Nhà khoa học dữ liệu so với Kỹ sư dữ liệu: Chúng khác nhau như thế nào?

Dữ liệu là loại dầu mới với nhiều khía cạnh để thăm dò. Từ việc trích xuất dữ liệu cho đến cơ sở hạ tầng hệ thống cần thiết để chứa luồng dữ liệu này, khái niệm về tổ chức dữ liệu tiếp tục được mở rộng. Vì lý do này, mỗi vai trò phức tạp được chia thành các lĩnh vực khác nhau.

Hai nghề nghiệp mới nhất và thú vị nhất trong lĩnh vực này là khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu, rất phù hợp cho những ai có chung sở thích xử lý dữ liệu. Phần khó khăn là lựa chọn phù hợp nhất cho bạn. Bài viết này so sánh cả hai nghề nghiệp trong lĩnh vực công nghệ, làm nổi bật các yêu cầu của họ để bạn có thể đưa ra quyết định đúng đắn.

Nhà khoa học dữ liệu làm gì?

Vai trò đầu tiên của một nhà khoa học dữ liệu là hiểu một vấn đề kinh doanh. Bạn chỉ có thể giải thích dữ liệu sau khi bạn hiểu vấn đề kinh doanh. Một nhà khoa học dữ liệu cũng thu thập dữ liệu thô—có cấu trúc và không có cấu trúc—từ các nguồn khác nhau như máy chủ web, cơ sở dữ liệu và kho lưu trữ trực tuyến.

Sau đó, chuẩn bị dữ liệu tiếp theo, bao gồm làm sạch dữ liệu bạn đã thu thập và chuyển đổi dữ liệu đó thành dữ liệu hữu ích. Ở giai đoạn này, bạn sẽ tìm kiếm các loại dữ liệu không nhất quán, các loại dữ liệu bị thiếu hoặc trùng lặp và các thuộc tính sai chính tả.

Các nhà khoa học dữ liệu phải loại bỏ những lỗi này để có được một đống dữ liệu toàn diện, đó là lý do tại sao việc chuẩn bị dữ liệu là một trong những phần phức tạp nhất khi trở thành nhà khoa học dữ liệu. Sau khi hoàn tất quá trình làm sạch dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu sẽ sửa đổi và chuyển đổi kết quả thành dữ liệu có thể đọc được mà các bên liên quan có thể diễn giải bằng các phương pháp trực quan hóa dữ liệu tốt nhất.

Bạn cũng sẽ sử dụng các phương pháp phân tích dữ liệu khám phá để tạo các mô hình và thuật toán được sử dụng trong khai thác dữ liệu từ các kho dữ liệu lớn. Một quy trình bao gồm xác định và tinh chỉnh dữ liệu đã làm sạch, đồng thời chọn các tính năng và biến để khai thác dữ liệu. Một số khía cạnh của khoa học dữ liệu yêu cầu lập trình, vì vậy bạn cần phải làm quen với các ngôn ngữ lập trình cơ bản.

Kỹ sư dữ liệu làm gì?

Vai trò của một kỹ sư dữ liệu khá đơn giản. Trong khi một nhà khoa học dữ liệu chịu trách nhiệm biến dữ liệu thô thành các dạng đơn giản và dễ đọc, thì các kỹ sư dữ liệu chịu trách nhiệm xây dựng các hệ thống trợ giúp với những sửa đổi này.

Công việc của kỹ sư dữ liệu là lấy các bộ dữ liệu phức tạp từ một ứng dụng hoặc công cụ của bên thứ ba và xử lý chúng theo cách giúp các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu dễ dàng truy cập và sử dụng. Do đó, các kỹ sư dữ liệu tập trung vào việc xây dựng cơ sở hạ tầng hệ thống giúp lấy dữ liệu, làm cho chúng sẵn sàng để các nhà khoa học dữ liệu sử dụng.

