Nhà khoa học dữ liệu với Nhà phân tích dữ liệu với Kỹ sư dữ liệu

• Đi làm lương thấp nên chuyển nghề gì hợp thời nhất?
• Cấu trúc dữ liệu là gì? Những điều cần biết về cấu trúc dữ liệu
• 6 Công việc IT lương cao bạn có thể làm tại nhà
• 4 con đường sự nghiệp cho các nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst)
• Các kỹ thuật phân tích dữ liệu phổ biến nhất từ chuyên gia

Nhà khoa học dữ liệu với Nhà phân tích dữ liệu với Kỹ sư dữ liệu có gì khác biệt? Vai trò, trách nhiệm và công việc của những vị trí này ra sao?

Với ảnh hưởng bùng nổ của dữ liệu, một số vai trò và cơ hội công việc liên quan đến dữ liệu đã mọc lên như nấm trên toàn cầu. Theo kết quả của một báo cáo ngành, Khoa học dữ liệu sẽ chiếm 28% tổng số công việc kỹ thuật số vào năm 2020. Chúng có khả năng sinh lời cao nhờ tốc độ tạo dữ liệu nhanh chóng và nhu cầu mới nổi về việc hiểu nó. Tuy nhiên, báo cáo tương tự cũng nhấn mạnh sự khan hiếm tài năng trong lĩnh vực này.

Lý do chính của sự thiếu hụt nhân tài trong lĩnh vực này là sự thiếu rõ ràng về các kỹ năng cần thiết cho từng vai trò. Các công ty đang tìm cách thuê những người có bộ kỹ năng chuyên biệt, thích hợp thay vì những người có kỹ năng đa ngành nghề. Nếu bạn muốn tránh bị gắn mác là người tổng quát, trước tiên bạn cần hiểu sự khác biệt giữa ba vai trò dữ liệu hàng đầu Nhà khoa học dữ liệu, Kỹ sư dữ liệu và Nhà phân tích dữ liệu.

Đó là một quan niệm sai lầm phổ biến rằng các vai trò được đề cập ở trên có thể hoán đổi cho nhau. Trong suốt bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các mô tả công việc, vai trò trong một tổ chức, bộ kỹ năng cần thiết và mức lương mong đợi của từng nghề nghiệp dữ liệu thú vị này.

1. Nhà khoa học dữ liệu với Nhà phân tích dữ liệu với Kỹ sư dữ liệu: Mô tả công việc và Vai trò tổ chức

Nhà khoa học dữ liệu sử dụng các kỹ thuật dữ liệu nâng cao như phân cụm, mạng lưới thần kinh, cây quyết định và những thứ tương tự để thu được thông tin chi tiết về doanh nghiệp. Với vai trò này, bạn sẽ là người cao cấp nhất trong nhóm và phải có chuyên môn sâu về máy học, thống kê và xử lý dữ liệu. Bạn sẽ chịu trách nhiệm phát triển những hiểu biết sâu sắc về doanh nghiệp có thể hành động sau khi họ nhận được thông tin đầu vào từ Nhà phân tích dữ liệu và Kỹ sư dữ liệu. Bạn nên có bộ kỹ năng của cả nhà phân tích dữ liệu và kỹ sư dữ liệu. Tuy nhiên, trong trường hợp của một nhà khoa học dữ liệu, các bộ kỹ năng cần phải chuyên sâu và đầy đủ hơn.

Nhà phân tích dữ liệu giữ vai trò cấp đầu vào trong nhóm phân tích dữ liệu. Với vai trò này, bạn cần thành thạo trong việc dịch dữ liệu số sang dạng mà mọi người trong tổ chức có thể hiểu được. Ngoài ra, bạn cần phải có trình độ thông thạo cần thiết trong một số lĩnh vực, bao gồm các ngôn ngữ lập trình như python, các công cụ như excel, nguyên tắc cơ bản về xử lý dữ liệu, báo cáo và lập mô hình. Với đủ kinh nghiệm, bạn có thể dần dần tiến bộ từ một nhà phân tích dữ liệu để đảm nhận vai trò của một kỹ sư dữ liệu và một nhà khoa học dữ liệu. 

