Tự học Data Analyst với Excel tại nhà chỉ 199K Tìm hiểu thêm Mua Ngay!

Tại Sao Bạn Nên Cân Nhắc Trở Thành Một Kỹ Sư Dữ Liệu Thay Vì Một Nhà Khoa Học Dữ Liệu?

Khoa học dữ liệu đã là một chủ đề nóng trong một thời gian, nhưng một vị vua mới của rừng xanh đã xuất hiện - các Kỹ sư dữ liệu.
Liu Liu

tai-sao-ban-nen-can-nhac-tro-thanh-mot-ky-su-du-lieu-thay-vi-mot-nha-khoa-hoc-du-lieu

Tôi chỉ muốn nói rằng việc bạn chọn Khoa học dữ liệu hay Kỹ thuật dữ liệu cuối cùng sẽ phụ thuộc vào sở thích của bạn và đam mê của bạn nằm ở đâu. Tuy nhiên, nếu bạn đang phân vân không biết nên chọn cái nào vì chúng có lợi ích ngang nhau, thì hãy tiếp tục đọc!

Khoa học dữ liệu đã là một chủ đề nóng trong một thời gian, nhưng một vị vua mới của rừng xanh đã xuất hiện - các kỹ sư dữ liệu. Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ với bạn một số lý do tại sao bạn có thể muốn cân nhắc theo đuổi Kỹ thuật dữ liệu thay vì Khoa học dữ liệu.

Lưu ý rằng đây là một bài viết có quan điểm và hãy chọn lọc những gì bạn muốn từ bài viết này. Điều đó đang được nói, tôi hy vọng bạn thích!

1. Kỹ thuật dữ liệu về cơ bản quan trọng hơn khoa học dữ liệu.

Tất cả chúng ta đều đã nghe câu nói “rác vào, rác ra”, nhưng chỉ đến bây giờ các công ty mới bắt đầu thực sự hiểu ý nghĩa của điều này. Học máy và Học sâu có thể mạnh mẽ nhưng chỉ trong những trường hợp rất đặc biệt. Bên cạnh thực tế là cần phải có một lượng dữ liệu đáng kể và việc sử dụng thực tế cho ML và DL, các công ty cần phải đáp ứng nhu cầu phân cấp dữ liệu từ dưới lên.

tai-sao-ban-nen-can-nhac-tro-thanh-mot-ky-su-du-lieu-thay-vi-mot-nha-khoa-hoc-du-lieu1

Giống như cách chúng ta có nhu cầu vật chất (tức là thức ăn và nước uống) trước nhu cầu xã hội (tức là nhu cầu về các mối quan hệ), các công ty cần đáp ứng một số yêu cầu thường thuộc phạm vi kỹ thuật dữ liệu. Lưu ý rằng khoa học dữ liệu, cụ thể là học máy và học sâu, là những điều quan trọng cuối cùng.

Nói một cách đơn giản, không thể có Khoa học dữ liệu nếu không có kỹ thuật dữ liệu. Kỹ thuật dữ liệu là nền tảng cho một công ty dựa trên dữ liệu thành công.

2. Nhu cầu về kỹ sư dữ liệu đang tăng lên rất nhiều.

Như tôi đã nói trước đây, các công ty đang nhận ra nhu cầu về Kỹ sư dữ liệu. Do đó, nhu cầu về Kỹ sư dữ liệu ngày càng tăng tại thời điểm này và có bằng chứng.

Theo báo cáo phỏng vấn Khoa học dữ liệu của Interview Query, số lượng các cuộc phỏng vấn về Khoa học dữ liệu chỉ tăng 10% từ năm 2019 đến 2020, trong khi số lượng các cuộc phỏng vấn về Kỹ thuật dữ liệu tăng 40% trong cùng khoảng thời gian!

Đồng thời, Mihail Eric đã tiến hành phân tích các tin tuyển dụng Y-Combinator và nhận thấy rằng có khoảng 70% vị trí kỹ sư dữ liệu được tuyển dụng nhiều hơn so với vị trí nhà khoa học dữ liệu.

Có thể bạn đang thắc mắc “Chắc tăng trưởng cao hơn nhiều, nhưng xét về con số tuyệt đối thì sao?”

Tôi đã thu thập dữ liệu trên web, tất cả các tin tuyển dụng Nhà khoa học dữ liệu và Kỹ sư dữ liệu từ Indeed, Monster và SimplyHired và tôi nhận thấy rằng số lượng danh sách công việc là như nhau cho cả hai!

Nhìn chung, có 16577 việc làm Nhà khoa học dữ liệu và 16262 việc làm Kỹ sư dữ liệu.

tai-sao-ban-nen-can-nhac-tro-thanh-mot-ky-su-du-lieu-thay-vi-mot-nha-khoa-hoc-du-lieu2

3. Các kỹ năng kỹ thuật dữ liệu cực kỳ hữu ích với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu.

Ở các công ty lâu đời hơn, công việc thường được tách biệt để các Nhà khoa học dữ liệu có thể tập trung vào công việc khoa học dữ liệu và các Kỹ sư dữ liệu có thể tập trung vào công việc kỹ thuật dữ liệu.

