Nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu là các loại hồ sơ công việc khác nhau trong các công ty Công nghệ thông tin.
Nhà khoa học dữ liệu
Nhà khoa học dữ liệu là công việc rất đặc biệt, người giám sát các chức năng tổng thể, cung cấp sự giám sát, trọng tâm là hiển thị thông tin, dữ liệu trong tương lai.
Kỹ sư dữ liệu
Data Engineer tập trung vào việc tối ưu hóa các kỹ thuật, xây dựng dữ liệu ở định dạng được yêu cầu, v.v.
Nhà phân tích dữ liệu
Nhà phân tích dữ liệu tập trung vào việc dọn dẹp dữ liệu, tổ chức dữ liệu thô, trực quan hóa dữ liệu và cung cấp phân tích kỹ thuật của dữ liệu.
Sau đây là một số khác biệt quan trọng giữa Nhà khoa học dữ liệu, Kỹ sư dữ liệu và Nhà phân tích dữ liệu.
| Sr. Không. | Phím | Nhà khoa học dữ liệu | Kỹ sư dữ liệu | Nhà phân tích dữ liệu |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Tiêu điểm | Nhà khoa học dữ liệu tập trung vào việc hiển thị dữ liệu trong tương lai. | Data Engineer tập trung vào việc cải tiến liên tục các kỹ thuật tiêu thụ dữ liệu. | Nhà phân tích dữ liệu tập trung vào phân tích kỹ thuật hiện tại của dữ liệu. |
| 2 | Vai trò | Các vai trò của Nhà khoa học dữ liệu là cung cấp khả năng học tập dữ liệu có giám sát / không giám sát, phân loại và hồi quy dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu đã sử dụng rất nhiều mạng nơ-ron, máy học để phân tích hồi quy liên tục. | Vai trò của Kỹ sư dữ liệu là xây dựng dữ liệu ở định dạng thích hợp. Một kỹ sư dữ liệu làm việc ở phía sau. Kỹ sư dữ liệu sử dụng các thuật toán máy học được tối ưu hóa để duy trì dữ liệu và cung cấp dữ liệu theo cách thích hợp nhất. | Data Analyst thực hiện làm sạch dữ liệu, sắp xếp dữ liệu thô, phân tích và trực quan hóa dữ liệu để diễn giải phân tích. |
| 3 | Kỹ năng cần thiết | Dữ liệu lớn:R, Python, SAS, Pig, Apache Spark, Cơ sở dữ liệu:Hadoop, SQL, Lập trình:Java, Perl. | Dữ liệu lớn:R, Python, SAS, SAS Miner. | Dữ liệu lớn:Pig, Cơ sở dữ liệu:Hive, Hadoop, MapReduce. |