Khai thác dữ liệu thường được thực hiện thông qua các đường ống dữ liệu được xây dựng bởi các kỹ sư dữ liệu. Một trong những cách để lấy dữ liệu là sử dụng API (giao diện lập trình ứng dụng). Là một kỹ sư dữ liệu, vai trò của bạn là viết một loạt mã thực hiện lệnh gọi API tương tác với máy chủ của các nguồn mà họ đang lấy dữ liệu từ đó.

Bằng cách này, việc thu thập dữ liệu bắt đầu theo kiểu phát trực tuyến hoặc quy trình hàng loạt. Do đó, điều quan trọng là phải hiểu các ngôn ngữ lập trình phức tạp với tư cách là một kỹ sư dữ liệu. Bước tiếp theo trong kỹ thuật dữ liệu là chuyển đổi dữ liệu để phù hợp với bộ lưu trữ dữ liệu của bạn.

Sự khác biệt chính giữa nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu là người trước thiết kế mô hình và thuật toán để diễn giải dữ liệu thô, trong khi người sau duy trì và tạo hệ thống thu thập dữ liệu thô. Một kỹ sư dữ liệu xây dựng xương sống và cơ sở hạ tầng được sử dụng trong khoa học dữ liệu.

1. Giáo dục

Một nhà khoa học dữ liệu cần có bằng cử nhân về khoa học dữ liệu hoặc lĩnh vực liên quan để bắt đầu sự nghiệp của họ. Tuy nhiên, hầu hết các nhà tuyển dụng thích một cá nhân có bằng thạc sĩ. Bằng tốt nghiệp có thể giúp bạn nổi bật.

Bạn cũng có thể cần tham gia chương trình đào tạo về khoa học dữ liệu để có được một số kiến ​​thức và kinh nghiệm trong lĩnh vực này. Một nhà khoa học dữ liệu cũng cần có hiểu biết sâu sắc về khai thác dữ liệu, cơ sở hạ tầng dữ liệu lớn, số liệu thống kê và thuật toán học máy.

Mặt khác, một kỹ sư dữ liệu cần phải có nền tảng vững chắc về công nghệ phần mềm và kỹ năng phân tích xuất sắc từ việc nghiên cứu toán học ứng dụng, vật lý và thống kê. Để tiếp xúc tốt hơn, bạn cũng nên tham gia các chương trình thực tập, nơi bạn có thể thực hành những gì bạn đã học.

Không giống như trở thành một nhà khoa học dữ liệu, bạn không cần bằng thạc sĩ về kỹ thuật dữ liệu. Bằng cử nhân là đủ, nhưng bạn sẽ cần tham gia các khóa học về cấu trúc dữ liệu, viết mã và quản lý cơ sở dữ liệu.

2. Kỹ năng

Một nhà khoa học dữ liệu cần trau dồi các kỹ năng khác nhau dành riêng cho khoa học dữ liệu. Một số trong số này là trực quan hóa dữ liệu, sắp xếp dữ liệu, toán học và lập trình. Bạn cần có kiến ​​thức sâu rộng về Python, JavaScript, SQL và Scala để lập trình. Bạn sẽ cần chúng để tạo các mô hình và thuật toán.

Trong khi đó, một kỹ sư dữ liệu cần các kỹ năng như phân tích dữ liệu, kho dữ liệu, máy học cơ bản và kiến ​​thức về hệ điều hành. Họ cũng cần các kỹ năng mềm như giao tiếp, tư duy phản biện và kỹ năng hợp tác. Một kỹ sư dữ liệu cũng cần phải có kỹ năng về các ngôn ngữ lập trình như Java, Python, C và C++.

Cuối cùng, một kỹ sư dữ liệu cần phải làm quen với các công cụ Python ETL và các công cụ đường dẫn dữ liệu như Fivetran, Talend Open Studio và IBM DataStage. Những công cụ ETL này rất cần thiết để trích xuất dữ liệu từ các trang web khác nhau.

