So sánh Data Engineer và Data Scientist: Lựa chọn nào phù hợp với bạn?

Trong kỷ nguyên số hóa, dữ liệu được ví như nguồn dầu mỏ mới của mọi doanh nghiệp. Tuy nhiên, nếu chỉ tồn tại ở dạng thô, dầu mỏ hay dữ liệu đều không có giá trị. Để biến những con số vô hồn thành lợi nhuận và chiến lược, doanh nghiệp cần đến những chuyên gia công nghệ xuất sắc. 

Trong đó, Data Engineer và Data Scientist là hai vị trí then chốt, thường xuyên được nhắc đến nhiều nhất.

Mặc dù cùng làm việc trong phòng dữ liệu, hai vị trí này lại đảm nhận những vai trò hoàn toàn khác nhau nhưng bổ trợ chặt chẽ cho nhau. Việc nhầm lẫn giữa hai khái niệm này không chỉ khiến các bạn sinh viên, người chuyển ngành lạc lối khi định hướng, mà còn khiến doanh nghiệp gặp khó khăn trong khâu tuyển dụng. Bài viết này sẽ phân tích chuyên sâu, bóc tách từng khía cạnh để giúp bạn có cái nhìn chuẩn xác nhất về hai nghề nghiệp hấp dẫn này.

Data Engineer và Data Scientist là gì?

Để hiểu một cách đơn giản và trực quan nhất, chúng ta hãy hình dung toàn bộ hệ thống dữ liệu của một doanh nghiệp giống như một nhà máy sản xuất nước sạch quy mô lớn.

Data Engineer là gì?

Data Engineer hay Kỹ sư dữ liệu chính là những người thiết kế, xây dựng và vận hành toàn bộ hệ thống đường ống dẫn nước của nhà máy. Trong thực tế, dữ liệu của doanh nghiệp không nằm tập trung một chỗ. Chúng phân tán ở khắp nơi: từ ứng dụng trên điện thoại, lượt click trên website, thông tin mua hàng tại quầy, cho đến các chiến dịch quảng cáo trên mạng xã hội.

Nhiệm vụ của Kỹ sư dữ liệu là bắc những cây cầu, xây những đường ống thu gom toàn bộ nguồn dữ liệu thô, lộn xộn đó về một bộ lọc trung tâm. Tại đây, họ tiến hành làm sạch, loại bỏ rác, sắp xếp lại theo một trật tự chuẩn chỉnh và lưu trữ an toàn trong các kho chứa lớn. Nếu không có họ, doanh nghiệp sẽ đối mặt với tình trạng dữ liệu bị tắc nghẽn, thất thoát hoặc sai lệch.

Data Scientist là gì?

Data Scientist hay Nhà khoa học dữ liệu chính là những chuyên gia nghiên cứu nguồn nước đã được làm sạch trong kho chứa. Họ không dành thời gian để sửa đường ống hay lo lắng về việc hệ thống có bị sập hay không. Công việc của họ là mổ xẻ, phân tích nguồn nước đó để tìm ra các khoáng chất quý hiếm, hoặc nghiên cứu công thức pha chế ra những loại đồ uống mới mang lại doanh thu cho doanh nghiệp.

Nói cách khác, Nhà khoa học dữ liệu sẽ sử dụng các phương pháp toán học, thuật toán học máy và trí tuệ nhân tạo để khai phá các xu hướng ẩn giấu trong quá khứ. Từ đó, họ đưa ra các mô hình dự báo chính xác về hành vi khách hàng hoặc xu hướng thị trường trong tương lai, giúp ban giám đốc đưa ra các quyết định kinh doanh mang tính chiến lược.

Bảng so sánh nhanh Data Engineer vs Data Scientist

Trước khi đi vào phân tích chi tiết, bạn có thể nhìn vào bảng tổng quan dưới đây để nắm bắt nhanh những điểm khác biệt căn bản giữa hai vị trí:

5 Điểm khác biệt cốt lõi giữa Data Engineer và Data Scientist

Để hiểu sâu hơn về bản chất, chúng ta cần mổ xẻ hai công việc này qua 5 lăng kính thực tế từ nhiệm vụ hàng ngày cho đến công cụ và cơ hội thị trường.