Nhưng điều này thường không đúng với hầu hết các công ty. Tôi muốn nói rằng, phần lớn các công ty thực sự yêu cầu các Nhà khoa học dữ liệu của họ biết một số kỹ năng kỹ thuật dữ liệu.

Rất nhiều Nhà khoa học dữ liệu cuối cùng yêu cầu các kỹ năng kỹ thuật dữ liệu.

Việc biết các kỹ năng kỹ thuật dữ liệu với tư cách là một Nhà khoa học dữ liệu cũng vô cùng hữu ích và tôi sẽ đưa ra một ví dụ: Nếu bạn là nhà phân tích kinh doanh không biết SQL, bạn sẽ phải nhờ nhà phân tích dữ liệu truy vấn thông tin mỗi khi bạn muốn thu thập thông tin chuyên sâu, điều này tạo ra nút cổ chai trong quy trình làm việc của bạn. Tương tự, nếu bạn là một Nhà khoa học dữ liệu mà không có kiến ​​thức cơ bản về kỹ sư dữ liệu, chắc chắn sẽ có lúc bạn phải nhờ người khác sửa đường dẫn ETL hoặc làm sạch dữ liệu thay vì tự mình làm.

4. Khoa học dữ liệu dễ học hơn kỹ thuật dữ liệu.

Theo tôi, việc học khoa học dữ liệu với tư cách là một kỹ sư dữ liệu sẽ dễ dàng hơn nhiều so với học các kỹ năng kỹ thuật dữ liệu với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu. Tại sao? Đơn giản là có nhiều tài nguyên hơn cho khoa học dữ liệu và có một số công cụ và thư viện đã được xây dựng để làm cho khoa học dữ liệu trở nên dễ dàng hơn.

Và vì vậy, nếu bạn đang bắt đầu sự nghiệp của mình, cá nhân tôi nghĩ rằng bạn nên đầu tư thời gian để học kỹ thuật dữ liệu hơn là khoa học dữ liệu vì bạn có nhiều thời gian hơn để đầu tư. Khi bạn đang làm một công việc toàn thời gian và mới bắt đầu sự nghiệp được vài năm, bạn có thể thấy rằng mình không có khả năng hoặc sức lực để đầu tư nhiều thời gian vào việc học. Từ quan điểm đó, tôi nghĩ tốt hơn hết là học lĩnh vực khó hơn trước.

5. Một thị trường cơ hội chưa được khai thác.

Tôi không chỉ nói về cơ hội việc làm mà còn là cơ hội để đổi mới và làm cho kỹ thuật dữ liệu trở nên dễ dàng hơn với các công cụ và phương pháp mới.

Khi khoa học dữ liệu ban đầu được quảng cáo rầm rộ, mọi người nhận thấy một số rào cản đối với việc học khoa học dữ liệu, như mô hình hóa dữ liệu và triển khai mô hình. Sau đó, các công ty như PyCaret và Gradio đã xuất hiện để giải quyết những vấn đề này.

Hiện tại, chúng tôi đang ở giai đoạn đầu với kỹ thuật dữ liệu và tôi thấy trước một số cơ hội giúp kỹ thuật dữ liệu dễ dàng hơn.

Cảm ơn vì đã đọc!

Mặc dù đây là một bài viết có nhiều quan điểm, nhưng tôi hy vọng rằng điều này sẽ làm sáng tỏ một chút lý do tại sao bạn có thể muốn trở thành một kỹ sư dữ liệu. Tôi muốn nhắc lại rằng việc bạn chọn khoa học dữ liệu hay kỹ thuật dữ liệu cuối cùng sẽ phụ thuộc vào sở thích của bạn và đam mê của bạn nằm ở đâu. Như mọi khi, tôi chúc bạn may mắn nhất trong nỗ lực của mình!

Không chắc chắn những gì để đọc tiếp theo? Tôi đã chọn một bài viết khác cho bạn:

 Và một số khác!

Copyright Disclaimer:

This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:

Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.

Tham khảo các bài viết cùng chủ đề:

1. Lộ Trình Nghiên Cứu Khoa Học Dữ Liệu Hoàn Chỉnh
2. 10 Lầm Tưởng Về Khoa Học Dữ Liệu Bị Lật Tẩy
3. Sự khác biệt giữa Nhà khoa học dữ liệu và Nhà phân tích dữ liệu là gì?

Đăng nhận xét

Cookie Consent
We serve cookies on this site to analyze traffic, remember your preferences, and optimize your experience.
Oops!
It seems there is something wrong with your internet connection. Please connect to the internet and start browsing again.
AdBlock Detected!
We have detected that you are using adblocking plugin in your browser.
The revenue we earn by the advertisements is used to manage this website, we request you to whitelist our website in your adblocking plugin.
Site is Blocked
Sorry! This site is not available in your country.