3. Tiền lương

Theo Thật, mức lương cơ bản trung bình cho một nhà khoa học dữ liệu là 97.678 đô la. Mức lương này có thể lên tới 188.972 đô la, bao gồm các khoản tiền thưởng khác bằng tiền mặt, chia sẻ lợi nhuận, tiền boa hoặc hoa hồng.

Hầu hết các nhà tuyển dụng ở Hoa Kỳ cung cấp các lợi ích phi tiền mặt 401 (k) ngoài việc cung cấp bảo hiểm, các chương trình chăm sóc sức khỏe và quyền làm việc tại nhà. Tuy nhiên, những lợi ích này phụ thuộc vào nhà tuyển dụng của bạn và mức độ kinh nghiệm của bạn.

Ngược lại, các kỹ sư dữ liệu kiếm được mức lương cơ bản trung bình là 112.680 đô la, theo Thật vậy, mức lương này có thể lên tới 218.627 đô la hàng năm. Họ cũng có thể được hưởng các đặc quyền như giảm giá cho nhân viên, bảo hiểm và các lợi ích phi tiền mặt như kết hợp 401(k) và 401(k). Những lợi ích này cũng phụ thuộc vào chủ lao động, mức độ kinh nghiệm, vai trò công việc và trình độ của bạn.

4. Kinh nghiệm

Bạn có thể đăng ký các vai trò cấp đầu vào với ít nhất một năm kinh nghiệm trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, bạn cần phải chuyển từ một lĩnh vực liên quan như công nghệ thông tin để thực hiện tốt các vai trò này.

Nhưng nếu bạn đang bắt đầu từ con số không, thì việc lấy bằng thạc sĩ và có kinh nghiệm liên quan với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu sẽ giúp bạn có được những vị trí tốt hơn. Do đó, để trở thành một nhà khoa học dữ liệu chính thức, bạn sẽ cần khoảng 3-5 năm kinh nghiệm chất lượng làm việc với vai trò thực tập và là một nhà khoa học dữ liệu cấp đầu vào.

Một kỹ sư dữ liệu cũng có ít nhất một năm kinh nghiệm để đảm nhận vai trò mới bắt đầu sau khi có bằng cử nhân về kỹ thuật dữ liệu. Tuy nhiên, những vai trò này thường rất hiếm. Bạn cũng có thể chuyển từ vai trò liên quan đến dữ liệu sang kỹ thuật dữ liệu. Nhưng bạn sẽ cần 4-5 năm kinh nghiệm liên quan để có được công việc tốt hơn với tư cách là kỹ sư dữ liệu.

5. Cơ hội nghề nghiệp

Có rất nhiều cơ hội nghề nghiệp cho các nhà khoa học dữ liệu dựa trên kinh nghiệm của bạn. Các công ty được xếp hạng hàng đầu như Meta, Ford Motor Company và HP sử dụng chuyên môn của các nhà khoa học dữ liệu. Họ cũng sẽ tìm thấy các cơ hội về y tế, học thuật, thông tin và chính phủ.

Một kỹ sư dữ liệu cũng có cơ hội nghề nghiệp mở rộng theo mức độ kinh nghiệm của họ. Các công ty như Netflix, Apple và Capital cần các kỹ sư dữ liệu để hỗ trợ các nhà khoa học dữ liệu. Kỹ sư dữ liệu làm việc trong các công ty lớn và trong các lĩnh vực liên quan đến kinh doanh. Họ cũng phù hợp với giới hàn lâm, thông tin và công nghệ; bất cứ nơi nào yêu cầu xử lý dữ liệu.

Chọn con đường sự nghiệp phù hợp với bạn

Sự nghiệp của cả hai đều phong phú và vững chắc. Chúng cung cấp mức độ tiếp xúc tối đa và cho phép bạn làm việc với các công ty được xếp hạng hàng đầu. Tuy nhiên, bạn cần làm bài tập về nhà của mình để tìm ra công việc hoàn hảo liên quan đến dữ liệu. Viết ra sở thích của bạn cũng sẽ hữu ích, để bạn có thể chọn nghề nghiệp phù hợp với mục tiêu của mình.