1. Nhiệm vụ và trách nhiệm hàng ngày

Một ngày làm việc của Data Engineer xoay quanh các bài toán về kỹ thuật và hệ thống. Họ phải liên tục kiểm tra xem các đường ống tự động có hoạt động trơn tru không, dữ liệu từ các nguồn có đổ về đúng giờ không. Nếu một ngày đẹp trời hệ thống bị quá tải do lượng người dùng tăng đột biến, Kỹ sư dữ liệu phải là người đứng ra tối ưu hóa mã nguồn, nâng cấp hạ tầng để hệ thống không bị sập. Họ tập trung vào việc xử lý thô, chuyển đổi định dạng dữ liệu để đảm bảo tính sẵn sàng và chính xác cao nhất.

Trong khi đó, ngày làm việc của Data Scientist lại ngập tràn trong các giả thuyết và các mô hình toán học. Sau khi lấy được dữ liệu sạch từ kho do Kỹ sư cung cấp, họ sẽ ngồi phân tích các chỉ số. Họ đặt ra các câu hỏi như: Tại sao doanh thu tháng này giảm? Nhóm khách hàng nào có nguy cơ rời bỏ dịch vụ cao nhất? Sau đó, họ viết code để huấn luyện các mô hình máy tính tự động nhận diện hành vi và đưa ra cảnh báo sớm cho phòng kinh doanh.

2. Bộ kỹ năng chuyên môn

Sự khác biệt về nhiệm vụ dẫn đến sự phân hóa rõ rệt trong bộ kỹ năng của hai bên.

Data Engineer đòi hỏi một nền tảng lập trình phần mềm cực kỳ vững chắc, tương tự như các kỹ sư phát triển hệ thống backend. Họ phải thành thạo các ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ về xử lý dữ liệu lớn như Java, Scala, Python và đặc biệt là kỹ năng viết truy vấn SQL ở mức độ thượng thừa. Ngoài ra, họ phải có kiến thức chuyên sâu về kiến trúc máy tính, hệ thống phân tán và các công nghệ điện toán đám mây.

Ngược lại, Data Scientist không cần quá nặng nề về việc tối ưu phần cứng, nhưng bắt buộc phải là một bậc thầy về toán học và xác suất thống kê. Họ cần hiểu rõ bản chất của các thuật toán, biết khi nào nên dùng mô hình hồi quy, khi nào nên dùng mạng thần kinh nhân tạo. Kỹ năng quan trọng không kém của một Nhà khoa học dữ liệu là tư duy kinh doanh và năng lực truyền tải thông tin. Họ phải biết cách dịch những con số khô khan thành câu chuyện dễ hiểu bằng ngôn ngữ kinh doanh để thuyết phục ban giám đốc.

Các công cụ dành cho Data Engineer sẽ được học trong Chương trình Data Engineer & Big Data – Airflow, Spark, Kafka Thực Chiến 

3. Công cụ làm việc phổ biến

Nhìn vào màn hình làm việc của một Data Engineer, bạn sẽ thấy họ sử dụng các công cụ quản lý dòng chảy dữ liệu tự động như Apache Airflow, dbt. Khi xử lý lượng dữ liệu khổng lồ lên tới hàng Terabyte hay Petabyte, họ sẽ dùng đến các nền tảng xử lý phân tán như Apache Spark, Hadoop hoặc Kafka. Hệ thống lưu trữ của họ thường nằm trên các nền tảng đám mây lớn như AWS, Google Cloud hay Azure.

Màn hình của một Data Scientist thì lại quen thuộc với các môi trường lập trình như Jupyter Notebook sử dụng ngôn ngữ Python hoặc R. Họ thường xuyên gọi các thư viện chuyên dụng về học máy và học sâu như Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch. Để trực quan hóa các kết quả nghiên cứu thành các biểu đồ sinh động, họ sẽ sử dụng các công cụ như Tableau hoặc Power BI.

4. Sản phẩm đầu ra

Sản phẩm của Data Engineer mang tính vô hình đối với người dùng cuối nhưng lại là xương sống của cả công ty. Đó là một hệ thống kho dữ liệu vận hành hoàn hảo, tự động cập nhật mỗi giờ, mỗi ngày mà không xảy ra lỗi. Đó là những bảng dữ liệu đã được chuẩn hóa, gọn gàng, sẵn sàng cho bất kỳ phòng ban nào truy xuất khi cần.

