Sự khác biệt thú vị giữa Data Analyst và Data Engineer

Ngành Khoa học Dữ liệu – Data Science ngày một trở nên hot và thu hút nhiều người quan tâm. Chính vì những ý nghĩa to lớn mà nó mang lại. Tuy nhiên nhiều người vẫn thường lẫn lộn giữa 2 thuật ngữ Data Analyst và Data Engineer. Hôm nay, ABIZ sẽ chia sẻ đến các bạn 2 vai trò chủ đạo Data Analyst và Data Engineer – vốn khá phổ biến trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.

                          Nhiều người vẫn thường lẫn lộn giữa 2 thuật ngữ Data Analyst và Data Engineer

Data Analyst

Data Analyst – Nhà phân tích dữ liệu là gì?

Trong một tổ chức, nhà phân tích dữ liệu đóng vai trò giải quyết các công việc như: khai thác dữ liệu, làm sạch dữ liệu, thăm dò dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu. Nhà phân tích không chỉ giới hạn trong việc thực hiện các nhiệm vụ mà còn có vai trò tìm ra dữ liệu phù hợp để đáp ứng yêu cầu của khách hàng cá nhân cũng như khách hàng doanh nghiệp.

Ngoài ra, dữ liệu sẽ được xử lý bằng các phương pháp thống kê chính vì thế họ nên phân tích một số lượng lớn các nguồn liên quan đến dữ liệu. Hơn nữa, người làm phân tích dữ liệu cần có cái nhìn chi tiết để đi qua các báo cáo dữ liệu khác nhau để làm sắc nét về các kỹ năng báo cáo và kiểm toán. Làm việc nhóm sẽ là điều thiết yếu cần có. Thông thường lúc bắt đầu có vẻ sẽ rất khó thích ứng thế nhưng nếu thực sự nỗ lực và quyết tâm thì con đường chinh phục sẽ trở nên dễ dàng hơn.

Một nhà phân tích dữ liệu cần có nền tảng nào?

Nhà phân tích dữ liệu có thể cần một bằng cử nhân/tiến sĩ trong lĩnh vực Thống kê hay Khoa học máy tính như nhiều người đã biết. Hoặc chỉ cần có các kiến thức, bằng cấp khác liên quan đến các lĩnh vực này cũng đã là một lợi thế. Nhưng dù có bằng cấp đi chăng nữa thì đam mê về toán học và thống kê vẫn quyết định sự nghiệp của nhà phân tích dữ liệu.

Những yêu cầu kỹ thuật cần có của một Data Analyst – Nhà phân tích dữ liệu?

Khi nói đến yếu tố kỹ thuật của một nhà phân tích dữ liệu thì có rất nhiều vấn đề được bàn. Thế nhưng yếu tố thiết yếu nhất có lẽ là các ứng viên cần phải biết ngôn ngữ cần có cho một nhà khoa học dữ liệu, có kỹ năng lập trình cũng như hình dung được dữ liệu và nắm vững các công cụ trực quan hóa dữ liệu.

Data Engineer

                                                       Data Engineer – Kỹ sư dữ liệu là làm gì?

Data Engineer – Kỹ sư dữ liệu là làm gì?

Có rất nhiều người nhầm lẫn các nhà phân tích dữ liệu với các kỹ sư dữ liệu vì hầu như các kỹ năng lập trình gần như trùng lặp. Tuy nhiên có một khác biệt khá rõ giữa hai vai trò này.

Một kỹ sư dữ liệu thường xây dựng cơ sở hạ tầng hoặc khuôn khổ cần thiết cho việc tạo ra dữ liệu. Các kỹ sư làm việc về khía cạnh kiến trúc của dữ liệu, chẳng hạn như thu thập dữ liệu, lưu trữ dữ liệu, quản lý dữ liệu trong nhiều nhiệm vụ khác nhau. Trọng tâm chính của các kỹ sư dữ liệu là quản lý cơ sở dữ liệu và công nghệ dữ liệu lớn – Big data. Đáng chú ý là việc lưu trữ dữ liệu là một lĩnh vực cụ thể đáng quan tâm khi khai thác dữ liệu.

Một kỹ sư dữ liệu cần có nền tảng kiến thức gì?

Kỹ sư dữ liệu cần có một bằng cấp đã được chứng nhận về khoa học máy tính hoặc công nghệ thông tin. Ngoài ra, giấy chứng nhận do các công ty công nghệ hàng đầu như Google và IBM cung cấp sẽ là một lợi thể bổ sung và tăng cơ hội để đảm bảo các công việc về kỹ thuật dữ liệu cũng như tăng cường sự nghiệp của họ trong lĩnh vực này.

Những yêu cầu kỹ thuật cần có của một Data Engineer – Kỹ sư dữ liệu?

Vì vai trò công việc chủ yếu tập trung vào các hệ thống cơ sở dữ liệu nên cần phải có kiến thức sâu rộng về SQL (Structured Query Language) và NoSQL – mô hình cơ sở dữ liệu hoàn toàn khác với SQL. Sẽ rất cần nếu bạn muốn mở rộng tầm nhìn của mình đối với lĩnh vực công nghệ dữ liệu. Có rất nhiều công cụ để tìm hiểu để quản lý số lượng lớn dữ liệu (Apache Hadoop, Apache Hive, Apache Spark).

Một người mới bắt đầu thì có thể chọn các công cụ như đề cập ở trên vì chúng cung cấp nhiều tính năng hơn và vẫn là lĩnh vực CNTT tốt nhất. Khi nói đến việc lựa chọn các công cụ dữ liệu lớn – Big Data thì các kỹ sư dữ liệu nên xem xét các khía cạnh linh hoạt và công cụ nào cần thiết để lựa chọn cho phù hợp.

Tóm lại, Sự khác biệt giữa Data Analyst và Data Engineer

                                               Sự khác biệt giữa Data Engineer và Data Analyst

 

Data Analyst Data Engineer
Định hướng dữ liệu Định hướng kiến trúc cơ sở dữ liệu
Tập trung vào khía cạnh toán học và thống kê của dữ liệu Tập trung vào việc triển khai cơ sở dữ liệu
Lập trình phức tạp là từ thấp đến trung bình Lập trình phức tạp thường cao
Nhấn mạnh vào việc trình bày dữ liệu Nhấn mạnh vào quản lý dữ liệu
Đảm bảo đúng dữ liệu cho hoạt động kinh doanh thông qua nghiên cứu thích hợp Đảm bảo tính chính xác của dữ liệu và sự linh hoạt trong các yêu cầu kinh doanh

 

Bài viết nhấn mạnh vai trò cộng việc của một nhà phân tích dữ liệu điển hình và kỹ sư dữ liệu ngắn gọn để mọi người có thể hiểu rõ công việc trong từng vai trò. Hy vọng các bạn có thể hiểu và tìm kiếm được công việc thích ứng cho mình nhé.


NGUỒN: Mytechnology

>>> Xem thêm

Academy Of Business (ABIZ)