Kỹ thuật Dữ liệu có nghĩa là gì?

Do nhu cầu lớn, DataCamp đang chuẩn bị xây dựng một lộ trình Kỹ thuật Dữ liệu. Như hầu hết các thuật ngữ trong Vũ trụ Khoa học Dữ liệu ngày càng mở rộng, có rất nhiều mơ hồ quanh định nghĩa “Kỹ thuật Dữ liệu”. Một số Kỹ sư Dữ liệu làm rất nhiều báo cáo và bảng điều khiển. Một số dành phần lớn thời gian làm việc trên các đường ống dữ liệu. Những người khác lấy mã Python từ các Nhà khoa học Dữ liệu và tối ưu hóa để chạy bằng Java hoặc C.

Để bắt đầu xây dựng khóa học, chúng tôi cần chọn một định nghĩa duy nhất của “Kỹ sư Dữ liệu” để làm nền tảng. Sau nhiều cân nhắc và suy nghĩ, chúng tôi đã chọn diễn giải lại chương trình truyền hình Mỹ “Law and Order”:

Kỹ sư Dữ liệu vs Nhà phân tích Dữ liệu vs Nhà khoa học Dữ liệu

Trong thế giới Khoa học Dữ liệu, dữ liệu được đại diện bởi ba nghề riêng biệt nhưng quan trọng như nhau:

• Kỹ sư Dữ liệu, những người sử dụng ngôn ngữ lập trình để đảm bảo quyền truy cập vào dữ liệu và cơ sở dữ liệu một cách sạch, tin cậy và hiệu năng
• Nhà phân tích Dữ liệu, những người sử dụng ngôn ngữ lập trình, bảng tính và công cụ thông minh doanh nghiệp để mô tả và phân loại dữ liệu hiện có
• Nhà khoa học Dữ liệu, những người sử dụng thuật toán để dự đoán dữ liệu trong tương lai dựa trên thông tin hiện có

Ví dụ

Ví dụ, hãy tưởng tượng một công ty bán nhiều loại sofa khác nhau trên trang web của họ. Mỗi lần khách truy cập trang web nhấp vào một chiếc sofa cụ thể, một dữ liệu mới được tạo ra. Kỹ sư Dữ liệu sẽ xác định cách thu thập dữ liệu này, những loại siêu dữ liệu nào nên được gắn vào mỗi sự kiện nhấp chuột và cách lưu trữ dữ liệu theo định dạng dễ truy cập. Nhà phân tích Dữ liệu sẽ tạo trực quan hóa để giúp bộ phận bán hàng và tiếp thị theo dõi ai đang mua từng loại sofa và công ty kiếm được bao nhiêu tiền. Nhà khoa học Dữ liệu sẽ lấy dữ liệu về khách hàng đã mua từng loại sofa và dùng nó để dự đoán chiếc sofa phù hợp nhất cho mỗi khách truy cập mới vào trang web.

Kỹ sư dữ liệu là gì?

Đối với nhiều tổ chức, kỹ sư dữ liệu là những nhân sự đầu tiên trong đội ngũ dữ liệu. Trước khi dữ liệu thu thập được có thể được phân tích và tận dụng bằng các phương pháp dự đoán, dữ liệu cần được tổ chức và làm sạch. Kỹ sư Dữ liệu bắt đầu quá trình này bằng cách lập danh mục những gì đang được lưu trữ, gọi là lược đồ dữ liệu. Tiếp theo, họ cần chọn một vị trí lưu trữ đáng tin cậy, dễ truy cập, gọi là kho dữ liệu, để lưu dữ liệu. Ví dụ về hệ thống kho dữ liệu gồm Amazon Redshift hoặc Google Cloud. Cuối cùng, Kỹ sư Dữ liệu tạo các quy trình ETL (Trích xuất, Chuyển đổi và Nạp) để đảm bảo dữ liệu được đưa vào kho dữ liệu.

Khi tổ chức phát triển, Kỹ sư Dữ liệu chịu trách nhiệm tích hợp các nguồn dữ liệu mới vào hệ sinh thái dữ liệu và chuyển dữ liệu đã lưu vào các công cụ phân tích khác nhau. Khi kho dữ liệu trở nên rất lớn, Kỹ sư Dữ liệu phải tìm những cách mới để các phân tích đạt hiệu năng, chẳng hạn như song song hóa phân tích hoặc tạo các tập con nhỏ hơn để truy vấn nhanh.

Mối quan hệ giữa ba nghề

Trong vũ trụ Khoa học Dữ liệu, luôn có sự giao thoa giữa ba nghề. Kỹ sư Dữ liệu thường chịu trách nhiệm các dự án Phân tích Dữ liệu đơn giản hoặc chuyển đổi các thuật toán do Nhà khoa học Dữ liệu viết sang các định dạng mạnh mẽ hơn có thể chạy song song. Nhà phân tích Dữ liệu và Nhà khoa học Dữ liệu cần học các kỹ năng Kỹ thuật Dữ liệu cơ bản, đặc biệt nếu họ làm việc tại startup giai đoạn đầu nơi nguồn lực kỹ thuật còn khan hiếm.

Học kỹ thuật dữ liệu với DataCamp!

Tại DataCamp, chúng tôi rất hào hứng xây dựng các khóa học Kỹ thuật Dữ liệu. Chúng tôi biết mình muốn dạy gì và đang bắt đầu tuyển giảng viên để thiết kế các khóa học này. Nếu bạn quan tâm, hãy xem đơn ứng tuyển và danh sách các khóa học chúng tôi đang ưu tiên.