Sự khác biệt giữa Data Engineer vs. Data Scientist?

Cập nhật ngày: 02/03/2024 - Đã có 843 lượt xem bài viết này!
Sự khác biệt giữa Data Engineer vs. Data Scientist?
Sự khác biệt giữa Data Engineer vs. Data Scientist?

Sự khác biệt giữa Data Engineer vs. Data Scientist?

 

* Mục lục *
1 - Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) họ làm gì?
2 - Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) họ làm gì?
3 - Mức lương của kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) so với nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist)?
4 - Trở thành nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) so với kỹ sư dữ liệu (Data Engineer)?
5 - Cơ hội thăng tiến của Data Engineer và Data Scientist?
6 - Kỹ năng cần thiết cho Data Engineer so với Data Scientist?

Trở thành một kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) so với nhà khoa học dữ liệu (data scientist) có nghĩa là lựa chọn giữa việc tập trung vào việc xây dựng các giải pháp lưu trữ dữ liệu hoặc phân tích chính dữ liệu. Trong khi nghề nghiệp trong kỹ thuật dữ liệu chủ yếu liên quan đến các kỹ năng kỹ thuật, như mã hóa và hiểu kiến trúc kho dữ liệu, khoa học dữ liệu yêu cầu phân tích thống kê và kỹ năng kinh doanh thông minh (business intelligence).

1 - Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) họ làm gì?

Mục tiêu chính của các kỹ sư dữ liệu là xây dựng, duy trì và giám sát các hệ thống và luồng lưu trữ dữ liệu. Cách đơn giản nhất để nghĩ về công việc của một kỹ sư dữ liệu là tưởng tượng việc tạo hồ sơ người dùng trên một trang web. Việc điền thông tin của bạn trên trang web là “điểm thu thập dữ liệu” — như tên, địa chỉ email và số điện thoại của bạn. Dữ liệu đó cần được lưu trữ ở đâu đó, vì vậy, các kỹ sư xây dựng một luồng để đưa dữ liệu từ điểm thu thập đó đến nơi lưu trữ, chẳng hạn như kho dữ liệu. 
Nếu đó là một trang web với lưu lượng lớn, sẽ có rất nhiều dữ liệu trong bộ lưu trữ. Nó cần được sắp xếp để những người khác, chẳng hạn như các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu, có thể dễ dàng xem và tìm thông tin. Vì vậy, các kỹ sư dữ liệu sẽ xây dựng các hệ thống chuyển đổi để chuyển đổi dữ liệu thô, lộn xộn thành các chi tiết có thể sử dụng được và đường dẫn đưa dữ liệu qua hệ thống. 
Các kỹ sư dữ liệu luôn giám sát tất cả để đảm bảo nó hoạt động theo cách cần thiết. Dữ liệu sau đó tiếp tục được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu. 
Dushyant Sengar, giám đốc khoa học dữ liệu tại BDO Hoa Kỳ cho biết: “Kỹ sư dữ liệu làm công việc chuẩn bị cơ bản cho các nguồn dữ liệu đáng tin cậy để giúp nhà khoa học dữ liệu đưa ra kết quả phân tích chính xác. 

2 - Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) họ làm gì?

Các nhà khoa học dữ liệu lấy dữ liệu mà các kỹ sư đã lưu trữ và tìm cách sử dụng nó trong các ứng dụng thực tế. 
Có nhiều cách các công ty và tổ chức sử dụng dữ liệu và các nhà khoa học dữ liệu thực hiện nhiều phương pháp khác nhau để giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. 
Boykin lưu ý: “Điều này có thể sử dụng các mô hình thống kê để dự đoán khả năng vỡ nợ thanh toán của các khoản vay, để xác định xem ai đó có gian lận khi chơi trong sòng bạc hay không hoặc liệu các bài đánh giá có phải là giả mạo để củng cố danh tiếng trực tuyến của sản phẩm hay không”.
Khi mong muốn ra quyết định dựa trên dữ liệu ngày càng tăng trong thực tế mọi ngành, nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu (và kỹ sư) cũng sẽ tăng lên đáng kể. 
Aaron Pickering, nhà khoa học dữ liệu tại FMC và là người đồng sáng lập Seenly.io cho biết thêm: “Khoa học dữ liệu cung cấp một cách tận dụng dữ liệu này và giúp các công ty giành được lợi thế trước đối thủ.

3 - Mức lương của kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) so với nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist)?

Các yếu tố chính quyết định mức lương cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư là vị trí, mức độ kinh nghiệm, ngành và nhà tuyển dụng. Ví dụ, những gã khổng lồ công nghệ như Meta và IBM có thể đưa ra mức lương cao hơn so với những công ty công nghệ nhỏ mới thành lập. Ngoài ra, các ngành có dữ liệu bí mật hoặc được quản lý chặt chẽ hơn, chẳng hạn như thông tin thẻ tín dụng và hồ sơ y tế của bệnh nhân, cũng có thể phải trả nhiều tiền hơn do rủi ro cố hữu nếu dữ liệu không được xử lý đúng cách. 
Theo Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ (BLS), mức lương trung bình hàng năm cho các nhà khoa học dữ liệu là 115.240 USD . Ước tính từ Payscale thận trọng hơn một chút, với mức lương trung bình khoảng 99.300 USD. Thực tế đưa ra ước tính cao hơn, với mức lương cơ bản điển hình của nhà khoa học dữ liệu là 123.600 USD.

