HomeOur Team
Sự khác biệt giữa Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist
Others
Sự khác biệt giữa Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist
viet.luong
viet.luong
September 28, 2020
1 min

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

  1. Khái niệm về 3 vị trí
Data AnalystData EngineerData Scientist
Phân tích các dữ liệu số để giúp công ty có những quyết định tốt hơn trong business hoặc công tyLà người chuẩn bị dữ liệu. Tất cả công đoạn từ phát triển ,xây dựng,test và maintain toàn bộ hệ thống của công tyLà 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)

  1. Skill-Sets(Kĩ năng cần thiết)
Data AnalystData EngineerData Scientist
Kĩ năng lập trìnhKĩ năng quản lý dữ liệu kho và ETLKĩ năng thống kê và phân tích
Kĩ năng thống kê và viết scriptKĩ năng lập trình nâng caoKĩ năng khai thác dữ liệu
Kĩ năng báo cáo và phác họa lại dataPhân tích sử dụng HadoopHiểu biết về Machine Learning và Deep Learning
Sử dụng những BI Tools ( Google Analytics, Tableu …)Hiểu biết về SQLKĩ năng lập trình các ngôn ngữ phân tích dữ liệu nâng cao
Kĩ năng quản lý dữ liệu khoKiến trúc dữ liệu và hệ thống dữ liệuPhân tích sử dụng Hadoop]
  1. Vai trò ở từng các vị trí
Data AnalystData EngineerData Scientist
Chuẩn bị các bước trước khi thực hiện dữ liệu và thu thập dữ liệuPhát triển, test và duy trì kiến trúc dữ liệuPhát triển các Model
Kĩ năng báo cáo và thể hiện dữ liệu thành các biểu đồHiểu độ phức tạp của lập trìnhThực hiện phân tích dữ liệu vận dụng kiến thức Machine Learning và Deep Learning
Chịu trách nhiệm cho phân tích và thống kê dữ liệuPhát triển Machine Learning và phân tích modelChuẩn bị các kế hoạch để phân tích dữ liệu
Đảm bảo việc thu thập và bảo trì dữ liệuTạo các luồng data và quá trình ETL của dữ liệuTích hợp và phân tích dữ liệu
Tối ưu hiệu quả và chất lượng thống kêĐảm bảo độ chính xác và ổn định của hệ thống dữ liệuThu 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


Tags

#data analyst#data engineer#data scientist#092020
viet.luong

viet.luong

Developer

Related Posts

Imperative và Declarative trong Swift
Articles
Imperative và Declarative trong Swift
September 28, 2020
2 min
iOS 14 SDK có gì mới
News
iOS 14 SDK có gì mới
September 25, 2020
5 min
Kỹ năng Phỏng vấn – Đánh giá ( Interviewing – Assessing skills )
Softskills
Kỹ năng Phỏng vấn – Đánh giá ( Interviewing – Assessing skills )
September 21, 2020
2 min
© 2021, All Rights Reserved.

Quick Links

HomeOur Team

Social Media