Trang chủ>  Blog >  Tin tức >  Phân biệt các vị trí Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist

Phân biệt các vị trí Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist


Dữ liệu đã trở thành một phần không thể thiếu trong xã hội hiện đại, và khi nhắc đến lĩnh vực này, chắc hẳn bạn đã được nghe rất nhiều về 3 vị trí phổ biến: Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist. Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst), Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) hay Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist), họ là ai? Bạn sẽ phù hợp với vị trí nào? Hãy cùng MCI Việt Nam tìm hiểu về từng vị trí này nhé!

  744 lượt xem

Nội dung bài viết

Data Analyst

Data Analyst là gì? Định nghĩa Chuyên viên phân tích dữ liệu

Data Analyst hay còn gọi là Chuyên viên phân tích dữ liệu, chính là những người thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để tìm ra các xu hướng, thông tin và insights có giá trị cho doanh nghiệp. Công việc của DA bao gồm thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau, xử lý dữ liệu bằng các công cụ và kỹ thuật thống kê, phân tích dữ liệu để tìm ra thông tin quan trọng, và báo cáo kết quả phân tích cho các nhà quản lý và lãnh đạo doanh nghiệp.

Ví dụ, trong một công ty bán lẻ, Data Analyst sẽ sử dụng dữ liệu về doanh thu, chi phí và lợi nhuận của các sản phẩm để xác định được đâu là sản phẩm bán chạy, sản phẩm “bán ế”, từ đó đưa ra gợi ý về chiến lược sản phẩm của công ty trong tương lai.

Data Analyst là một vị trí lý tưởng cho những bạn mới bắt đầu công việc liên quan đến dữ liệu, vì vị trí này không yêu cầu quá nhiều kinh nghiệm.

Vậy, muốn trở thành một Data Analyst thì bạn cần chuẩn bị những kiến thức và kĩ năng gì?

Tuy đây là một công việc phù hợp để “nhập môn” ngành Data vì không yêu cầu quá nhiều kinh nghiệm, Data Analyst vẫn cần phải trang bị cho mình một số kiến thức và kĩ năng để có thể vững bước trên con đường sự nghiệp. Trong đó, Technical Knowledge (Kiến thức về công nghệ), Mathematical (Kiến thức về toán) và Domain Knowledge (Kiến thức chuyên ngành) sẽ là những hành trang đầu tiên bạn cần trang bị. Cụ thể:

  • Nền tảng toán học vững chắc: Kiến thức toán học, đặc biệt là thống kê, là cơ sở quan trọng để hiểu và áp dụng các phương pháp phân tích dữ liệu.
  • Thành thạo việc sử dụng các công cụ phân tích cơ bản: Excel, Oracle và SQL là những công cụ phổ biến được sử dụng trong việc truy xuất, xử lý và phân tích dữ liệu. Việc nắm vững các kỹ năng liên quan đến các công cụ này sẽ giúp bạn thực hiện công việc một cách hiệu quả.
  • Trực quan hóa dữ liệu và truyền đạt kết quả: Có khả năng sử dụng các công cụ như Power BI, Tableau và các công cụ trực quan hóa dữ liệu khác để biến dữ liệu thành thông tin dễ hiểu và truyền đạt kết quả phân tích một cách rõ ràng cho nhóm và các bên liên quan.
  • Kiến thức về lĩnh vực và chuyên ngành của công ty: Để có thể định hướng công việc phân tích dữ liệu một cách hiệu quả, bạn cần hiểu rõ về lĩnh vực, chuyên ngành và sản phẩm của công ty. Điều này giúp định rõ nhu cầu và mục tiêu của doanh nghiệp.

Data Analyst - Chuyên viên Phân tích dữ liệu

Data Engineer

Data Engineer là gì? Định nghĩa Kỹ sư dữ liệu

Data Engineer, hay Kỹ sư dữ liệu, là những người chịu trách nhiệm chuẩn bị dữ liệu để phân tích, cụ thể là những công việc liên quan đến xây dựng và duy trì hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu.

Khác với Data Analyst tập trung vào việc phân tích dữ liệu và trích xuất thông tin hữu ích, Data Engineer chịu trách nhiệm xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng dữ liệu. Vị trí này yêu cầu cần có kinh nghiệm dày dặn tích lũy thông quá quá trình làm Data Analyst và sẽ phù hợp với những bạn có thiên hướng về kỹ thuật nhiều hơn.

