Data Scientist vs Data Engineer: Nghề nào hợp với bạn?

Data Scientist và Data Engineer là hai vai trò nổi bật trong lĩnh vực dữ liệu. Tuy nhiên, không ít người vẫn nhầm lẫn về công việc cụ thể, kỹ năng cần có, hay lộ trình phát triển của hai vị trí này. Nếu bạn đang phân vân giữa Data Scientist vs Data Engineer, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ để đưa ra lựa chọn nghề nghiệp phù hợp.

Đọc bài viết này để hiểu ngay:

• Data Scientist và Data Engineer khác nhau thế nào về: trách nhiệm, kỹ năng, học vấn và cơ hội nghề nghiệp
• Data Scientist vs Data Engineer – vai trò nào phù hợp hơn với bạn?
• Mức lương của 2 vị trí có sự khác biệt do đâu?
• Data Engineer có thể trở thành Data Scientist không?

So sánh tổng quan Data Scientist vs Data Engineer

Trước khi đi sâu vào phân tích sự khác biệt, cùng hiểu nhanh về điểm chung của Data Scientist và Data Engineer: Cả hai vị trí đều có vai trò trong lĩnh vực xử lý, phân tích dữ liệu lớn và cùng hướng đến mục tiêu chung: biến dữ liệu thô thành thông tin có giá trị phục vụ cho hoạt động kinh doanh hoặc kỹ thuật.

Data Scientist và Data Engineer đều làm việc với hệ thống lưu trữ dữ liệu, cần kỹ năng lập trình, hiểu biết về cấu trúc dữ liệu và khả năng làm việc với các công cụ hiện đại như SQL, Python, hoặc Spark. 

Chính vì cùng chia sẻ nền tảng và công cụ, nhiều người thường nhầm lẫn giữa hai vị trí này. Tuy nhiên, sự khác biệt nằm ở mục tiêu và phạm vi công việc:

• Data Scientist là người phân tích dữ liệu đó để rút ra được thông tin quan trọng từ dữ liệu, xây dựng mô hình dự đoán và hỗ trợ ra quyết định trong tương lai.
• Data Engineer là người xây dựng hệ thống và luồng dữ liệu để đảm bảo dữ liệu sẵn sàng, ổn định và có thể sử dụng được.

Sự nhầm lẫn này đôi khi dẫn đến tình huống ứng viên bị hỏi sai trọng tâm, hoặc lựa chọn sai hướng phát triển vì chưa phân biệt rõ vai trò của từng vị trí. Bảng ở dưới đây sẽ cho bạn thấy một cái nhìn tổng quan về sự khác nhau của Data Scientist và Data Engineer:

Cùng phân tích chi tiết hơn sự khác nhau giữa 2 vị trí theo 4 tiêu chí cốt lõi ở trên nhé:

Data Scientist vs Data Engineer: Trách nhiệm và mô tả công việc

Data Scientist (Chuyên viên khoa học dữ liệu)

Trong một dự án, Data Scientist chịu trách nhiệm phân tích, mô hình hóa và truyền đạt thông tin từ dữ liệu. Nói cách khác, họ là người có khả năng “kể chuyện bằng dữ liệu” – giải thích cách các yếu tố trong dữ liệu tác động lẫn nhau để dẫn đến kết quả cuối cùng. Họ đóng vai trò quan trọng trong việc giúp tổ chức đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng và dữ liệu thực tế. 

