Ngày nay, với sự phát triển mạnh mẽ của dữ liệu, nhu cầu về các chuyên gia có kỹ năng xử lý dữ liệu đang ngày càng tăng nhanh. Một số những vị trí chính trong lĩnh vực này phải kể đến là những người phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu.
Mặc dù chức danh và trách nhiệm của họ có thể trùng nhau đôi chút, những mỗi vị trí đều có những đóng góp quan trọng và riêng biệt trong việc trích xuất thông tin từ dữ liệu. Hiểu sự khác biệt giữa những vai trò này có thể giúp những chuyên gia mới nghề và các tổ chức lựa chọn đúng hướng nghề nghiệp và nhóm dự án hiệu quả nhất.
Data Analyst (Chuyên viên Phân Tích Dữ Liệu)
Kết nối dữ liệu với các bên liên quan kinh doanh
Người phân tích dữ liệu là những người giải thích dữ liệu. Nhiệm vụ chính của họ là rút ra những thông tin ý nghĩa từ dữ liệu và trình bày nó một cách dễ hiểu cho các bên liên quan kinh doanh. Họ đóng vai trò quan trọng trong việc nối cầu giữa các quy trình kỹ thuật xử lý dữ liệu và các ứng dụng thực tế của dữ liệu đó để hỗ trợ việc ra quyết định.
Thường thì, người phân tích dữ liệu sẽ dành một lượng thời gian đáng kể để kết nối với các bên liên quan kinh doanh, hiểu rõ yêu cầu của họ và tùy chỉnh các báo cáo và biểu đồ dữ liệu để đáp ứng những nhu cầu kinh doanh cụ thể.
Họ sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu khác nhau để xử lý, làm sạch và phân tích dữ liệu. Sự thành thạo trong SQL, Excel và các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau hoặc Power BI thường là điều cần thiết đối với người phân tích dữ liệu.
- Statistics for Data Science and Business Analysis (Best Seller)
- IBM Data Analyst
- Business Data Analyst:Excel/VBA/Macros/PowerQuery/PowerPivot
- Applied Data Science for Data Analysts
- Become a Data Analyst: Excel, SQL & Tableau – 3-in-1 Bundle
Data Scientist (Nhà Khoa Học Dữ Liệu)
Chuyên gia về lập trình và giải thuật
Nhà khoa học dữ liệu, ngược lại, tập trung nhiều hơn vào các khía cạnh kỹ thuật của dữ liệu. Họ thành thạo trong các ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R và có nền tảng vững chắc về thống kê và giải thuật học máy. Mục tiêu chính của họ là phát triển các mô hình dự đoán, xây dựng các giải thuật và tạo ra các giải pháp dựa trên dữ liệu cho các vấn đề phức tạp.
Khác với người phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu phải làm việc với nhiều mã lập trình và dành nhiều thời gian đáng kể để thử nghiệm các giải thuật khác nhau, điều chỉnh các mô hình và tiến hành nghiên cứu dữ liệu một cách tỉ mỉ.
Công việc của họ thường bao gồm phân tích thống kê, khai phá dữ liệu và nhận diện mẫu. Nhà khoa học dữ liệu cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc khám phá những hướng mới cho việc ra quyết định dựa trên dữ liệu và tối ưu hóa quy trình kinh doanh.
Data Engineer (Kỹ Sư Dữ Liệu)
Nhà thiết kế hạ tầng dữ liệu
Kỹ sư dữ liệu là những anh hùng vô danh xây dựng và duy trì hạ tầng dữ liệu, cho phép dữ liệu di chuyển một cách liền mạch giữa các hệ thống và ứng dụng khác nhau. Họ chịu trách nhiệm thiết kế, triển khai và quản lý đường ống dữ liệu thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
Trong khi kỹ sư dữ liệu có thể làm việc với dữ liệu, nhưng họ thường ít tập trung vào học máy và giải thuật. Thay vào đó, sự thành thạo của họ nằm ở các lĩnh vực như lưu trữ dữ liệu, quản lý cơ sở dữ liệu, dữ liệu trực tuyến và quy trình ETL (Extract, Transform, Load).
Việc thành thạo trong các ngôn ngữ lập trình như Python, Java hoặc Scala, cũng như hiểu biết về các nền tảng điện toán đám mây như AWS hoặc Azure là điều cần thiết đối với kỹ sư dữ liệu.
ML Engineer (Kỹ sư Máy học)
Xây dựng và triển khai các mô hình máy học
Kỹ sư máy học là những nhà chuyên môn trong việc xây dựng và triển khai các mô hình máy học. Họ tạo ra những thuật toán thông minh để trích xuất thông tin từ dữ liệu và dự đoán xu hướng tương lai. Tinh thông về lập trình và kiến thức sâu về học máy, kỹ sư Machine Learning là những chiến binh không mặt mũi, đóng vai trò quan trọng trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào thế giới thực.
- Machine Learning A-Z™: AI, Python & R + ChatGPT Bonus [2023] (Best Seller)
- Data Science Specialization
- Applied Data Science
- Applied Data Science with Python
Tính linh hoạt về vai trò và trách nhiệm của các chức danh
Lĩnh vực dữ liệu rất đa dạng, việc nhận ra rằng tên và trách nhiệm công việc có thể thay đổi đáng kể giữa các ngành công nghiệp và các dự án là rất quan trọng. Một số công ty có thể hoán đổi các tên chức danh giữa người phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu, dẫn đến sự nhầm lẫn về các vai trò cụ thể của họ.
Hơn nữa, trách nhiệm của những vai trò này có thể thay đổi theo sự phát triển của công nghệ và mức độ phát triển dữ liệu của tổ chức. Ví dụ, một người phân tích dữ liệu có thể đảm nhiệm một số nhiệm vụ kỹ sư dữ liệu, hoặc một kỹ sư dữ liệu có thể tham gia vào các dự án khoa học dữ liệu.
Sự linh hoạt và sẵn lòng học hỏi kỹ năng mới là điều quan trọng đối với những chuyên gia trong lĩnh vực này, đảm bảo rằng họ luôn phù hợp và có khả năng giải quyết những thách thức mới nổi trong thế giới dữ liệu.
(Theo Kevin Rosamont)