Data Engineer là gì? Lộ trình trở thành Data Engineer

Ngày đăng: 07/11/2022 | Không có phản hồi

Ngày cập nhật: 10/02/2023

Big Data, Machine Learning và IT đang thay đổi cách chúng ta vận hành công việc kinh doanh. Để tận dụng những lợi ích và ứng dụng Data vào các chiến lược thực tế, bất kỳ công ty nào cũng cần đến Datta Engineer.

Vậy cụ thể Data Engineer là gì? Làm thế nào để trở thành một Data Engineer chuyên nghiệp? Hãy cùng Glints tìm hiểu về chủ đề thú vị này thông qua bài viết chi tiết dưới đây!

Data Engineer là gì? 

Đầu tiên, Data Engineer là gì? Data Engineer hay kỹ sư dữ liệu là một nhân viên IT có công việc chính là chuẩn bị dữ liệu để phân tích hoặc sử dụng trong các hoạt động khác nhau của một tổ chức. 

Các kỹ sư phần mềm này thường chịu trách nhiệm xây dựng các đường dẫn dữ liệu để tập hợp thông tin từ các hệ thống nguồn khác nhau. Họ tích hợp, hợp nhất, làm sạch dữ liệu và cấu trúc nó để sử dụng trong các ứng dụng phân tích. Họ đặt mục tiêu làm cho dữ liệu dễ dàng truy cập và tối ưu hóa hệ sinh thái dữ liệu lớn của tổ chức.

Lượng dữ liệu mà một Data Engineer làm việc thay đổi theo quy mô của tổ chức. Công ty càng lớn, kiến trúc phân tích càng phức tạp và họ sẽ phải nhiều chịu trách nhiệm hơn về dữ liệu. Các kỹ sư dữ liệu làm việc cùng với các nhóm khoa học dữ liệu, cải thiện tính minh bạch của dữ liệu và cho phép các doanh nghiệp đưa ra các quyết định kinh doanh đáng tin cậy hơn.

Công việc của một Data Engineer

Các Data Engineer thường làm việc như một phần của nhóm phân tích cùng với các nhà khoa học dữ liệu. Họ cung cấp dữ liệu ở các định dạng có thể sử dụng được cho các nhà khoa học dữ liệu, những người chạy các truy vấn và thuật toán dựa trên thông tin cho các ứng dụng phân tích dự đoán, học máy và khai thác dữ liệu. 

Các Data Engineer cũng cung cấp dữ liệu tổng hợp cho giám đốc điều hành và nhà phân tích doanh nghiệp cũng như những người dùng cuối khác để họ có thể phân tích và áp dụng kết quả vào việc cải thiện hoạt động kinh doanh.

Data Engineer xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Dữ liệu có cấu trúc là thông tin có thể được tổ chức thành một kho lưu trữ được định dạng giống như một cơ sở dữ liệu. Dữ liệu phi cấu trúc – chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, tệp âm thanh và video – không tuân theo các mô hình dữ liệu thông thường. 

Một kỹ sư dữ liệu phải hiểu các cách tiếp cận khác nhau đối với kiến trúc dữ liệu và các ứng dụng chúng để xử lý cả hai kiểu dữ liệu trên. Một loạt các công nghệ về dữ liệu lớn, chẳng hạn như các khung xử lý và nhập dữ liệu nguồn mở, cũng là một phần của bộ công cụ của trình xử lý dữ liệu.

Tiềm năng phát triển của Data Engineer ở trong và ngoài nước

Data Engineer là nghề nhận được rất nhiều sự chú ý trên thị trường việc làm cả ở trong và ngoài nước. Trong vài tháng qua, Glints nhận thấy sự quan tâm ngày càng tăng của việc sử dụng các nền tảng tìm việc cho các vai trò có thể được đảm nhận bởi kỹ sư dữ liệu.