Công việc của họ bao gồm:

• Trích xuất dữ liệu: Ở bước này, Data Scientist thường phối hợp chặt chẽ với Data Engineer để hiểu cách dữ liệu được thu thập, lưu trữ và luân chuyển trong hệ thống. Vì dữ liệu đầu vào có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau – chẳng hạn như cơ sở dữ liệu giao dịch, API, hoặc các file log – việc nắm bắt luồng dữ liệu là điều cần thiết để đảm bảo sử dụng đúng dữ liệu cho mục tiêu phân tích.
• Làm sạch dữ liệu: Đây là một trong những bước quan trọng nhất và tốn nhiều thời gian trong quy trình làm việc của Data Scientist. Dữ liệu thực tế thường chứa nhiều lỗi như sai chính tả (typo), giá trị bị thiếu (missing), hoặc trùng lặp (duplicate). Nếu không xử lý kỹ ở giai đoạn này, các vấn đề sẽ lan sang giai đoạn mô hình hóa và làm sai lệch kết quả. Đó là lý do giới chuyên môn thường nhấn mạnh nguyên tắc: “Garbage in, garbage out” – dữ liệu đầu vào không chất lượng sẽ dẫn đến kết quả đầu ra thiếu chính xác và khó tin cậy.
• Phân tích dữ liệu: Data Scientist thực hiện việc khai thác và xử lý các tập dữ liệu lớn nhằm phát hiện xu hướng, mối quan hệ ẩn, và các yếu tố tác động đến kết quả mà doanh nghiệp quan tâm. Quá trình này thường sử dụng các phương pháp thống kê mô tả, phân tích đa biến và các kỹ thuật học máy cơ bản để làm rõ các mẫu (patterns) có trong dữ liệu.
• Xây dựng mô hình: Dựa trên dữ liệu lịch sử, Data Scientist xây dựng các mô hình AI hoặc Machine Learning nhằm dự đoán xu hướng tương lai – ví dụ như hành vi người dùng, biến động thị trường, hoặc các nguy cơ tiềm ẩn. Những mô hình này giúp tổ chức đưa ra quyết định chủ động thay vì chỉ phản ứng bị động với dữ kiện đã xảy ra.
• Trực quan hóa dữ liệu: Data Scientist chuyển các phát hiện phức tạp thành biểu đồ, báo cáo hoặc dashboard dễ hiểu, giúp các bên liên quan – bao gồm cả những người không chuyên về kỹ thuật – nắm bắt thông tin nhanh chóng và dễ hiểu vấn đề cũng như kết quả.
• Triển khai dữ liệu và hỗ trợ chiến lược: Data Scientist sẽ phối hợp với các bộ phận kinh doanh để đưa ra khuyến nghị dựa trên dữ liệu, đóng vai trò quan trọng trong việc định hướng chiến lược, cải thiện hiệu suất vận hành và hỗ trợ doanh nghiệp tăng trưởng dựa trên dữ liệu thực tiễn.

Đọc thêm: Data Scientist là làm gì: Công việc và kỹ năng cần có

Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu)

Data Engineer được coi là kỹ sư xây dựng cấu trúc dữ liệu ở một dự án. Họ xây dựng và duy trì hệ thống xử lý dữ liệu – đóng vai trò như “kỹ sư hạ tầng” giúp dữ liệu được thu thập, tổ chức và phân phối một cách hiệu quả, đáng tin cậy. Trách nhiệm chính bao gồm:

• Xây dựng quy trình xử lý dữ liệu: Data Engineer thiết kế và triển khai các pipeline dữ liệu – hệ thống tự động thực hiện các bước trích xuất (extract), biến đổi (transform), và tải dữ liệu (load) từ nhiều nguồn khác nhau vào hệ thống lưu trữ (data warehouse, data lake). Đây là xương sống để đảm bảo dữ liệu sẵn sàng cho các phân tích sau này.
• Bảo trì kiến trúc dữ liệu: Sau khi pipeline được triển khai, Data Engineer có nhiệm vụ theo dõi, tối ưu và mở rộng hệ thống khi dữ liệu phát triển. Họ xử lý các vấn đề về hiệu năng, lỗi xử lý, cấu hình tài nguyên và áp dụng các kỹ thuật như partitioning, caching, indexing để tối ưu tốc độ và chi phí vận hành.
• Quản lý và tổ chức dữ liệu: Họ chịu trách nhiệm thiết kế cách lưu trữ phù hợp (ví dụ: lưu dưới định dạng parquet, hoặc tạo bảng phân vùng trên hệ thống warehouse như Snowflake). Đồng thời, họ cũng đảm bảo dữ liệu được lưu trữ an toàn, dễ truy xuất và tuân thủ các tiêu chuẩn về quản trị dữ liệu (data governance, phân quyền truy cập…).

