Sự khác nhau giữa Data Engineer và Data Scientist

Data Engineer và Data Scientist là hai vị trí công việc đặc trưng và thường được nhắc đến trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Điểm chung của hai vị trí này là đều có nền tảng kiến thức về Khoa học máy tính nên có nhiều người đã hiểu nhầm hai vị trí này một. Nhưng về cơ bản hai vị trí này hoàn toàn khác nhau. Vậy sự khác nhau giữa Data Engineer và Data Scientist là gì? Bạn đọc hãy theo dõi bài viết này của Ms Uptalent để phân biệt được hai vị trí này nhé!

Khái niệm Data Engineer 

Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu) là người chịu trách nhiệm xây dựng hệ thống tổng hợp, lưu trữ và xuất dữ liệu theo yêu cầu sử dụng. Có thể hiểu nhiệm vụ của Data Engineer là chuẩn bị dữ liệu và bảo đảm toàn bộ hệ thống dữ liệu của công ty được an toàn.

Khái niệm Data Scientist

Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu) là người tạo ra hệ thống phân tích dữ liệu trên toàn bộ hệ thống, kể cả là big data. Từ đó đưa ra đánh giá và báo cáo kết quả cho người quản lý kinh doanh và doanh nghiệp.

Sự khác nhau giữa Data Engineer và Data Scientist

Data Engineer và Data Scientist đều là những vị trí công việc làm việc thường xuyên với dữ liệu dựa trên nền tảng khoa học máy tính. Nhưng về bản chất đây là hai công việc hoàn toàn khác nhau. Sự khác nhau giữa Data Scientist và Data Engineer thể hiện qua các điểm sau:

1- Mô tả công việc 

+ Data Engineer

Data Engineer sẽ phát triển, xây dựng, kiểm tra và duy trì kiến trúc của cơ sở dữ liệu và hệ thống xử lý quy mô lớn. Họ cần biến nguồn dữ liệu thô thành dữ liệu chuẩn có thể sử dụng được. Cách Data Engineer xử lý dữ liệu tạo nên sự khác biệt rõ ràng giữa họ và Data Scientist.

Data Engineer sẽ sử dụng nhiều ngôn ngữ và công cụ để kết hợp các hệ thống với nhau để xử lý các dữ liệu thô có chứa lỗi. Các lỗi này có thể do con người hay máy móc. Thông thường dữ liệu thô sẽ chứa các thông tin chưa được xác thực, chứa lịch sử khả nghi, không được định dạng hoặc có thể chứa các mã riêng của một hệ thống nào đó. Nhiệm vụ của Data Engineer là đề xuất, đôi khi sẽ trực tiếp thực hiện các biện pháp cần thiết để cải thiện độ tin cậy và chất lượng dữ liệu. Nếu không cải thiện được họ sẽ phải tìm dữ liệu từ nguồn khác.

Để có được nguồn dữ liệu hợp chuẩn cho nhóm Data Scientist, Data Engineer sẽ phải phát triển các quy trình thiết lập dữ liệu, để có thể mô hình hóa, khai thác và sản xuất dữ liệu.


>>>> Xem thêm: Data Engineer là gì? Tìm hiểu về nghề kỹ thuật dữ liệu

+ Data Scientist

Data Scientist sẽ sử dụng nguồn dữ liệu đã được làm sạch để sử dụng cho các chương trình phân tích tinh vi, học máy và các phương pháp thống kê. Từ đó dữ liệu sẽ được sử dụng vào các mô hình dự đoán và mô tả. Tuy nhiên, để có được mô hình, Data Scientist sẽ phải thực hiện các nghiên cứu về ngành nghề kinh doanh và sử dụng khối lượng lớn dữ liệu từ các nguồn bên trong và bên ngoài. Đôi khi họ còn phải kiểm tra dữ liệu để tìm ra mẫu ẩn.

Khi thực hiện phân tích Data Scientist cần trình bày rõ ràng với các bên liên quan và khi kết quả được chấp nhận, họ cần đảm bảo các báo cáo sẽ được tự động cung cấp cho các bên liên quan.

Có thể thấy rằng, Data Engineer và Data Scientist cần phải làm việc cùng nhau để có thể sắp xếp dữ liệu phù hợp và cung cấp thông tin đáng tin cậy cho các quyết định kinh doanh.