Sản phẩm của Data Scientist mang tính hữu hình và ứng dụng trực tiếp vào sản phẩm hoặc chiến lược. Đó có thể là tính năng gợi ý bài hát trên ứng dụng nghe nhạc, hệ thống tự động phát hiện giao dịch gian lận của ngân hàng, hoặc một bản báo cáo phân tích chỉ ra phân khúc khách hàng tiềm năng mới mà doanh nghiệp nên đầu tư trong quý tới.

5. Mức lương và cơ hội việc làm thị trường hiện nay

Cả hai vị trí này đều thuộc nhóm những nghề có thu nhập cao nhất trong ngành công nghệ thông tin hiện nay. Tuy nhiên, xu hướng tuyển dụng đang có sự chuyển dịch rõ rệt.

Cách đây vài năm, làn sóng truyền thông tung hô Nhà khoa học dữ liệu khiến các doanh nghiệp ồ ạt tuyển dụng vị trí này. Tuy nhiên, sau đó nhiều công ty nhận ra họ đã đi sai quy trình: họ tuyển Nhà khoa học về nhưng lại không có hệ thống hạ tầng dữ liệu sẵn có, dẫn đến việc các chuyên gia toán học phải đi làm những công việc dọn dẹp dữ liệu thủ công rất lãng phí thời gian.

Chính vì vậy, trong giai đoạn hiện tại, nhu cầu tuyển dụng Data Engineer đang bùng nổ mạnh mẽ hơn bao giờ hết. Các doanh nghiệp hiểu rằng họ cần phải xây móng nhà thật vững chắc trước khi muốn xây tầng cao bằng trí tuệ nhân tạo. Cơ hội việc làm cho Kỹ sư dữ liệu cực kỳ rộng mở và mức lương của họ đôi khi còn nhỉnh hơn do sự khan hiếm nhân lực có tay nghề kỹ thuật cao.

Họ phối hợp với nhau như thế nào?

Trong một dự án dữ liệu thành công, hai vị trí này không hoạt động độc lập mà là hai mắt xích trong một vòng khép kín.

Hãy tưởng tượng một ngân hàng muốn xây dựng tính năng tự động duyệt khoản vay tiêu dùng cho khách hàng trong vòng 3 phút. Quy trình phối hợp sẽ diễn ra như sau: Đầu tiên, Data Engineer sẽ thiết lập hệ thống thu thập lịch sử giao dịch, điểm tín dụng và hành vi sử dụng ứng dụng của khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau, cam kết dòng dữ liệu này đổ về kho lưu trữ theo thời gian thực một cách an toàn.

Tiếp theo, Data Scientist sẽ vào kho dữ liệu này, lấy thông tin của hàng triệu khách hàng trong quá khứ để nghiên cứu và xây dựng một thuật toán dự đoán: Với hành vi như vậy, khả năng khách hàng bùng nợ là bao nhiêu phần trăm?

Khi thuật toán đã đạt độ chính xác cao trên máy tính thử nghiệm, Data Scientist không thể tự mình tích hợp nó vào ứng dụng ngân hàng cho hàng triệu người dùng được vì thiếu kỹ năng hệ thống. Lúc này, Data Engineer sẽ quay trở lại, tiếp quản mô hình đó, tối ưu hóa mã nguồn và đưa nó lên hệ thống máy chủ lớn, giúp thuật toán có thể chạy tự động bất cứ khi nào có khách hàng bấm nút đăng ký vay trên điện thoại.

Các câu hỏi thường gặp về Data Engineer và Data Scientist

Học ngành nào ra để làm Data Engineer hoặc Data Scientist?

Cả hai vị trí này đều ưu tiên những người tốt nghiệp các ngành thuộc khối khoa học, công nghệ, kỹ thuật và toán học. Nếu bạn học Khoa học máy tính, Kỹ thuật phần mềm hay Hệ thống thông tin quản lý, bạn sẽ có lợi thế rất lớn khi đi theo hướng Data Engineer vì đã có sẵn tư duy lập trình và cấu trúc dữ liệu. Nếu bạn tốt nghiệp các ngành như Toán tin, Thống kê dữ liệu, Kinh tế lượng hoặc Tài chính định lượng, bạn sẽ có bệ phóng tốt để trở thành Data Scientist nhờ tư duy phân tích toán học nhạy bén.