Đọc thêm: Data Engineer: Công việc, Kỹ năng, Mức lương thế nào?

Data Scientist vs Data Engineer: Yêu cầu về kỹ năng

Data Scientist

Để trở thành một Data Scientist và phát triển bền vững ở vai trò này, ứng viên cần các kỹ năng cốt lõi dưới đây:

• Xác suất và thống kê: Đây là một trong những kỹ năng quan trọng nhất đối với một Data Scientist. Hầu hết các mô hình phân tích, thuật toán và dự đoán đều dựa trên các nguyên lý xác suất và thống kê. Việc nắm vững kiến thức này không chỉ giúp bạn sử dụng đúng mô hình, mà còn biết khi nào nên áp dụng mô hình nào cho phù hợp. Ngoài ra, kỹ năng thống kê còn hỗ trợ trong việc phân tích phân phối dữ liệu, kiểm định giả thuyết và đánh giá mối tương quan giữa các biến – những yếu tố then chốt để đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của kết quả phân tích.
• Mô hình học máy: Trong lĩnh vực AI/Machine Learning, có rất nhiều loại mô hình được thiết kế để giải quyết các bài toán khác nhau như phân loại, hồi quy, phân cụm hoặc phát hiện bất thường. Một Data Scientist cần hiểu rõ các thuật toán học máy phổ biến và biết cách lựa chọn, huấn luyện cũng như đánh giá mô hình phù hợp với mục tiêu phân tích. Kiến thức này giúp bạn xây dựng các mô hình dự đoán chính xác và khai thác tối đa giá trị từ dữ liệu lịch sử.
• Lập trình (Python hoặc R): Hiện nay có nhiều nền tảng giúp bạn xây dựng mô hình mà không cần lập trình. Tuy nhiên, đối với một Data Scientist thì lập trình là một kỹ năng không thể thiếu, nó giúp bạn tự động hóa việc phân tích dữ liệu hay tùy chỉnh (customize) mô hình của mình. Hai ngôn ngữ phổ biến nhất trong lĩnh vực khoa học dữ liệu là Python và R. Python được ưa chuộng nhờ hệ sinh thái phong phú (pandas, scikit-learn, TensorFlow), trong khi R mạnh về phân tích thống kê và trực quan hóa.
• Trực quan hóa dữ liệu: Data Scientist cần biết cách trình bày kết quả phân tích thông qua biểu đồ, dashboard hoặc báo cáo trực quan nhằm truyền đạt thông tin một cách rõ ràng và dễ hiểu. Kỹ năng này giúp chuyển đổi các phân tích phức tạp thành hình ảnh dễ tiếp cận, hỗ trợ quá trình ra quyết định và tạo sự đồng thuận giữa doanh nghiệp và khách hàng. Một số công cụ phổ biến trong trực quan hóa dữ liệu bao gồm: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau và Power BI.

Data Engineer

Data Engineer cần sở hữu nền tảng kỹ thuật vững chắc cùng kinh nghiệm làm việc với các công cụ và công nghệ dữ liệu hiện đại. Các kỹ năng quan trọng bao gồm:

• Lập trình: Lập trình là công việc hằng ngày của một Data Engineer nên bạn cần thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình như Java, Scala hoặc Python để xử lý dữ liệu ở quy mô lớn và xây dựng các pipeline tự động. Ngoài ra, SQL là kỹ năng bắt buộc để truy vấn và thao tác dữ liệu trong các hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ hoặc phi quan hệ.
• Kho dữ liệu và ETL (Extract, Transform, Load): Vì đặc thù công việc gắn liền với dữ liệu, Data Engineer cần có kiến thức vững về mô hình kho dữ liệu (data warehouse) và quy trình ETL – họ phải hiểu cách trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, xử lý và chuyển đổi định dạng, làm sạch dữ liệu, sau đó tải vào hệ thống lưu trữ trung tâm để phục vụ cho các hoạt động phân tích và báo cáo.
• Hệ thống cơ sở dữ liệu (Database Systems): Hiểu rõ cách hoạt động của các hệ quản trị cơ sở dữ liệu như MySQL, PostgreSQL, MongoDB hoặc Cassandra để thiết kế cấu trúc lưu trữ phù hợp với từng loại dữ liệu và mục tiêu sử dụng. Ngoài khả năng lựa chọn hệ thống phù hợp, bạn còn phải tối ưu hóa hiệu năng truy vấn thông qua việc thiết kế cấu trúc bảng hợp lý, phân vùng dữ liệu (partitioning), cũng như lựa chọn định dạng lưu trữ hiệu quả (như Parquet, ORC). Đây là yếu tố quan trọng giúp tăng tốc xử lý và giảm chi phí tài nguyên trong các pipeline dữ liệu lớn.
• Công nghệ dữ liệu lớn (Big Data Technologies): Data Engineer thường xuyên làm việc với các công cụ xử lý dữ liệu phân tán như Hadoop, Apache Spark, và Hive. Những công nghệ này cho phép xử lý dữ liệu ở quy mô lớn với tốc độ cao, đồng thời đảm bảo khả năng mở rộng và tính ổn định của hệ thống.

Data Scientist vs Data Engineer: Yêu cầu về trình độ học vấn

Mặc dù cả Data Engineer và Data Scientist đều yêu cầu nền tảng học vấn vững chắc về công nghệ và phân tích dữ liệu, nhưng mức độ kỳ vọng của nhà tuyển dụng đối với từng vị trí lại khác biệt đáng kể.

Data Scientist

Vị trí thường được xem là thiên về nghiên cứu và mô hình hóa dữ liệu nâng cao, do đó yêu cầu học vấn thường cao hơn. Theo khảo sát của 365 Data Science (2024), gần 30% nhà tuyển dụng yêu cầu ứng viên có bằng Thạc sĩ, và hơn 24% ưu tiên Tiến sĩ. Ứng viên nên có nền tảng học thuật về Toán học, Thống kê, Khoa học máy tính, hoặc các ngành liên quan có đào tạo về thuật toán và phân tích thống kê chuyên sâu. Ngoài ra, các chứng chỉ bổ sung về Machine Learning, Cloud Computing hoặc phân tích dữ liệu cũng là điểm cộng khi ứng tuyển.

Data Engineer

Các nhà tuyển dụng thường yêu cầu bằng cử nhân trong các ngành như Khoa học máy tính, Kỹ thuật phần mềm, Hệ thống thông tin, hoặc Công nghệ thông tin. Theo cùng khảo sát, gần 40% tin tuyển dụng Data Engineer chấp nhận ứng viên có bằng cử nhân, và chỉ 4% yêu cầu bằng Tiến sĩ – cho thấy đây là vị trí được đánh giá cao về kỹ năng kỹ thuật thực hành hơn là học thuật chuyên sâu.

Tóm lại

• Nếu bạn định hướng trở thành Data Engineer, bạn có thể tự tin bắt đầu khi có nền tảng kỹ thuật vững và bằng cử nhân chuyên ngành phù hợp.
• Nếu bạn theo đuổi Data Scientist, đặc biệt làm ở các dự án có sản phẩm công nghệ phức tạp hoặc định hướng R&D, bạn sẽ cần đầu tư nghiêm túc vào học thuật và kỹ năng phân tích định lượng chuyên sâu.