2- Kỹ năng

Data Engineer sẽ làm việc với các hệ thống cơ sở dữ liệu, API dữ liệu và các công cụ cho mục đích ETL, nên họ cần có các kỹ năng cần thiết sau:

+ Kho dữ liệu & ETL

+ Kiến thức lập trình nâng cao

+ Phân tích dựa trên Hadoop

+ Kiến thức chuyên sâu về SQL / cơ sở dữ liệu

+ Kiến trúc dữ liệu & pipelining

+ Kiến thức khái niệm máy học (Machine learning)

+ Viết kịch bản, báo cáo và trực quan hóa dữ liệu

Trong khi đó, được mệnh danh là bậc thầy dữ liệu, Data Scientist cần biết về thống kê, toán học và máy học để xây dựng các mô hình dự đoán. Vì vậy họ cần có các kỹ năng sau:

+ Kỹ năng thống kê & phân tích

+ Khai thác dữ liệu

+ Machine Learning & Deep learning

+ Kiến thức lập trình chuyên sâu (R / Python)

+ Phân tích dựa trên Hadoop

+ Tối ưu hóa dữ liệu

+ Ra quyết định và kỹ năng mềm

3- Công cụ, ngôn ngữ và phần mềm

Chính những khác biệt về kỹ năng dã dẫn đến sự khác biệt về ngôn ngữ, công cụ và phần mềm. Cụ thể, Data Engineer sẽ làm việc với các công cụ như SAP, Oracle, Cassandra, MySQL, Redis, Riak, PostgreSQL, MongoDB, neo4j, Hive, và Sqoop. Trong khi đó, Data Scientist thường sử dụng các ngôn ngữ như R, Python, Stata and Julia để xây nên các mô hình.

Hai công cụ phổ biến nhất của Data Scientist là R và Python. Họ sẽ sử dụng hai công cụ này để thực hiện việc trực quan hóa dữ liệu trong R hoặc thao tác dữ liệu thư viện Pandas Python.

Một lần nữa điểm khác biệt giữa Data Engineer và Data Scientist lại nằm ở khả năng trực quan hóa dữ liệu và kể chuyện. Tuy nhiên hai vị trí này cũng có điểm chung về công cụ, ngôn ngữ là Scala, Java, C#.

4- Vai trò

Data Engineer:

+ Phát triển, kiểm tra và duy trì kiến trúc

+ Am hiểu về lập trình và sự phức tạp của nó

+ Triển khai ML & mô hình thống kê

+ Xây dựng pipelines cho các hoạt động ETL khác nhau

+ Đảm bảo độ chính xác và tính linh hoạt của dữ liệu

Data Scientist:

+ Chịu trách nhiệm phát triển các mô hình hoạt động

+ Thực hiện phân tích và tối ưu hóa dữ liệu bằng máy học 

+ Tham gia vào việc lập kế hoạch chiến lược cho phân tích dữ liệu

+ Tích hợp dữ liệu và thực hiện phân tích đặc biệt

Nhìn chung vai trò của hai vị trí này khá giống nhau. Tuy nhiên Data Scientist vẫn chiếm ưu thế hơn Data Engineer trong các vấn đề có liên quan đến dữ liệu. Đồng thời Data Scientist cũng có trình độ cao hơn trong việc đưa ra các quyết định kinh doanh.


>>>> Có thể bạn quan tâm: Con đường trở thành một Data Engineer giỏi

5- Nền tảng giáo dục

Các Data Engineer có nền tảng chuyên môn kỹ thuật máy tính. Họ cũng có kiến thức về vận hành và nhạy bén trong kinh doanh.

Trong khi đó, Data Scientist thường nghiên cứu về kinh tế lượng, toán học, thống kê và vận hành. So với Data Engineer, họ có sự nhạy bén trong kinh doanh cao hơn.

6- Lương

Mức lương trung bình của Data Engineer vào khoảng $124.000/năm. Mức lương dao động từ $34.000 – $341.000/năm. Trong khi đó, Data Scientist có mức lương cao hơn một chút. Lương trung bình vào khoảng $135.000/năm. Mức lương dao động từ $43.000 – $364.000/năm.

Hy vọng bài viết này của Ms Uptalent đã giúp bạn đọc hiểu rõ hơn về lĩnh vực khoa học dữ liệu và nhận ra được sự khác nhau giữa Data Engineer và Data Scientist. Có thể thấy, dù bạn chọn vị trí nào làm mục tiêu sự nghiệp thì cũng đều có tiềm năng phát triển rất tốt. Bởi vì dữ liệu chính là xu thế của thời đại và là yếu tố quyết định khả năng phát triển của mỗi doanh nghiệp.

------------------------------------

HRchannels - Headhunter -  Dịch vụ tuyển dụng cao cấp

Hotline: 08. 3636. 1080
Email: sales@hrchannels.com / job@hrchannels.com
Website: https://hrchannels.com/
Địa chỉ: Tòa MD Complex, 68 Nguyễn Cơ Thạch, Nam Từ Liêm, Hà Nội, Việt Nam

Nguồn ảnh: internet