Data Analyst, Data Engineer vs Data Scientist: Kỹ năng, trách nhiệm, mức lương

Dữ liệu luôn quan trọng đối với bất kỳ hình thức ra quyết định nào. Thế giới ngày nay hoàn toàn chạy trên dữ liệu và không tổ chức nào ngày nay có thể tồn tại nếu không có các kế hoạch chiến lược và ra quyết định dựa trên dữ liệu. 

Ngày nay, có một số vai trò trong ngành xử lý dữ liệu vì những hiểu biết và sự tin cậy vô giá của nó. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về những điểm khác biệt và tương đồng chính giữa một chuyên viên phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu.

Trước khi đi sâu vào các kỹ thuật, hãy xem những gì sẽ được đề cập trong bài viết này:

Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst), Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) và Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) họ là ai?

Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst)	Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer)	Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist)
Data Analyst phân tích dữ liệu số và sử dụng nó để giúp các công ty đưa ra quyết định tốt hơn.	Kỹ sư dữ liệu liên quan đến trong chuẩn bị dữ liệu. Họ phát triển, xây dựng, kiểm tra và duy trì kiến ​​trúc hoàn chỉnh.	Một nhà khoa học dữ liệu phân tích và giải thích dữ liệu phức tạp. Họ là những người quản lý dữ liệu, những người sắp xếp dữ liệu (lớn).

Data Analyst – Chuyên viên phân tích dữ liệu

Các chuyên viên Phân tích Dữ liệu truyền tải giá trị đến công ty của họ bằng cách lấy dữ liệu, sử dụng nó để trả lời các câu hỏi, và truyền đạt kết quả để giúp đưa ra những quyết định kinh doanh. Những nhiệm vụ thông thường của chuyên viên Phân tích Dữ liệu gồm: làm sạch dữ liệu, thực hiện phân tích và trực quan hóa dữ liệu.

Tùy vào mỗi công ty, chuyên viên Phân tích Dữ liệu có thể được gọi bằng nhiều cái tên khác nhau (ví dụ: nhà phân tích kinh doanh, nhà phân tích hoạt động, nhà phân tích cơ sở dữ liệu…). Dù là tên gọi nào, thì chuyên viên Phân tích Dữ liệu là người có thể phù hợp với nhiều vai trò và giúp những người khác đưa ra được quyết định tốt hơn dựa trên dữ liệu.

Là những bậc thầy trong việc sử dụng hiệu quả các công cụ kỹ thuật, các chuyên viên Phân tích Dữ liệu là nhân tố quan trọng trong các doanh nghiệp, tách biệt với đội kỹ thuật và đội kinh doanh.

Data Engineer – Kỹ sư dữ liệu

Những kỹ sư dữ liệu xây dựng và tối ưu hóa hệ thống cho phép các nhà khoa học và chuyên viên Phân tích Dữ liệu trình bày công việc của họ. Họ đảm bảo bất cứ dữ liệu nào đều được nhận, chuyển đổi, lưu trữ và truy cập đúng cách đối với người dùng khác.

Data Engineer chịu trách nhiệm xây dựng các đường ống dữ liệu và phải sử dụng nhiều công cụ và kỹ thuật phức tạp để xử lý dữ liệu theo quy mô. Không giống với hai nghề nghiệp ở trên, Data Engineer tập trung nhiều hơn vào bộ kỹ năng phát triển phần mềm.

Data Engineer giỏi cho phép một nhà khoa học hoặc chuyên viên Phân tích Dữ liệu tập trung vào giải quyết các vấn đề phân tích, thay vì phải di chuyển dữ liệu từ nguồn này sang nguồn khác.

Data Scientist – Nhà khoa học dữ liệu

Nhà khoa học dữ liệu là một chuyên gia áp dụng chuyên môn của họ trong thống kê và xây dựng các mô hình học máy (machine learning) để đưa ra dự đoán và trả lời một số câu hỏi kinh doanh chính.

Một nhà khoa học dữ liệu vẫn cần khả năng làm sạch, phân tích, trực quan hóa dữ liệu giống như chuyên viên Phân tích Dữ liệu. Tuy nhiên, nhà khoa học dữ liệu sẽ có chuyên sâu và chuyên môn hơn về các kỹ năng này, đồng thời cũng có thể đào tạo và tối ưu hóa các mô hình học máy.

Nhà khoa học dữ liệu là một cá nhân có thể cung cấp giá trị to lớn bằng cách giải quyết các câu hỏi mở hơn và tận dụng kiến ​​thức về các thuật toán và thống kê nâng cao. 

Nếu chuyên viên Phân tích tập trung vào việc hiểu dữ liệu trong quá khứ và hiện tại, thì nhà khoa học tập trung vào việc đưa ra các dự đoán đáng tin cậy cho tương lai.

Nhà khoa học dữ liệu sẽ khám phá những insight ẩn giấu bằng cách tận dụng các phương pháp trong các mô hình học máy của họ. Chúng là những mô hình toán học thiết yếu cho phép họ xác định tốt hơn các mẫu và rút ra dự đoán chính xác.