Data Scientist vs Data Engineer: Con đường sự nghiệp

Lộ trình phát triển sự nghiệp của Data Scientist

• Data Analyst / Junior Data Scientist: Data Scientist thường bắt đầu sự nghiệp ở vai trò phân tích dữ liệu, trực quan hóa kết quả và hỗ trợ các Data Scientist cấp cao trong việc chuẩn bị dữ liệu cũng như triển khai các mô hình dự đoán cơ bản. Vị trí này giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc về tư duy phân tích, hiểu rõ quy trình xử lý dữ liệu, cũng như làm quen với các công nghệ và công cụ mà doanh nghiệp đang sử dụng.
• Mid-level Data Scientist: Ở vị trí này này, bạn đã có khả năng tự chủ trong việc thiết kế và triển khai các dự án phân tích từ đầu đến cuối. Mid-level Data Scientist thường làm việc chặt chẽ với các phòng ban như marketing, vận hành hoặc sản phẩm để hiểu rõ yêu cầu của dự án, xây dựng mô hình dự đoán, đánh giá hiệu quả mô hình và đề xuất các giải pháp tối ưu hóa chiến lược ra quyết định dựa trên dữ liệu.
• Senior Data Scientist: Senior Data Scientist chịu trách nhiệm giải quyết các bài toán phân tích phức tạp có ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất và chiến lược kinh doanh. Họ đồng thời giám sát quy trình phân tích dữ liệu, đảm bảo tính chính xác và hiệu quả của mô hình, đề xuất giải pháp công nghệ mới và đóng vai trò cố vấn cho các thành viên cấp dưới trong nhóm.
• AI Researcher / Specialist (tùy chọn nhánh chuyên sâu): Một số Data Scientist chuyển hướng sang các lĩnh vực chuyên sâu như Natural Language Programming (NLP), Computer Vision hoặc Reinforcement Learning – tập trung nghiên cứu, cải tiến mô hình.
• Lead Data Scientist / Head of Data Science: Lãnh đạo chịu trách nhiệm điều phối dự án, quản lý đội nhóm và hoạch định chiến lược dữ liệu toàn diện. Ở cấp cao hơn, bạn có thể trở thành Data Science Manager hoặc Director of Data, nắm vai trò chiến lược trong việc định hình cách tổ chức tận dụng dữ liệu.

Lộ trình phát triển sự nghiệp của Data Engineer

• Junior Data Engineer: Vị trí khởi điểm dành cho những bạn mới tốt nghiệp, công việc thường chủ yếu là hỗ trợ xây dựng pipeline, xử lý dữ liệu thô và học hỏi cách thiết kế hệ thống lưu trữ.
• Data Engineer: Ở cấp độ này, bạn có thể tự chủ trong việc phát triển ETL pipeline, triển khai các giải pháp lưu trữ và đảm bảo dữ liệu được xử lý ổn định, hiệu quả.
• Senior Data Engineer: Bạn được đảm nhận các dự án phức tạp hơn, tối ưu hiệu năng hệ thống, đảm bảo tính mở rộng và độ tin cậy của kiến trúc dữ liệu. Ngoài ra, bạn cũng bắt đầu mentoring cho các thành viên cấp dưới.
• Lead Data Engineer / Head of Data Platform: Vai trò lãnh đạo kỹ thuật, định hướng kiến trúc dữ liệu tổng thể và quản lý đội ngũ kỹ sư dữ liệu. Trong một số tổ chức, vị trí này có thể chuyển thành Head of Data Infrastructure hoặc Director of Data Engineering.

Đọc thêm: Lộ trình Data Engineer: Từ nền tảng đến thực chiến

Data Scientist vs Data Engineer: Vai trò nào phù hợp với bạn?