Vậy, cần chuẩn bị gì để trở thành một Data Engineer?

Câu trả lời chính là bạn cần tích lũy rất nhiều kiến thức công nghệ trong quá trình làm Data Analyst. Điểm cần thiết nhất của một Data Engineer là khả năng tạo và tích hợp APIs (giao diện lập trình ứng dụng). Ngoài ra, bạn cũng cần hiểu về luồng đi của data và từ đó cải thiện hiệu năng hệ thống. Cụ thể, bạn cần có kiến thức về:

  • Một số ngôn ngữ lập trình như Java, SQL và Python, cùng với các công cụ như Hadoop, MapReduce, Pig, Kafka, Hive, Apache Spark và Data Streaming, được sử dụng trong xử lý big data. Ngoài ra, cũng cần hiểu về cách tiếp cận cơ sở dữ liệu không có cấu trúc (NoSQL) như Amazon DynamoDB, MongoDB và Cassandra. Đối với việc lưu trữ dữ liệu trên các nền tảng đám mây, Data Engineer cần nắm vững các công nghệ như AWS, Google Cloud và Microsoft Azure, tùy thuộc vào công cụ được sử dụng trong công ty.
  • Data Engineer cần hiểu về các mô hình và cơ chế xử lý tải dữ liệu của các giải pháp làm việc với dữ liệu lớn, ví dụ như tự động điều chỉnh quy mô (auto scaling instance) của Amazon AWS. Tư duy xử lý vấn đề (Problem-Solving) cũng là một kỹ năng quan trọng, giúp xác định vấn đề và tối ưu quy trình đồng bộ dữ liệu theo thời gian thực. Ngoài ra, kiến thức về các loại kiến trúc dữ liệu và các phương pháp lưu trữ dữ liệu cũng cần được nắm vững.

Data Engineer - Kỹ sư dữ liệu

Data Scientist

Data Scientist là gì? Định nghĩa Nhà khoa học dữ liệu

Một vị trí được vinh danh là “Công việc sexy nhất thế kỉ 21” chính là Data Scientist, hay còn gọi là Nhà khoa học dữ liệu. Data Scientist là người phân tích và giải thích các dữ liệu phức tạp bằng những phương pháp phức tạp hơn như machine learning và deep learning, từ đó phát triển mô hình, đưa ra các dự đoán kết quả cho các phương án và chọn ra phương án tốt nhất cho doanh nghiệp.

Data Scientist chính là bậc thầy của cả hai vị trí bên trên, vì vị trí của một Nhà khoa học dữ liệu không chỉ yêu cầu phân tích kỹ, sâu, nghiên cứu nhiều hơn mà còn phải là người giỏi toán và có đam mê với những dữ liệu phức tạp. Một Data Scientist sẽ quyết định hướng đi của dữ liệu để Data Engineer triển khai và đặc điểm của dữ liệu cần thiết để Data Analyst tiến hành xử lý và phân tích.

Để trở thành một Data Scientist, bạn cần học những gì?

Để đảm nhận vai trò của một Data Scientist, bạn cần phải thu thập đủ kinh nghiệm và các kỹ năng khác nhau như phân tích, thống kê nâng cao, ngoài ra cũng cần có những hiểu biết đầy đủ về machine learning và deep learning… để xử lý mượt mà các dữ liệu phức tạp. Những kiến thức bạn cần trang bị bao gồm:

  • Kỹ năng vững vàng trong các ngôn ngữ và công cụ lập trình như Python, R và SQL,….Đặc biệt, để xử lý dữ liệu lớn và phức tạp thì Data Scientist còn phải thành thạo Machine Learning và Deep Learning.
  • Có khả năng thực hiện trực quan hóa những dữ liệu lớn và phức tạp thông qua các công cụ như Tableau hoặc Power BI để phát hiện các insight cho doanh nghiệp.
  • Hiểu biết sâu sắc về các định lý toán học, giải thuật và xác suất thống kê, có khả năng phân tích và giải thích các thuật toán. Với vị trí Data Scientist, kiến thức toán học cần nâng cao hơn là những khái niệm cơ bản.
  • Kiến thức chuyên ngành sâu rộng: Là những người dựa vào dữ liệu để đưa ra lựa chọn tốt nhất cho các phương án xử lý vấn đề của doanh nghiệp, Data Scientist cần phải hiểu rõ về sản phẩm, khách hàng và doanh nghiệp để có thể đưa ra những định hướng đúng đắn từ khâu dữ liệu đến xử lý phân tích và đưa ra quyết định.

