Dữ liệu đóng một vai trò rất quan trọng đối với bất kỳ sự đưa ra quyết định nào. Thế giới ngày nay chạy hoàn toàn dựa 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.
Data has always been vital to any kind of decision making. Today’s world runs completely on data and none of today’s organizations would survive without data-driven decision making and strategic plans.
Tuy nhiên, còn khá nhiều người còn bối rối về công việc họ sẽ làm bởi vì họ không thực sự hiểu rõ các loại công việc liên quan đến xử lý data như. Thậm chí còn bối rối hơn khi các công ty định nghĩa về các vị trí này khác nhau. Cách duy nhất để biết chính xác vị trí mà bạn nộp vào là nhìn vào phần mô tả công việc bạn đang ứng tuyển mà công ty yêu cầu.
However, many people are perplexed about the work they will be doing since they are unfamiliar with the work term dealing with data such as data engineers, data analysts and data scientists. It's even more confusing when different companies have varied definitions for these positions. The only way to know what position you're seeking is to look at the job description that the organization demands.
Để hiểu hơn về sự khác nhau giữa 3 khái niệm này, chúng ta có thể tham khảo biểu đồ của Monica Rogati - Hierarchy.
To better comprehend the difference between these 3 concepts, we can refer to the chart of Monica Rogati - Hierarchy.
Kỹ sư dữ liệu là người chuyên chuẩn bị dữ liệu để có thể sử dụng cho phân tích. Kỹ sư dữ liệu cũng liên quan đến việc phát triển các nền tảng và kiến trúc để xử lý dữ liệu. Nói cách khác, một kỹ sư dữ liệu sẽ phát triển nền tảng cho các hoạt động dữ liệu khác nhau và chịu trách nhiệm thiết kế định dạng giúp cho các nhà khoa học và phân tích dữ liệu làm việc. Nhà phân tích dữ liệu chịu trách nhiệm các hành động ảnh hưởng đến phạm vi hiện tại của công ty. Còn một nhà khoa học dữ liệu sẽ chịu trách nhiệm khai thác sâu các khía cạnh trong tương lai từ dữ liệu hiện có và giúp các công ty đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Đôi khi nhà khoa học dữ liệu có thể làm luôn các tác vụ ở cả vị trí nhà phân tích dữ liệu.
A Data Engineer is a person who specializes in preparing data for analytical usage. Data Engineering also involves the development of platforms and architectures for data processing.
In other words, a data engineer develops the foundation for various data operations. A Data Engineer is responsible for designing the format for data scientists and analysts to work on. A data analyst is responsible for taking actionable that affect the current scope of the company. And, a data scientist is responsible for unearthing future insights from existing data and helping companies to make data-driven decisions, sometimes including data analyst positions.
Chi tiết hơn (More detail):
Kỹ sư dữ liệu có các trách nhiệm sau:
• Phát triển, xây dựng và duy trì kiến trúc dữ liệu.
• Tiến hành thử nghiệm trên nền tảng dữ liệu quy mô lớn.
• Xử lý nhật ký lỗi và xây dựng đường ống dẫn dữ liệu mạnh mẽ.
• Khả năng xử lý dữ liệu thô và phi cấu trúc.
• Đưa ra các khuyến nghị để cải thiện dữ liệu, chất lượng và hiệu quả của dữ liệu.
• Đảm bảo và hỗ trợ kiến trúc dữ liệu được sử dụng bởi các nhà khoa học và phân tích dữ liệu.
• Phát triển các quy trình dữ liệu để lập mô hình dữ liệu, khai thác và sản xuất dữ liệu.
A Data Engineer is supposed to have the following responsibilities:
• Development, construction, and maintenance of data architectures.
• Conducting testing on large scale data platforms.
• Handling error logs and building robust data pipelines.
• Ability to handle raw and unstructured data.
• Provide recommendations for data improvement, quality, and efficiency of data.
• Ensure and support the data architecture utilized by data scientists and analysts.
• Development of data processes for data modeling, mining, and data production.
Các trách nhiệm chính của Nhà phân tích dữ liệu:
• Phân tích dữ liệu thông qua mô tả thống kê .
• Sử dụng ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu để truy xuất và thao tác thông tin.
• Thực hiện lọc dữ liệu, làm sạch và chuyển đổi giai đoạn đầu.
• Trao đổi kết quả với nhóm bằng cách sử dụng trực quan hóa dữ liệu.
• Làm việc với đội ngũ quản lý để hiểu các yêu cầu kinh doanh.
The main responsibilities of a Data Analyst –
• Analyzing the data through descriptive statistics.
• Using database query languages to retrieve and manipulate information.
• Perform data filtering, cleaning and early stage transformation.
• Communicating results with the team using data visualization.
• Work with the management team to understand business requirements.
3. Nhà khoa học dữ liệu sẽ được yêu cầu thực hiện các trách nhiệm:
• Thực hiện tiền xử lý dữ liệu liên quan đến việc chuyển đổi dữ liệu cũng như làm sạch dữ liệu.
• Sử dụng các công cụ học máy khác nhau để dự báo và phân loại các mẫu trong dữ liệu.
• Tăng hiệu suất và độ chính xác của các thuật toán học máy thông qua tinh chỉnh và tối ưu hóa hiệu suất hơn nữa.
• Hiểu các yêu cầu của công ty và hình thành các câu hỏi cần được giải quyết.
• Sử dụng các công cụ kể chuyện mạnh mẽ để truyền đạt kết quả với các thành viên trong nhóm.
A Data Scientist is required to perform responsibilities:
• Performing data preprocessing that involves data transformation as well as data cleaning.
• Using various machine learning tools to forecast and classify patterns in the data.
• Increasing the performance and accuracy of machine learning algorithms through fine-tuning and further performance optimization.
• Understanding the requirements of the company and formulating questions that need to be addressed.
• Using robust storytelling tools to communicate results with the team members.
Nguồn: edureka , data-flair.training.