Việc lựa chọn giữa Data Scientist và Data Engineer không đơn thuần là chọn một vị trí việc làm, mà là xác định hướng phát triển nghề nghiệp dài hạn phù hợp với sở thích, kỹ năng và mục tiêu cá nhân. Dưới đây là một số yếu tố bạn nên cân nhắc:

• Sở thích cá nhân khi làm việc với dữ liệu: Nếu bạn thích lập trình, tối ưu hóa hiệu năng hệ thống, xây dựng và giám sát pipeline dữ liệu, bạn có xu hướng phù hợp với Data Engineer. Ngược lại, nếu bạn hứng thú với việc phân tích, mô hình hóa và kể chuyện bằng dữ liệu – để giúp doanh nghiệp ra quyết định dựa trên dự đoán – thì Data Scientist là con đường bạn nên theo đuổi.
• Kỹ năng cần có: Data Engineer yêu cầu kỹ năng lập trình mạnh (Python, Java, Scala), xử lý dữ liệu lớn và vận hành hệ thống phân tán. Trong khi đó, Data Scientist cần thành thạo các công cụ phân tích, thống kê, Machine Learning và trực quan hóa dữ liệu như Python/R, scikit-learn, TensorFlow, Tableau,…
• Học vấn và nền tảng kiến thức: Nếu bạn có nền tảng vững về Toán học, Thống kê và thích nghiên cứu mô hình phức tạp, bạn sẽ có lợi thế khi theo đuổi Data Scientist. Ngược lại, nếu bạn học về Khoa học máy tính, Hệ thống thông tin, và muốn làm việc gần với hạ tầng kỹ thuật, Data Engineer sẽ phù hợp hơn.
• Cách bạn tiếp cận vấn đề: Bạn thích đào sâu vào dữ liệu để khám phá câu trả lời, hay bạn muốn xây dựng hệ thống để người khác sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả? Sự khác biệt này phản ánh rất rõ giữa hai vai trò.

Mẹo nhỏ để giúp bạn biết mình thích hay phù hợp với công việc nào hơn là hãy tự tạo hoặc tham gia các mini project, khóa học thực hành (như xây dựng pipeline dữ liệu, phân tích dự đoán, hoặc thử nghiệm mô hình Machine Learning) sẽ giúp bạn khám phá đâu là công việc khiến bạn thực sự hứng thú.

Tài liệu và khóa học dành cho Data Scientist vs Data Engineer

Dưới đây là gợi ý một số tài liệu, khóa học hữu ích để bắt đầu:

Dành cho Data Scientist

• Sách Python for Data Science Handbook – Jake VanderPlas: Tài liệu toàn diện cho người mới bắt đầu, tập trung vào Python, NumPy, Pandas, và Scikit-learn.
• Khóa học IBM Data Science Professional Certificate – Coursera: Lộ trình học bài bản gồm 9 khóa học, từ phân tích dữ liệu cơ bản đến Machine Learning. Có bài tập thực hành và dự án thực tế.
• Kaggle Learn: Nền tảng học thực hành trực tiếp qua notebook. Chủ đề từ xử lý dữ liệu đến NLP, phù hợp cả người mới lẫn người đã có kinh nghiệm.
• Sách Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow – Aurélien Géron: Sách hướng dẫn xây dựng mô hình ML thực tế bằng Python, rất phù hợp để luyện kỹ năng phân tích chuyên sâu.

Dành cho Data Engineer

• Sách Designing Data-Intensive Applications – Martin Kleppmann: Cuốn sách gần như “kinh điển” trong ngành, giúp hiểu sâu cách hệ thống dữ liệu vận hành, xử lý đồng thời, tính khả mở và đáng tin cậy.
• Khóa Google Cloud – Data Engineering Learning Path – Coursera: Tài liệu chính thống từ Google, giúp bạn học về pipeline, xử lý dữ liệu lớn và các công cụ trên GCP như BigQuery, Dataflow.
• Sách Apache Spark: The Definitive Guide – Bill Chambers & Matei Zaharia: Sách hướng dẫn toàn diện về cách xử lý dữ liệu phân tán với Spark – một trong những công cụ phổ biến nhất với Data Engineer.

Đọc thêm: Top khóa học Data Engineer từ cơ bản đến chuyên sâu

Câu hỏi thường gặp về Data Scientist và Data Engineer

Data Scientist hay Data Engineer lương cao hơn?