Kỹ năng

Bảng dưới đây minh họa các kỹ năng khác nhau cần thiết cho chuyên viên phân tích dữ liệu, Kỹ sư dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu:

Nhà phân tích dữ liệu	Kỹ sư dữ liệu	Nhà khoa học dữ liệu
Kho dữ liệu	Kho dữ liệu & ETL	Kỹ năng thống kê & phân tích
Adobe & Google Analytics	Kiến thức lập trình nâng cao	Khai thác dữ liệu
Kiến thức lập trình	Phân tích dựa trên Hadoop	Machine Learning & Deep learning
Kỹ năng viết kịch bản & thống kê	Kiến thức chuyên sâu về SQL / cơ sở dữ liệu	Kiến thức lập trình chuyên sâu ( R / Python)
Báo cáo và trực quan hóa dữ liệu	Kiến trúc dữ liệu & pipelining	Phân tích dựa trên Hadoop
Kiến thức SQL / cơ sở dữ liệu	Kiến thức khái niệm máy học (Machine learning)	Tối ưu hóa dữ liệu
	Viết kịch bản, báo cáo và trực quan hóa dữ liệu	Ra quyết định và kỹ năng mềm

Như đã đề cập ở trên, bộ kỹ năng chính của một chuyên viên phân tích dữ liệu xoay quanh việc thu thập, xử lý và xử lý dữ liệu. Mặt khác, một kỹ sư dữ liệu đòi hỏi trình độ trung cấp về lập trình để xây dựng các thuật toán kỹ lưỡng cùng với sự thành thạo về thống kê và toán học! Và cuối cùng, một nhà khoa học dữ liệu cần phải là bậc thầy của cả hai. Dữ liệu, số liệu thống kê và toán học cùng với kiến ​​thức lập trình chuyên sâu cho Học máy và Học sâu .

Bây giờ chúng ta đã hiểu đầy đủ về những bộ kỹ năng bạn cần để trở thành nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu hoặc nhà khoa học dữ liệu, hãy cùng xem vai trò và trách nhiệm điển hình của những chuyên gia này là gì.

Tiếp theo, chúng ta hãy so sánh các vai trò và trách nhiệm khác nhau của một nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu trong cuộc sống hàng ngày của họ.

Vai trò và trách nhiệm

Vai trò và trách nhiệm của một chuyên viên phân tích dữ liệu , kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu khá giống nhau như bạn có thể thấy từ bộ kỹ năng của họ. Tham khảo bảng dưới đây để hiểu thêm:

Nhà phân tích dữ liệu	Kỹ sư dữ liệu	Nhà khoa học dữ liệu
Xử lý trước và thu thập dữ liệu	Phát triển, kiểm tra và duy trì kiến ​​trúc	Chịu trách nhiệm phát triển các mô hình hoạt động
Tập trung vào việc thể hiện dữ liệu thông qua báo cáo và trực quan hóa	Hiểu lập trình và sự phức tạp của nó	Thực hiện phân tích và tối ưu hóa dữ liệu bằng máy học và học sâu
Chịu trách nhiệm phân tích thống kê và giải thích dữ liệu	Triển khai ML & mô hình thống kê	Tham gia vào việc lập kế hoạch chiến lược cho phân tích dữ liệu
Đảm bảo thu thập và bảo trì dữ liệu	Xây dựng pipelines cho các hoạt động ETL khác nhau	Tích hợp dữ liệu và thực hiện phân tích đặc biệt
Tối ưu hóa hiệu quả và chất lượng thống kê	Đảm bảo độ chính xác và tính linh hoạt của dữ liệu

Vai trò công việc của nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu khá giống nhau, nhưng nhà khoa học dữ liệu là người có ưu thế trong tất cả các hoạt động liên quan đến dữ liệu. Khi nói đến việc ra quyết định liên quan đến kinh doanh, nhà khoa học dữ liệu có trình độ cao hơn .

Mức lương Chuyên viên phân tích dữ liệu so với Kỹ sư dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu

Nhà phân tích dữ liệu	Kỹ sư dữ liệu	Nhà khoa học dữ liệu
$300 – $2000 / tháng	$500 – $4500 / tháng	$500 – $7000 / tháng

Mức lương thông thường của một nhà phân tích dữ liệu khoảng $300 – $2000 / tháng.

Một kỹ sư dữ liệu có thể kiếm được tới $500 – $4500 / tháng trong khi một nhà khoa học dữ liệu có thể kiếm được $500 – $7000 / tháng.

Nhìn vào những con số này của một kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu, thoạt đầu bạn có thể không thấy nhiều sự khác biệt. Tuy nhiên, nghiên cứu sâu hơn về các con số, một nhà khoa học dữ liệu có thể kiếm được nhiều hơn từ 20 đến 30% so với một kỹ sư dữ liệu trung bình. 

Các bài đăng tuyển dụng từ các công ty như Facebook, IBM và nhiều công ty khác báo mức lương lên đến 136.000 đô la mỗi năm.

Nếu bạn đang muốn tham gia vào một nghề “sexy” nhất thế kỷ 21 thì đây là thời điểm thích hợp nhất để bạn lựa chọn trở thành một chuyên gia ngành Data.

ĐỌC THÊM:

Với các bạn ngành kinh tế hãy tham khảo Lộ trình trở thành Data Analyst

Với các bạn học ngành: kỹ thuật, cơ điện, điện tử viễn thông, tự động hóa, toán tin, công nghệ thông tin… nên theo Lộ trình để trở thành Data Engineer