Thật không may, BLS không cung cấp chi tiết lương cho các kỹ sư dữ liệu, mặc dù các ước tính từ Thực tế cho thấy các kỹ sư dữ liệu có thể kiếm được mức lương cơ bản trung bình khoảng 124.600 USD. Thang lương đưa ra một phạm vi cho mức lương của kỹ sư dữ liệu từ 67.000 USD đến 135.000 USD. Những người mới bắt đầu sự nghiệp của họ có thể sẽ thấy mức thấp hơn của thang đo, trong khi các kỹ sư có kinh nghiệm hơn có thể vượt qua mức cao hơn.

4 - Trở thành nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) so với kỹ sư dữ liệu (Data Engineer)?

Nếu bạn có cơ hội thực tập trong lĩnh vực phân tích, đừng ngần ngại. Hãy nắm lấy nó, Cofer nói với các nhà khoa học dữ liệu tiềm năng. Kinh nghiệm là thứ bạn có thể đưa vào sơ yếu lý lịch của mình và nó sẽ giúp ích rất nhiều cho việc xây dựng uy tín của bạn.
Ngoài ra, bất kể lĩnh vực nào, thực tập có thể là một cơ hội kết nối, giúp việc đảm nhận một vai trò sau khi tốt nghiệp trở nên dễ dàng hơn. 

5 - Cơ hội thăng tiến của Data Engineer và Data Scientist?

Nhiều người tham gia vào công nghệ dữ liệu sau này trong sự nghiệp của họ, thường bắt đầu với tư cách là nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư phần mềm. Kỹ sư dữ liệu có thể tiến tới trở thành kiến trúc sư trưởng, quản lý một nhóm kỹ sư dữ liệu. 
Tuy nhiên, các kỹ sư dữ liệu cũng có thể gắn bó với cùng một vai trò và phát triển về trách nhiệm, quy mô dự án và chuyên môn hóa — ví dụ: chuyển từ vai trò kỹ sư dữ liệu trong một nhóm gồm hàng chục kỹ sư sang vị trí kỹ sư trưởng cho một công ty lớn quy mô công ty hoặc dự án. 
Mặt khác, các nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) thường bắt đầu sự nghiệp với tư cách là nhà phân tích sau khi tốt nghiệp hoặc chuyển sang nghề nghiệp. 
Cofer nói: Chúng tôi dần dần nhận được nhiều trách nhiệm hơn, đảm nhận các dự án quan trọng và nhạy cảm hơn, đồng thời chúng tôi có thể trở thành lãnh đạo của các nhóm phân tích.
Giống như trong kỹ thuật dữ liệu, có rất nhiều cơ hội để phát triển và nhiều cách để đảm nhận vai trò lãnh đạo. 
Boykin cho biết thêm: Một số nhà khoa học dữ liệu có thể chọn chuyển sang vai trò quản lý, cố vấn và hướng dẫn một nhóm các nhà phân tích trong khi một số thích tiếp tục làm việc với tư cách là người đóng góp độc lập.

6 - Kỹ năng cần thiết cho Data Engineer so với Data Scientist?

Kỹ năng kỹ thuật dữ liệu

Mặc dù có tính kỹ thuật cao, các kỹ sư dữ liệu chủ yếu dựa vào một số kỹ năng mềm nhất định để thực hiện công việc của họ một cách hiệu quả. Theo Sengar, “họ cần giao tiếp nhiều với các nhóm kinh doanh và người dùng dữ liệu khác, chẳng hạn như các nhà khoa học dữ liệu.” Sengar giải thích rằng các kỹ sư dữ liệu cũng cần các kỹ năng mềm như:

  • Khả năng khám phá dữ liệu
  • Kỹ năng giải quyết vấn đề
  • Giao tiếp tốt với các đối tượng “tech” hoặc “non-tech”

Đối với các kỹ năng cứng, các kỹ sư dữ liệu cần “hiểu các kiến trúc lưu trữ dữ liệu khác nhau và biết SQL từ trung bình đến nâng cao để truy vấn các kiến trúc lưu trữ này,” Sengar nói. Nhưng các kỹ sư dữ liệu cũng nên làm quen với: • Các nền tảng kho dữ liệu như Redshift của Amazon và Db2 Warehouse của IBM

Điện toán đám mây Cloud.

  • Các hệ điều hành như Microsoft Windows và Linux
  • Các ngôn ngữ lập trình như Python, R, JavaScript và Scala
  •  Các công cụ BI Tools như: Power BI, Tableau

Nếu bạn đang muốn chuyển đổi thành nhà Khoa Học Dữ Liệu (Data Scientist). Thì bạn cần học thêm rất nhiều điều để hiểu đầy đủ những gì đòi hỏi trở thành một nhà khoa học dữ liệu có trình độ chuyên môn tốt. Nếu bạn đang mong muốn trở thành 1 Data Engineer hoặc Data Scientist mà chưa biết bắt đầu từ đâu thì hãy liên hệ ngay cho tư vấn tuyển sinh của IMIC để được tư vấn rõ hơn!

Cảm ơn bạn đã đọc bài viết.

 

Tham khảo các khóa đào tạo nhân sự qua danh mục