Theo báo cáo “Báo cáo Lương và Thị Trường Tuyển dụng IT tại Việt Nam 2024 – 2025” của ITviec, mức lương trung vị của hai vị trí Data Engineer và Data Scientist ở Việt Nam là: 

Dựa vào bảng trên, có thể thấy Data Scientist có xu hướng nhận mức lương cao hơn, và đặc biệt rõ rệt từ cấp độ trung đến cao cấp. Điều này phản ánh tính chất công việc chuyên sâu về học thuật, phân tích và mô hình hóa dữ liệu, thường được đánh giá cao hơn về mặt chiến lược.

Tuy nhiên, mức lương Data Scientist và mức lương Data Engineer cũng có thể thay đổi tùy thuộc vào ngành, quy mô công ty và mức độ chuyên môn cụ thể của từng ứng viên.

Data Engineer có thể trở thành Data Scientist không?

Câu trả lời là hoàn toàn có thể. Trên thực tế, nhiều Data Engineer đã chuyển hướng sang Data Scientist sau khi tích lũy đủ kinh nghiệm, mở rộng kỹ năng và hiểu sâu hơn về các mô hình phân tích dữ liệu.

Với nền tảng kỹ thuật vững chắc, đặc biệt là khả năng xử lý dữ liệu lớn, làm việc với hệ thống phân tán và xây dựng pipeline, Data Engineer có nhiều lợi thế khi chuyển sang vai trò Data Scientist. Tuy nhiên, họ cũng cần bổ sung các kỹ năng đặc thù của khoa học dữ liệu, bao gồm:

• Ngôn ngữ lập trình phân tích: Python hoặc R
• Kiến thức thống kê và xác suất: nền tảng để hiểu và đánh giá mô hình
• Mô hình Machine Learning và AI
• Trực quan hóa dữ liệu: sử dụng Matplotlib, Seaborn, hoặc Power BI/Tableau để truyền tải insight
• Lĩnh vực chuyên sâu: NLP, Computer Vision, OCR (tùy vào định hướng)

Việc học thêm qua các khóa chuyên môn, làm mini project hoặc lấy các chứng chỉ sẽ giúp quá trình chuyển đổi diễn ra nhanh chóng và hiệu quả hơn.

Chứng chỉ nào hữu ích cho Data Scientist và Data Engineer?

Các chứng chỉ không bắt buộc nhưng có thể giúp bạn nổi bật hơn trong quá trình ứng tuyển, đặc biệt cho những bạn chưa có nhiều kinh nghiệm thực tế. Một số chứng chỉ  Data Scientist và Data Engineer được đánh giá cao gồm:

Data Scientist

• Google Data Analytics Professional Certificate
• Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
• IBM Data Science Professional Certificate
• TensorFlow Developer Certificate
• AWS Certified Machine Learning – Specialty

Data Engineer

• Google Professional Data Engineer (GCP)
• Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate
• Databricks Data Engineer Associate

Tổng kết

Data Scientist và Data Engineer là hai mắt xích không thể tách rời trong việc khai thác dữ liệu lớn, nguồn tài nguyên được ví như “vàng” của thời đại số. Dù đảm nhận những vai trò khác nhau: một người xây dựng hạ tầng, người kia khai thác giá trị. Nhưng cả hai đều cùng hướng tới mục tiêu chung: chuyển hóa dữ liệu thô thành thông tin có thể hành động và thúc đẩy tăng trưởng doanh nghiệp.

Dù bạn chọn vai trò nào, cả hai đều thuộc về một lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ, với nhu cầu nhân lực cao và không ngừng đổi mới. Điều quan trọng là hiểu rõ bản thân, không ngừng học hỏi, thực hành qua các dự án thực tế và cập nhật công nghệ mới – vì đây chính là nền tảng để bạn bền vững và nổi bật trong ngành dữ liệu.