Data Scientist - Nhà khoa học dữ liệu

Tóm lại, mỗi vị trí sẽ đóng vai trò khác nhau trong quá trình xử lý data.

Trong những bước đầu tiên của xử lý Data, chúng ta sẽ cần Data Engineer để xây dựng hệ thống, nền tảng thống kê và xử lý dữ liệu, sau đó là nhiệm vụ của Data Analyst để phân tích và trực quan hóa dữ liệu, từ đó Data Scientist sẽ dựa vào những dữ liệu đã được phân tích để lập mô hình và đưa ra dự đoán kết quả cho những phương án kinh doanh của doanh nghiệp.

Hy vọng bài viết này sẽ giúp bạn có cái nhìn toàn diện về những vị trí phổ biến trong ngành Data, cụ thể là Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist. Từ đó, bạn sẽ biết rằng mình phù hợp với vị trí nào và cần chuẩn bị những hành trang gì để chinh phục nghề nghiệp mong muốn!

Chương trình đào tạo: Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Kĩ sư dữ liệu, Lập trình ứng dụng.
Chất lượng nhất - Uy tín nhất - Nhiều học viên tin tưởng nhất
Hơn 8000 học viên ưu tú đã tốt nghiệp
Đăng ký tư vấn khóa học

*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn

*Vui lòng nhập họ tên của bạn

*Vui lòng chọn địa điểm học

*Vui lòng chọn giới tính

*Vui lòng chọn 1 trường


Các bài viết liên quan


Marketing Analytics - Dữ liệu và Tiếp thị Kỹ thuật số

Marketing Analytics - Dữ liệu và Tiếp thị Kỹ thuật số đang ngày càng trở thành một phần quan trọng của chiến lược truyền thông và tiếp cận khách hàng hiện đại. Việc sử dụng dữ liệu thông minh trong chiến dịch truyền thông và tiếp thị có thể giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược của mình, nâng cao hiệu quả và tăng cường tương tác với khách hàng. Marketing Analytics cho phép đo lường, quản lý và phân tích dữ liệu hiệu quả. Vậy cách để phân tích chúng là gì? Cùng MCI Việt Nam tìm hiểu ngay.

Dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo (AI): Tăng cường Đo lường và Hiệu suất Kinh doanh

Trong thời đại số hóa hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đã nổi lên như một trong những xu hướng hàng đầu trong lĩnh vực công nghệ. Khả năng của AI trong việc xử lý dữ liệu và học từ trải nghiệm thực tế đang thúc đẩy sự tiến bộ của phân tích dữ liệu hiện đại. Sự phát triển của AI mang ý nghĩa quan trọng đối với các chuyên gia phân tích dữ liệu, bởi vì nó không chỉ đưa ra các công cụ và kỹ thuật mới mà còn thay đổi bản chất của phân tích dữ liệu. Bài viết dưới đây sẽ giúp bạn khám phá mối liên hệ giữa dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) - cầu nối tăng cường hiệu suất kinh doanh.

TOP 05 cuốn sách Phân tích dữ liệu miễn phí bạn nên đọc 2024

Phân tích dữ liệu - nghề "làm mưa làm gió" thế kỷ 21 - là mảnh đất màu mỡ để mở ra cánh cửa "gieo trồng" trí tuệ nhân tạo (AI), Internet of Things (IoT)... Chúng ta đang sống trong thời đại công nghệ 4.0, nơi mọi người, dù có nền tảng và trình độ nào, đều cần liên tục trau dồi và học hỏi các kỹ năng mới. Hãy cùng Học viện Đào tạo Công nghệ MCI khám phá TOP 05 cuốn sách Phân tích dữ liệu hàng đầu mà bạn nên có trong bộ sưu tập sách của mình!

Các bài viết liên quan