Data Engineer có thể chuyển sang làm Data Scientist và ngược lại không?

Câu trả lời là hoàn toàn được, nhưng hướng chuyển từ Kỹ sư dữ liệu sang Nhà khoa học dữ liệu thường phổ biến và có phần thuận lợi hơn. Kỹ sư dữ liệu đã sở hữu kỹ năng lập trình rất mạnh, khi muốn chuyển hướng, họ chỉ cần tập trung học thêm về các kiến thức xác suất thống kê nâng cao và nguyên lý hoạt động của các thuật toán học máy. Ngược lại, một Nhà khoa học dữ liệu muốn lội ngược dòng sang làm Kỹ sư dữ liệu sẽ phải đối mặt với một lượng kiến thức kỹ thuật khổng lồ về hạ tầng phần cứng, mạng máy tính và quản trị hệ thống phân tán vốn không phải thế mạnh của họ.

Một người có thể làm cả hai vị trí cùng lúc không?

Tại các tập đoàn công nghệ lớn có dòng dữ liệu khổng lồ, việc một người kiêm nhiệm cả hai là điều không thể vì khối lượng công việc chuyên sâu của mỗi bên cực kỳ lớn. Tuy nhiên, tại các công ty khởi nghiệp hoặc các doanh nghiệp vừa và nhỏ mới bắt đầu chuyển đổi số, bạn sẽ thấy sự xuất hiện của các Full stack Data Scientist. Họ là những người đa năng, chấp nhận tự mình đi làm sạch dữ liệu thô, tự dựng đường ống sơ sướt rồi tự chạy mô hình phân tích để giải quyết các bài toán quy mô nhỏ của công ty.

Không giỏi Toán có làm được Data Scientist không?

Thực tế là rất khó. Nếu bạn không mạnh về toán, bạn vẫn có thể học code để gọi các thư viện có sẵn nhằm chạy ra kết quả. Tuy nhiên, bạn sẽ chỉ dừng lại ở mức độ của một người thợ sử dụng công cụ. Khi mô hình xảy ra lỗi hoặc khi đối mặt với những bài toán kinh doanh đặc thù chưa từng có tiền lệ, nếu không hiểu bản chất toán học đằng sau, bạn sẽ không thể tùy biến, tối ưu hóa thuật toán để đưa ra giải pháp chính xác cho doanh nghiệp.

Nên học Data Engineer hay Data Scientist? Đi tìm định hướng phù hợp

Việc lựa chọn hướng đi nào không phụ thuộc vào việc nghề nào hot hơn hay kiếm được nhiều tiền hơn, mà hoàn toàn phụ thuộc vào tính cách, thế mạnh và đam mê của chính bạn.

Bạn nên chọn con đường trở thành Data Engineer nếu bạn là người yêu thích lập trình thuần túy, đam mê việc tối ưu hóa mã nguồn để hệ thống chạy nhanh hơn dù chỉ một mili giây. Bạn thích làm việc độc lập ở hậu trường, đối mặt với các kiến trúc máy tính phức tạp và không có nhu cầu giải thích, thuyết trình quá nhiều với những người không làm kỹ thuật.

Bạn nên chọn con đường trở thành Data Scientist nếu bạn là người có tính cách tò mò, thích khám phá và luôn đặt câu hỏi ẩn sau những hiện tượng đời sống. Bạn yêu thích các con số toán học, có tư duy phản biện tốt và đặc biệt là bạn thích giao tiếp, muốn dùng những phát hiện của mình để thuyết phục người khác, trực tiếp đóng góp vào các quyết định thay đổi vận mệnh kinh doanh của công ty.

Tóm lại, Kỹ sư dữ liệu là người xây nền móng, còn Nhà khoa học dữ liệu là người xây tầng cao. Cả hai đều là những mảnh ghép không thể tách rời trong bức tranh công nghệ hiện đại. Hiểu rõ bản thân mạnh ở điểm nào sẽ giúp bạn chọn được bệ phóng vững chắc nhất trên con đường chinh phục thế giới dữ liệu đầy hấp dẫn.

Nhận lộ trình học Data Science thực chiến tại: Khóa Học Data Science & Machine Learning Advance