Data Engineer là gì? Lộ trình 4 bước để trở thành Kỹ sư dữ liệu

Data Engineer là gì ?

Data Engineer (kỹ sư chuyên về dữ liệu) là nhân viên IT làm các công việc như phân tích nguồn dữ liệu, tích hợp thông tin giữa các hệ thống nhất với nhau, chuyển đổi và đồng bộ các dữ liệu trên nhiều hệ thống riêng biệt. Các nguồn dữ liệu ở đây được biết đến như các phần mềm website trong hoạt động các lĩnh vực bán hàng, nhân sự, tài chính, kế toán,.... 

Data Engineer là người đề xuất phương án xây dựng hệ thống dữ liệu hữu ích và phụ trách việc cải thiện chất lượng các nguồn dữ liệu nhờ tìm ra xu hướng phát triển ở doanh nghiệp.

Lộ trình 4 bước để trở thành Data Engineer chuyên nghiệp

Am hiểu nhiều kiến thức chuyên môn và kỹ năng cần thiết

• Coding: Thông thạo các ngôn ngữ lập trình là điều cần thiết cho vai trò này. Vì vậy hãy cân nhắc tham gia các khóa học để học hỏi và thực hành các kỹ năng của bạn. Các ngôn ngữ lập trình phổ biến bao gồm SQL, NoSQL, Python, Java, R và Scala.
• Cơ sở dữ liệu quan hệ và phi quan hệ: Các kỹ sư dữ liệu cũng phải biết cách làm việc với các hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ. Chẳng hạn như MySQL và PostgreSQL. Bên cạnh đó các Data Engineer cũng nên có kỹ năng làm việc với các cơ sở dữ liệu phi quan hệ NoSQL; như MongoDB, Apache Cassandra, Couchbase and Apache HBase
• Hệ thống ETL (trích xuất, chuyển đổi và tải): ETL là quá trình bạn sẽ di chuyển dữ liệu từ database và các nguồn khác vào một kho lưu trữ duy nhất. Các công cụ ETL phổ biến bao gồm Xplenty, Stitch, Alooma và Talend.
• Lưu trữ dữ liệu: Không phải tất cả các loại dữ liệu đều nên được lưu trữ theo cùng một phương pháp, đặc biệt là khi liên quan đến dữ liệu lớn. Ví dụ: khi bạn thiết kế các giải pháp dữ liệu cho một công ty, bạn sẽ cần biết nên sử dụng hồ dữ liệu hay kho dữ liệu.
• Tự động hóa: Tự động hóa là một phần cần thiết khi làm việc với dữ liệu lớn, đơn giản vì các tổ chức có thể thu thập rất nhiều thông tin. Bạn sẽ có thể viết script để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại.
• Học máy: Mặc dù học máy là mối quan tâm chính của các nhà khoa học dữ liệu, nhưng có thể hữu ích nếu bạn nắm được các khái niệm cơ bản để hiểu rõ hơn nhu cầu của họ trong nhóm của bạn.
• Công cụ dữ liệu lớn: Data Engineer không chỉ làm việc với dữ liệu thông thường. Họ thường được giao nhiệm vụ quản lý dữ liệu lớn. Các công cụ và công nghệ đang phát triển và thay đổi theo từng công ty, nhưng một số công cụ phổ biến bao gồm Hadoop, MongoDB và Kafka.
• Điện toán đám mây: Bạn sẽ cần hiểu về lưu trữ đám mây và điện toán đám mây khi các công ty ưu chuộng các dịch vụ này. Người mới bắt đầu có thể cân nhắc một khóa học về Dịch vụ Web Amazon (AWS) hoặc Google Cloud.
• Bảo mật dữ liệu: Mặc dù một số công ty có thể có đội bảo mật dữ liệu chuyên dụng, nhưng nhiều Data Engineer vẫn được giao nhiệm vụ quản lý và lưu trữ dữ liệu một cách an toàn để bảo vệ chúng khỏi bị mất hoặc đánh cắp.

Lấy các chứng chỉ liên quan

Các chứng chỉ có thể xác nhận các kỹ năng của bạn với các nhà tuyển dụng tiềm năng. Chuẩn bị cho kỳ thi chứng chỉ là một cách tuyệt vời để phát triển kỹ năng và kiến thức của bạn. Một số lựa chọn tốt bao gồm Kỹ sư dữ liệu lớn liên kết, Kỹ sư dữ liệu chuyên nghiệp được chứng nhận của Cloudera, Kỹ sư dữ liệu được IBM chứng nhận hoặc Kỹ sư dữ liệu chuyên nghiệp được Google Cloud chứng nhận.

