Big data - Dữ liệu lớn đang thay đổi cách chúng ta kinh doanh. Nhu cầu chuyển đổi số của các doanh nghiệp ngày càng lớn khiến Data Engineer trở thành "xu hướng" và được áp dụng trong các ứng dụng với mọi ngành công nghiệp. Data Engineer đóng vai trò quan trọng tới sự phát triển và thành công của doanh nghiệp.
Data Engineer - Kỹ sư dữ liệu
Data Engineer là gì?
Data Engineer - Kỹ sư dữ liệu là một nhân viên IT, có trách nhiệm thiết kế và xây dựng các hệ thống để thu thập, lưu trữ, phân tích dữ liệu trên quy mô lớn, xuất dữ liệu khi cần thiết. Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, Data Engineer là một trong những vị trí được đánh giá tương đối phức tạp, đòi hỏi nhiều kỹ năng và kiến thức chuyên sâu.
Data Engineer thường làm việc với dữ liệu lớn. Lượng dữ liệu này có thể thay đổi theo quy mô của doanh nghiệp. Doanh nghiệp càng lớn, trách nhiệm càng cao đồng nghĩa với việc mọi quá trình phân tích đều trở nên phức tạp hơn rất nhiều.
Data Engineer làm gì?
Nhiệm vụ chính của Data Engineer là làm việc với data. Các Data Engineer làm việc trong nhiều môi trường khác nhau để xây dựng các hệ thống thu thập, quản lý và chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin hữu ích có thể sử dụng được để các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh diễn giải. Mục tiêu cuối cùng của họ là làm cho dữ liệu có thể truy cập được để các tổ chức có thể sử dụng dữ liệu đó để đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất của họ. Data Engineer có thể xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.
Hiểu đơn giản thì một kỹ sư dữ liệu sẽ phải đảm bảo cho mọi dữ liệu đổ về luôn trong trạng thái sẵn sàng để phục vụ công việc của các vị trí khác như Data Analyst và Data Scientist.
Các kỹ sư dữ liệu thường đảm nhiệm những công việc tương tự như sau:
Công việc hàng ngày của một Data Engineer
Cơ hội nghề nghiệp với Data Engineer
Data Engineer là một công việc khá phức tạp và mang tính đặc thù rất cao. Tuy nhiên, với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ 4.0 cùng nhu cầu chuyển đổi số của doanh nghiệp rất lớn thì Data Engineer được ví như "xương sống" nắm giữ vị trí then chốt. Bởi vậy cơ hội phát triển nghề nghiệp trong tương lai đối với kỹ sư dữ liệu đang rất rộng mở.
Data Engineer trở thành ngành nghề HOT nhất thế kỷ bởi nhu cầu tìm kiếm nhân lực của các doanh nghiệp chưa bao giờ có dấu hiệu ngừng lại. Hơn thế nữa, mức lương của ngành Data Engineer (kỹ sư dữ liệu) "nóng" hơn bao giờ hết. Ở lĩnh vực này, phụ thuộc vào trình độ cũng như kinh nghiệm của mỗi người mà có những mức lương khác nhau. Trung bình thu nhập của vị trí này khoảng 23.6 triệu đồng/tháng. Dự báo, nhu cầu tuyển dụng Data Engineer của các doanh nghiệp là rất lớn và mức thu nhập của một Data Engineer sẽ còn tăng trong tương lai.
Học Data Engineer cần những gì?
Xu hướng lao động trong ngành công nghệ thông tin ngày càng hot bởi mức lương cực kỳ hấp dẫn, nhiều cơ hội làm việc. Do vậy rất nhiều bạn trẻ hiện nay bắt đầu tìm hiểu và xác định theo học để trở thành một Data Engineer. Vậy học Data Engineer cần gì?
Học Data Engineer cần gì?
Ngôn ngữ lập trình
Ngôn ngữ lập trình là điều tiên quyết không thể thiếu nếu bạn muốn "đặt chân" vào ngành dữ liệu nói chung và trở thành một kỹ sư dữ liệu - Data Engineer nói riêng.
Hiện nay có rất nhiều ngôn ngữ lập trình bạn có thể theo học như: SQL, Python, R, Scala.
Cơ sở dữ liệu quan hệ và phi quan hệ
Các Data Engineer cũng phải biết cách làm việc với các hệ thống CSDL quan hệ như: MySQL và PostgreSQL. Ngoài ra cũng nên có kỹ năng làm việc với các CSDL phi quan hệ NoSQL như: MongoDB, Apache Cassandra, Couchbase and Apache HBase.
Xây dựng báo cáo phân tích
Các công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu Business Intelligence (BI) cũng là kiến thức quan trọng mà các Data Engineer cần có. Với nền tảng BI, các Data Engineer có thể thiết tạo kết nối giữa các Data warehouse; Data lake và các nguồn dữ liệu khác. Các Data Engineer phải biết biểu diễn trực quan dữ liệu trên Power BI, Python hoặc R; cũng như làm các báo cáo tổng hợp.
Machine Learning
Các thuật toán Machine learning còn được gọi là mô hình - giúp các Data Scientist đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu. Các Kỹ sư dữ liệu chỉ cần có kiến thức cơ bản về Machine learning; vì nó cho phép họ hiểu rõ hơn nhu cầu của Data Scientist cũng như nhu cầu của tổ chức. Từ đó có thể đưa mô hình vào việc xây dựng Data pipeline (đường ống dữ liệu) chính xác hơn.
Data Warehouse/Data Lake
Dữ liệu trong các doanh nghiệp từ các nguồn như hệ thống CRM; phần mềm kế toán và phần mềm ERP được các Data Engineer trích xuất; xử lý và lưu trữ ở 1 hệ thống lưu trữ dữ liệu; đó có thể là Data warehouse hoặc Data lake; sau đó những dữ liệu này được các Data Analyst, Business Analyst hoặc Data Scientist,…; sử dụng để báo cáo, phân tích và khai thác dữ liệu.
Comments