Kỹ sư dữ liệu là trung gian giữa các nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu. Là một kỹ sư dữ liệu, bạn sẽ chịu trách nhiệm ghép nối và chuẩn bị dữ liệu cho các mục đích vận hành hoặc phân tích. Bạn sẽ cần rất nhiều kinh nghiệm trong việc xây dựng, phát triển và bảo trì kiến ​​trúc dữ liệu cho vai trò này. Thông thường, với vai trò này, bạn sẽ làm việc với Dữ liệu lớn, tổng hợp các báo cáo về dữ liệu đó và gửi cho các nhà khoa học dữ liệu để phân tích. 

2. Nhà khoa học dữ liệu với Nhà phân tích dữ liệu với Kỹ sư dữ liệu: Bộ kỹ năng

Kỹ năng viết mã là trọng tâm của từng vai trò công việc này – các nhà khoa học dữ liệu cần phải thành thạo các ngôn ngữ lập trình như Java, Python, SQL, R, SAS, v.v. Ngoài ra, bạn cần có kiến ​​thức làm việc về các khung Dữ liệu lớn như Hadoop , Spark và Pig . Hiểu những kiến ​​​​thức cơ bản về công nghệ như Học sâu , Học máy và những thứ tương tự cũng có thể thúc đẩy sự nghiệp của bạn trong vai trò này.

Khi chúng ta nói về vai trò của nhà phân tích dữ liệu , điều bạn nên biết là nó ít mang tính kỹ thuật hơn. Đây là một vai trò ở cấp độ đầu vào và bạn cần hiểu về các công cụ như SAS Miner, Microsoft Excel, SPSS và SSAS. Nếu bạn có kiến ​​thức cơ bản về Python, SQL, R, SAS và JavaScript thì đó sẽ là một điểm cộng. 

Vai trò của Kỹ sư dữ liệu yêu cầu bạn phải hiểu sâu về các ngôn ngữ lập trình như Java, SQL, SAS, Python, v.v. Bạn cũng nên thành thạo trong việc xử lý các khuôn khổ như Hadoop, MapReduce, Pig, Hive, Apache Spark, NoSQL và Data Streaming, khi đặt tên cho một số.

3. Nhà khoa học dữ liệu với Nhà phân tích dữ liệu với Kỹ sư dữ liệu: Mức lương

Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn có thể kiếm được tới 137.000 đô la một năm. Các nhà phân tích dữ liệu có thể mong đợi mức lương trung bình là 67.000 đô la mỗi năm, điều này thật đáng chú ý vì đây là một vai trò ở cấp độ đầu vào. Ở đầu kia của quang phổ, các kỹ sư dữ liệu có thể yêu cầu mức lương lên tới 116.000 đô la một năm.

4. Nhà khoa học dữ liệu với Nhà phân tích dữ liệu với Kỹ sư dữ liệu: Trách nhiệm công việc

4.1 Nhà khoa học dữ liệu

Các trách nhiệm bạn phải gánh vác với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu bao gồm:

• Quản lý, khai thác và làm sạch dữ liệu phi cấu trúc để chuẩn bị cho việc sử dụng thực tế. 
• Phát triển các mô hình có thể hoạt động trên Dữ liệu lớn
• Hiểu và giải thích phân tích Dữ liệu lớn
• Chịu trách nhiệm về nhóm dữ liệu và giúp họ đạt được các mục tiêu tương ứng
• Cung cấp kết quả có tác động đến kết quả kinh doanh

4.2 Nhà phân tích dữ liệu

Là một nhà phân tích dữ liệu, bạn sẽ phải đảm nhận các trách nhiệm cụ thể, bao gồm:

• Thu thập thông tin từ cơ sở dữ liệu với sự trợ giúp của truy vấn
• Cho phép xử lý dữ liệu và tóm tắt kết quả
• Sử dụng các thuật toán cơ bản trong công việc của họ như hồi quy logistic, hồi quy tuyến tính, v.v.
• Sở hữu và thể hiện chuyên môn sâu về trộn dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, phân tích và thống kê dữ liệu khám phá

4.3 Kỹ sư dữ liệu

Trách nhiệm của bạn trong vai trò này là:

• Khai thác dữ liệu để hiểu rõ hơn về dữ liệu
• Chuyển đổi dữ liệu sai thành dạng có thể sử dụng để phân tích dữ liệu
• Viết truy vấn trên dữ liệu
• Bảo trì thiết kế và kiến ​​trúc dữ liệu
• Phát triển kho dữ liệu lớn với sự trợ giúp của phụ tải chuyển đổi

5. Nhà khoa học dữ liệu với Nhà phân tích dữ liệu với Kỹ sư dữ liệu

Bất kể bạn chọn con đường sự nghiệp khoa học dữ liệu nào, có thể là Nhà khoa học dữ liệu, Kỹ sư dữ liệu hay Nhà phân tích dữ liệu, vai trò dữ liệu đều có khả năng sinh lợi cao và chỉ thu được lợi nhuận từ tác động của các công nghệ mới nổi như AI và Học máy trong tương lai. Tuy nhiên, trước khi dấn thân vào sự nghiệp trong ngành này, bạn cần lưu ý rằng những vai trò này không thể hoán đổi cho nhau và cần có các bộ kỹ năng riêng biệt. Bạn cần học cách phân biệt giữa chúng vì ngành này đã bão hòa với những người theo chủ nghĩa tổng quát và hiện đang phải vật lộn với tình trạng khan hiếm chuyên gia.

Bạn đang tìm cách bắt đầu sự nghiệp của mình với vai trò Khoa học dữ liệu ? Chương trình Bootcamp về Khoa học Dữ liệu toàn diện của Simplilearn sẽ đóng vai trò là điểm khởi đầu tốt nhất cho sự nghiệp trong lĩnh vực này. Với 68 giờ học chuyên sâu, thực hành, khóa học cũng bao gồm các bài tập tương tác sử dụng sổ ghi chép Juniper và một dự án công nghiệp trực tiếp. Trong suốt chương trình chứng nhận, bạn sẽ được cố vấn bởi một đội ngũ chuyên gia kỳ cựu trong ngành.

Nếu bạn đang quan tâm đến khóa học lập trình trở thành nhà khoa học dữ liệu trong tương lai, hãy tìm hiểu ngay khóa học tại FUNiX nhé!

Hiện nay FUNiX là đơn vị đào tạo lập trình trực tuyến nhận được sự tin tưởng của hơn 20.000 học viên ở nhiều độ tuổi khác nhau. Với cách học mới lạ, phù hợp với những người bận rộn và đam mê lập trình và sự dẫn dắt của 5000 mentor giỏi chuyên môn, FUNiX đã trở thành trường đại học lập trình trực tuyến uy tín nhất tại Việt Nam. Cụ thể cách học của FUNiX Way:

• Học 100% trực tuyến
• Học liệu MOOC trực quan, thực tế
• Được dẫn dắt bởi 5000 mentor và hannah ( cán bộ hướng dẫn) tận tâm
• Đề cao tinh thần chủ động học tập nâng cao hiệu quả
• Kiểm tra minh bạch, vấn đáp 1-1, làm dự án thực tế
• Học đến đâu cấp chứng chỉ đến đó, chứng chỉ FUNiX FPT được hàng doanh nghiệp công nhận

FUNiX liên kết với hàng trăm doanh nghiệp công nghệ thông tin trên cả nước nhằm kết nối đầu ra cho sinh viên. Với tình trạng khan hiếm nhân sự IT giỏi như hiện nay, các doanh nghiệp đã chủ động liên hệ với FUNiX với mong muốn có được nhân sự ngay sau khi học viên tốt nghiệp khóa học.

Đăng ký học tại FUNiX ngay:

>> 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