Sự khác nhau giữa Data analytics, data engineering và data scientists?
công nghệ thông tin
Ngày nay khi chúng ta tương tác với những ứng dụng trên các nền tảng,từ website cho đến điện thoại di động,máy tính cá nhân … thì đã vô tình đóng góp một phần dữ liệu vào ứng dụng đó. Việc dữ liệu tăng tiến theo thời gian dẫn đến nhu cầu phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định cho định hướng công ty hay bất kì business nào càng ngày càng được mọi người lưu tâm hơn. Từ đó những vị trí phân tích dữ liệu ra đời,trong số đó nổi bật có Data Analyst,Data Engineer và Data Scientist
- Khái niệm về 3 vị trí
| Phân tích các dữ liệu số để giúp công ty có những quyết định tốt hơn trong business hoặc công ty | Là người chuẩn bị dữ liệu. Tất cả công đoạn từ phát triển,xây dựng,test và maintain toàn bộ hệ thống của công ty | Là người phân tích các dữ liệu phức tạp,kể cả là big data. Từ đó đánh giá và report lại kết quả cho business và công ty |
Data Analyst Thường thì những người ở mức fresher muốn bắt đầu con đường phân tích dữ liệu sẽ chọn Data Analyst làm vị trí đầu tiên. Ở vị trí này thì kĩ năng thống kê, xử lý dữ liệu,tạo model và tạo report sẽ gắn liền với vị trí này
Data Engineer Ở vị trí này yêu cầu một lượng kinh nghiệm nhất định ở vị trí Data Analyst. Điểm cần thiết nhất của một Data Engineer là khả năng tạo và tích hợp APIs. Họ cũng cần hiểu về luồng đi của data và cải thiện hiệu năng hệ thống
Data Scientist Là người phân tích và thông dịch các loại data phức tạp. Để đến được vị trí này thì kinh nghiệm và các kĩ năng cần thiết của Data Scientist(kĩ năng thống kê nâng cao ngoài ra việc hiểu về machine learning và big data cũng là một điểm cộng)
- Skill-Sets(Kĩ năng cần thiết)
| Kĩ năng lập trình | Kĩ năng quản lý dữ liệu kho và ETL | Kĩ năng thống kê và phân tích |
| Kĩ năng thống kê và viết script | Kĩ năng lập trình nâng cao | Kĩ năng khai thác dữ liệu |
| Kĩ năng báo cáo và phác họa lại data | Phân tích sử dụng Hadoop | Hiểu biết về Machine Learning và Deep Learning |
| Sử dụng những BI Tools ( Google Analytics, Tableu …) | Hiểu biết về SQL | Kĩ năng lập trình các ngôn ngữ phân tích dữ liệu nâng cao |
| Kĩ năng quản lý dữ liệu kho | Kiến trúc dữ liệu và hệ thống dữ liệu | Phân tích sử dụng Hadoop] |
- Vai trò ở từng các vị trí
| Chuẩn bị các bước trước khi thực hiện dữ liệu và thu thập dữ liệu | Phát triển, test và duy trì kiến trúc dữ liệu | Phát triển các Model |
| Kĩ năng báo cáo và thể hiện dữ liệu thành các biểu đồ | Hiểu độ phức tạp của lập trình | Thực hiện phân tích dữ liệu vận dụng kiến thức Machine Learning và Deep Learning |
| Chịu trách nhiệm cho phân tích và thống kê dữ liệu | Phát triển Machine Learning và phân tích model | Chuẩn bị các kế hoạch để phân tích dữ liệu |
| Đảm bảo việc thu thập và bảo trì dữ liệu | Tạo các luồng data và quá trình ETL của dữ liệu | Tích hợp và phân tích dữ liệu |
| Tối ưu hiệu quả và chất lượng thống kê | Đảm bảo độ chính xác và ổn định của hệ thống dữ liệu | Thu hẹp khoảng cách giữa ban quản trị và khách hàng |
Hi vọng qua bài này mọi người có thể hình dung một phần nào về mảng phân tích dữ liệu,vừa là thách thức vừa rất tiềm năng trong tương lai.
(Bài viết của bạn viet.luong qua nền tảng
Phúc Hưng
Ngày nay khi chúng ta tương tác với những ứng dụng trên các nền tảng,từ website cho đến điện thoại di động,máy tính cá nhân … thì đã vô tình đóng góp một phần dữ liệu vào ứng dụng đó. Việc dữ liệu tăng tiến theo thời gian dẫn đến nhu cầu phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định cho định hướng công ty hay bất kì business nào càng ngày càng được mọi người lưu tâm hơn. Từ đó những vị trí phân tích dữ liệu ra đời,trong số đó nổi bật có Data Analyst,Data Engineer và Data Scientist
Data Analyst Thường thì những người ở mức fresher muốn bắt đầu con đường phân tích dữ liệu sẽ chọn Data Analyst làm vị trí đầu tiên. Ở vị trí này thì kĩ năng thống kê, xử lý dữ liệu,tạo model và tạo report sẽ gắn liền với vị trí này
Data Engineer Ở vị trí này yêu cầu một lượng kinh nghiệm nhất định ở vị trí Data Analyst. Điểm cần thiết nhất của một Data Engineer là khả năng tạo và tích hợp APIs. Họ cũng cần hiểu về luồng đi của data và cải thiện hiệu năng hệ thống
Data Scientist Là người phân tích và thông dịch các loại data phức tạp. Để đến được vị trí này thì kinh nghiệm và các kĩ năng cần thiết của Data Scientist(kĩ năng thống kê nâng cao ngoài ra việc hiểu về machine learning và big data cũng là một điểm cộng)
Hi vọng qua bài này mọi người có thể hình dung một phần nào về mảng phân tích dữ liệu,vừa là thách thức vừa rất tiềm năng trong tương lai.
(Bài viết của bạn viet.luong qua nền tảng