế hoạch kiến ​​trúc hoặc khuôn khổ mà dữ liệu sẽ được xử lý và lưu trữ. Kiến trúc sư chỉ định các cách thức mà dữ liệu nên được thu thập, lưu trữ và cung cấp cho người dùng ở cấp độ cao, đồng thời dự đoán và thích ứng với nhu cầu thay đổi của những người dùng đó. Kỹ sư dữ liệu, sau đó, sẽ chịu trách nhiệm thực hiện và bảo 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 các 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. Cũng 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.

Đối với một công ty mới thành lập, trường hợp có thể xảy ra nhất là họ sẽ muốn có một nhà phân tích dữ liệu. Mặc dù có nhiều trách nhiệm mà nhà phân tích dữ liệu có thể có tùy thuộc vào công ty, nhưng một nguyên tắc chung là hãy coi 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 để điều tra dữ liệu từ nhiều góc độ, thực hiện các hoạt động làm sạch và chuyển đổi để tìm kiếm các xu hướng trong dữ liệu. Họ có thể tìm ra những con đường mới để công ty khám phá, có thể xác định những khu vực có thể thu thập thêm dữ liệu để phân tích sâu hơn.

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 những người khác. Một nhà phân tích phải có khả năng tạo hình ảnh trực quan hoặc sử dụng các công cụ để tạo trang tổng quan truyền tải cho người khác những gì họ đã tìm thấy. Hình ảnh hóa và trang tổng quan không chỉ để các thành viên của nhóm dữ liệu kiểu dữ liệu mà chúng 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 công việc trực quan hóa khám phá của họ thành hình ảnh hóa giải thích để truyền đạt hiệu quả các phát hiện.

4. Nhà khoa học dữ liệu

Một quy tắc chung thường được đưa ra là coi nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu ở trong cùng một phạm vi chung – thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu – nhưng nhà phân tích dữ liệu về cơ bản là một vai trò cấp dưới đối với nhà khoa học dữ liệu. Điều này không chính xác sai, nhưng chắc chắn có nhiều sắc thái cho hai vai trò hơn là chỉ thế.

Một nhà khoa học dữ liệu phải có thể 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 dẫn đầu về dữ liệu 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 điều tra 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 chung là một kỹ năng quan trọng để vượt ra khỏi các quan sát tương quan để hiểu về các tác động nhân quả. Do chuyên môn của nhà khoa học dữ liệu trong việc nghiên cứu sâu hơn, sẽ hợp lý hơn nếu bắt đầu bằng việc thuê các nhà phân tích dữ liệu để khám phá dữ liệu đã tồn tại,

Một yếu tố khác tạo nên sự khác biệt giữa các nhà khoa học dữ liệu với các nhà phân tích là khả năng áp dụng học máy vào dữ liệu của họ. Máy học có thể được sử dụng kết hợp với các kỹ thuật thống kê khác để vượt ra ngoài phân tích mô tả và sang 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 nhiều dữ liệu để đưa ra các dự đoán hữu ích. Một trong những kỹ năng chính của nhà khoa học dữ liệu áp dụng học máy là dự đoán thuật toán nào có cơ hội hữu ích cao nhất trong mỗi dự án mà họ giải quyết.

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

FUNiX là đơn vị đào tạo lập trình trực tuyến được nhiều bạn trẻ quan tâm và lựa chọn học để đi làm nhất trên thị trường hiện nay. Với mô hình học online, học viên có thể chủ động thời gian học bất cứ lúc nào và ở đâu.

5.1 Tự chủ thời gian với mô hình học online

Học viên học kỹ sư dữ liệu Data Analyst tại FUNiX 100% học online tại nhà cùng sự hỗ trợ của Hannah và Mentor. Học viên mỗi khi cần hỏi về bài tập có thể chat trực tiếp trên phần mềm trực tuyến để nhờ Mentor giải đáp và hướng dẫn các vấn đề chưa hiểu trong quá trình học. 

Chương trình học kỹ sư dữ liệu tại FUNiX phù hợp với những người trong độ tuổi đi làm trong ngành IT cần nâng cao khả năng chuyên môn về ngành IT hoặc người đi làm đang muốn chuyển việc. Bên cạnh đó khóa học cũng phù hợp với những bạn là sinh viên học sinh đang cần trải nghiệm thực tế về ngành hoặc tìm định hướng, đam mê lĩnh vực mình tương lai.

5.2 Giáo trình – học liệu MOOC quốc tế

Điểm khác biệt thứ hai của chương trình học tại FUNiX, đó là giáo trình, học liệu hoàn toàn 100% được biên dịch từ quốc tế. Giáo trình được phân chia thành các chương, các bài cụ thể giúp học viên dễ dàng hình dung và làm theo.

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

5.3 Có cộng động IT 24/24

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

Ngoài ra FUNiX tạo các cộng đồng trên các group giúp cho học viên có cơ hội được thực hiện các dự án thực tế cùng cùng với các nhân viên IT tại các doanh nghiệp để mở rộng cơ hội nghề nghiệp cho bản thân.

Hiện nay, hầu hết các trung tâm đào tạo lập trình không thực hiện được điều này. Học viên bị phụ thuộc vào giảng viên và giáo trình của trung tâm, không kích thích khả năng tự học của học viên. FUNiX đã giải quyết được vấn đề này một cách triệt để và tạo cộng đồng cũng như không gian cho học viên có thể tương tác với nhau nhiều hơn.

5.4 Cam kết đầu ra đảm bảo mức thu nhập hấp dẫn

Một điểm cộng lớn đó là Khóa học lập trình tại FUNiX đó là cam kết đầu ra cho học viên. Hiện nay, FUNiX liên kết với hơn 60 doanh nghiệp lớn trên toàn quốc cung cấp khóa học đến cho các bạn trẻ có đam mê với nghề lập trình. Ngay sau khi kết thúc 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 là làm gì năm 2022
• Data analyst là gì? Tất cả những gì cần biết về nghề phân tích dữ liệu Data analyst
• 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
• Nhà phân tích dữ liệu làm gì: mô tả, trách nhiệm?
• Giải đáp về Các loại nhà phân tích dữ liệu Data Analyst

Nguyễn Cúc