Hãy kiểm tra một số danh sách công việc cho các vai trò bạn có thể muốn ứng tuyển. Nếu bạn nhận thấy một chứng nhận cụ thể thường xuyên được liệt kê theo yêu cầu hoặc khuyến nghị, đó sẽ là một lựa chọn phù hợp để bắt đầu.

Xây dựng Portfolio

Portfolio cá nhân là thành phần quan trọng trong quá trình tìm kiếm việc làm, vì nó cho nhà tuyển dụng, người quản lý tuyển dụng và nhà tuyển dụng tiềm năng biết bạn có thể làm gì.

Bạn có thể thêm các dự án kỹ thuật dữ liệu mà bạn đã hoàn thành một cách độc lập hoặc như một phần của khóa học vào Portfolio của mình (sử dụng dịch vụ như Wix hoặc Squarespace). Ngoài ra, hãy đăng thành phẩm của mình lên phần Dự án trong hồ sơ LinkedIn hoặc lên một trang web như GitHub -cả hai đều là lựa chọn thay thế hợp lý cho một trang Portfolio chuyên nghiệp nếu bạn là người mới.

Nhận công việc đầu tiên của bạn

Đến bước này, chắc hẳn bạn đã đủ điều kiện và được nhận vào công việc đầu tiên. Nhiều Data Engineer bắt đầu với các vai trò thấp ở cấp đầu vào, chẳng hạn như nhà phân tích tình báo kinh doanh hoặc quản trị viên cơ sở dữ liệu.

Đọc Thêm: Top 8 cơ hội việc làm chuyên ngành Big Data và Machine Learning

Vai trò của Data Engineer với doanh nghiệp

Tùy từng tính chất của doanh nghiệp mà Data Engineer có thể chia ra thành nhiều bộ phận khác nhau với vai trò khác nhau

Generalist – Đảm nhiệm công việc tổng quát 

Công việc mà các Generalist thường làm là thu thập, nhập và xử lý dữ liệu. Họ sẽ có nhiều kỹ năng hơn hầu hết các kỹ sư dữ liệu nhưng không chuyên trong bất cứ lĩnh vực nào của công việc và có ít kiến thức về kiến trúc hệ thống

Pipeline-centric – Phụ trách mảng data pipeline 

Nhiều doanh nghiệp có nhu cầu phân tích dữ liệu phức tạp thường yêu cầu các Data Engineer tập trung vào các data pipeline. Họ sẽ là người đảm nhiệm công việc xây dựng các luồng dữ liệu, đảm bảo dữ liệu được lưu thông nhằm chuyển đổi dữ liệu thành một định dạng hữu ích cho việc phân tích.

Database-centric – Phụ trách mảng cơ sở dữ liệu 

Database-centric có nhiệm vụ chính là triển khai, duy trì và đưa vào cơ sở dữ liệu phân tích. Những kỹ sư dữ liệu này thường tồn tại trong các công ty lớn, nơi dữ liệu được trải rộng trên nhiều database.

Các kỹ sư sử dụng các đường ống, điều chỉnh cơ sở dữ liệu để phân tích hiệu quả và tạo các lược đồ bảng (table schema) bằng cách sử dụng các phương pháp trích xuất, biến đổi, tải (ETL). ETL là quá trình sao chép dữ liệu từ nhiều nguồn vào một hệ thống đích duy nhất. Khi bạn có kinh nghiệm, bạn có thể học các kỹ năng mới cho các vai trò nâng cao hơn.

Học ngành nào để làm kỹ sư dữ liệu?

Để trở thành một Kỹ sư dữ liệu, c ó nhiều ngành học bạn có thể chọn từ đó có thể phát triển các kỹ năng cần thiết để làm việc trong lĩnh vực này, không nhất thiết bạn phải theo nghề IT/Dev mới có thể làm data engineer. Dưới đây là một số ngành học phổ biến để trở thành Kỹ sư dữ liệu:

Toán học 

Toán học là một trong những ngành học phổ biến nhất để trở thành Kỹ sư dữ liệu. Kỹ sư dữ liệu cần có một kiến thức vững chắc về toán học, bao gồm đại số, tính toán và thống kê, để hiểu và phân tích các dữ liệu.

Công nghệ thông tin

Công nghệ thông tin là một ngành học khác cung cấp cho bạn các kỹ năng cần thiết để trở thành Kỹ sư dữ liệu. Bạn sẽ học các kỹ năng về cơ sở dữ liệu, lập trình, phát triển phần mềm và các công nghệ khác để phân tích và hiểu dữ liệu.

Khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu là một ngành học mới nổi bật trong những năm gần đây, chuyên về việc thu thập, quản lý, phân tích và trình bày dữ liệu. Bạn sẽ học về các công nghệ và kỹ năng liên quan đến việc thu thập, phân tích và xử lý dữ liệu để cung cấp thông tin hữu ích cho doanh nghiệp.

Thống kê

Thống kê cũng là một ngành học quan trọng để trở thành Kỹ sư dữ liệu. Bạn sẽ học về các phương pháp thống kê và các công cụ để phân tích dữ liệu, đưa ra dự đoán và cung cấp thông tin cho các nhà quản lý và nhà lãnh đạo.

Kinh tế học

Kinh tế học là một ngành học khác cung cấp cho bạn các kỹ năng liên quan đến việc phân tích dữ liệu kinh tế. Bạn sẽ học các phương pháp thống kê, kinh tế học, và các kỹ năng khác để phân tích và hiểu các dữ liệu kinh tế.

Phân biệt Data Engineer và Data Analyst, Software Engineer, Data Scientist

Bên cạnh khái niệm Data Engineer là gì, bạn cũng cần hiểu thêm về khái niệm Software Engineer và Data Scientist. Bởi 3 khái niệm này thường dễ bị nhầm lẫn với nhau. Tuy vậy, đây lại là những vị trí mang nhiệm vụ khác nhau. Cụ thể như sau:

Data Analyst - Kỹ sư phân tích dữ liệu

Với Data Analyst, nhiệm vụ của họ chính là tham gia vào quá trình trích xuất thông tin, phân tích dữ liệu đưa ra kết quả cuối cùng. Còn đối với Data Engineer, công việc chính của họ sẽ tập trung chủ yếu việc thiết kế, xây dựng cấu trúc cơ sở hạ tầng dữ liệu.

Họ sẽ là người xây dựng kho dữ liệu (Data Warehouse) và các luồng dữ liệu (Data Pipeline) và đảm bảo cho các dữ liệu được lưu thông và luôn ở trạng thái sẵn sàng, phục vụ cho công việc của Data Analyst.

Do tính chất phải chịu trách nhiệm cho cả hệ sinh thái dữ liệu của doanh nghiệp, để trở thành một Data Engineer, ban phải nắm giữ được những kiến thức chuyên sâu, nâng cao. Data Engineers phải làm việc với cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc.Do đó, họ cần có kiến ​​thức chuyên môn về cả cơ sở dữ liệu SQL và NoSQL. Data Engineer cũng cần có nhiều kinh nghiệm hơn với các kiến thức và kỹ năng về ngôn ngữ lập trình nâng cao như Python, Java, Scalar,…

Data Engineer - Kỹ sư dữ liệu

Như 1900 đã đề cập ở trên, Data Engineer là người thực hiện xây dựng, kiểm tra, duy trì cấu trúc dữ liệu tổng hợp. Đồng thời, Data Engineer cũng sẽ thực hiện lưu trữ, xuất dữ liệu từ app, system được tạo từ Software Engineer.

Data Scientist - Kỹ sư khoa học dữ liệu

Đây là một trong những nghề được đánh giá rất hấp dẫn trong thế kỷ 21. Theo đó, định nghĩa của Data Scientist chính là những người sẽ tạo ra hệ thống phân tích toàn bộ data.

Software Engineer - Kỹ sư phần mềm

Software Engineer sẽ là những nhân sự áp dụng nguyên tắc phần mềm, công nghệ vào phát triển, bảo trì, thiết kế, kiểm tra và đánh giá các phần mềm máy tính. Công việc của Data Engineer và Software Engineer có mối quan hệ mật thiết với nhau.

Data Engineering được nhận định là một trong những công việc hấp dẫn nhất thế kỷ 21 thực sự sẽ khiến bạn hài lòng bởi mức lương tốt và cơ hội việc làm rộng mở Trong bài viết trên, 1900 - tin tức việc làm vừa cung cấp những thông tin hữu ích vể Data Engineer. Hy vọng qua bài viết bạn hiểu được tầm quan trọng của Data Engineer và áp dụng hiệu quả!

Đọc Thêm:

Data Science là gì ? Kỹ năng cần thiết của nhà khoa học dữ liệu xuất sắc

Database ( cơ sở dữ liệu ) là gì ? Chức năng và những loại cơ sở dữ liệu phổ biến

Việc làm dành cho sinh viên:

Việc làm thực tập sinh quản trị cơ sở dữ liệu

Việc làm gia sư các môn cập nhật theo ngày mới nhất

Việc làm thêm nhân viên phục vụ nhà hàng/ quán cafe dành cho sinh viên

Việc làm thực tập sinh IT

Mức lương của thực tập sinh IT là bao nhiêu?