Miễn là có dữ liệu để xử lý, nhu cầu về việc sở hữu một Data Engineer của các công ty sẽ không bao giờ giảm. Trên thực tế, Dice Insights cho rằng Data Engineer là công việc có xu hướng hàng đầu trong ngành công nghệ, vượt lên trên cả khoa học máy tính, nhà thiết kế web và kiến trúc sư cơ sở dữ liệu. Không những thế, LinkedIn đã liệt kê đây là một trong những công việc có tốc độ gia tăng đáng kể trong năm 2021.

Đọc thêm: Lương Data Engineer Là Bao Nhiêu, Có Cao Không?

Mối tương quan giữa Data Engineer, Data Scientist và Software Engineer

Data Engineer, Data Scientist và Software Engineer làm việc cùng nhau. Các kỹ sư dữ liệu chuẩn bị và tổ chức dữ liệu mà các công ty có trong cơ sở dữ liệu và các định dạng khác. Họ cũng xây dựng các đường dẫn dữ liệu để cung cấp dữ liệu cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm. 

Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng tất cả dữ liệu đó để phân tích và các dự án khác nhằm cải thiện hoạt động và kết quả kinh doanh. Trong khi đó kỹ sư phần mềm sử dụng các dữ liệu đã được làm sạch để có đường hướng phát triển hợp lý cho các phần mềm.

Data Engineer và Data Scientist khác nhau về bộ kỹ năng và trọng tâm của họ. Kỹ sư dữ liệu không nhất thiết phải có một chuyên ngành cụ thể. Họ có xu hướng thành thạo một số lĩnh vực và hiểu biết rõ về kiến thức và kỹ năng của họ. Ngược lại, các nhà khoa học dữ liệu thường có các lĩnh vực trọng tâm chuyên biệt. Họ quan tâm đến việc phân tích dữ liệu và mang hơi hướng khám phá nhiều hơn. 

Các nhà khoa học dữ liệu giải quyết các vấn đề mới, có ảnh hưởng lớn, trong khi các kỹ sư dữ liệu đặt các mảnh ghép vào những chỗ trống để biến điều đó thành khả thi. Cuối cùng Software Engineer sẽ thực thể hoá những vấn đề đó thì một phần mềm hay sản phẩm của công ty.

Lộ trình trở thành Data Engineer

Đa phần các Data Engineer đều có bằng cử nhân về khoa học máy tính hoặc một lĩnh vực liên quan. Với tầm bằng đó, bạn có thể xây dựng nền tảng kiến thức cần thiết trong lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng này. 

Ngoài việc được đào tạo qua các trường lớp chính quy, Glints tin rằng bạn có thể thực hiện một số cách khác để có thể trở thành một Data Engineer thực thụ.

Bước 1: Phát triển các kỹ năng cần thiết

Tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của điện toán đám mây, kỹ năng viết code và thiết kế cơ sở dữ liệu là điểm khởi đầu cho sự nghiệp trong khoa học dữ liệu của bạn. Dưới đây là một số kiến thức nền mà một Data Engineer phải có:

• 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.
• Database quan hệ và không quan hệ: Cơ sở dữ liệu xếp hạng cao trong số các giải pháp lưu trữ dữ liệu phổ biến nhất. Bạn nên làm quen với cả cơ sở dữ liệu quan hệ và không quan hệ, cũng như cách chúng hoạt động.
• 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.

Bước 2: 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.

Bước 3: 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.

Bước 4: 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. Khi bạn có kinh nghiệm, bạn có thể học các kỹ năng mới cho các vai trò nâng cao hơn.

Lời kết

Vậy là Glints đã cùng bạn đi tìm lời giải cho câu hỏi Data Engineer là gì cũng như những khía cạnh xung quanh nó. Hy vọng thông tin trên sẽ giúp bạn có thêm nhiều động lực để theo đuổi ngành nghề đang vô cùng hot này. Nếu có hứng thú với chủ đề tương tự, hãy cùng đón đọc thêm nhiều bài viết hấp dẫn khác đến từ Glints nhé!

IT

Có thể bạn cũng thích