Data Engineer hiện là công việc thu hút nhiều bạn trẻ cơ hội việc làm cao và mức lương hấp dẫn. Nếu bạn đang hứng thú với kỹ sư dữ liệu, vậy đừng bỏ lỡ những chia sẻ ITNavi nói tới trong bài viết này!
Data Engineer là gì? Vai trò của Data Engineer Phân biệt giữa Data Engineer, Scientist cùng với Software Engineer Công việc của kỹ sư dữ liệu Những kỹ năng các kỹ sư dữ liệu cần có Cách viết CV Data Engineer Đảm bảo nội dung đầy đủ Tips giúp viết CV Data Engineer
Data Engineer là gì?
Trước hết chúng ta cần tìm hiểu khái niệm về Data Engineer vàvai trò của ngành nghề này trong mỗi công ty/doanh nghiệp.Bạn đang xem: Mức lương data engineer
Data Engineer là gì?
Data Engineer chính là kỹ sư dữ liệu. Đây là nhân sự nằm trong bộ phận IT của các công ty/doanh nghiệp. Trách nhiệm của họ là xây dựng hệ thống dữ liệu và tiến hành lưu trữ - trích xuất Data khi cần thiết.
Data Engineer là nhân sự nằm trong bộ phận IT của các công ty/doanh nghiệp
Vai trò của Data Engineer
Các Data Engineer chú tâm thu thập, chuẩn bị các dữ liệu để những nhà khoa học, phân tích dữ liệu sử dụng. Kỹ sư dữ liệu đảm nhận 3 vai trò chính sau:
Generalist: Đảm nhận các công việc tổng quátHọ có trách nhiệm xử lý mọi công việc chung trong các nhóm nhỏ. Những Generalist thường thu thập, tải lên, nhập, đồng thời xử lý dữ liệu đầu cuối.
So với những ký sư dữ liệu khác, Generalist có nhiều kỹ năng chuyên môn hơn. Nhưng họ lại không thực sự chuyên sâu trong lĩnh vực nào và thường có khá ít kiến thức về kiến trúc hệ thống.
Pipeline-centric: Phụ trách mảng Data PipelineNhững doanh nghiệp/công ty quy mô tầm trung thường yêu cầu các kỹ sư dữ liệu chú trọng, tập trung tới dữ liệu Pipeline. Họ cần làm việc với nhóm nhà khoa học dữ liệu để chuyển đổi Data thành định dạng hữu ích cao đối với việc phân tích.
Pipeline-centric: Phụ trách mảng Data Pipeline
Điều này đòi hỏi những kỹ sư dữ liệu cần biết chuyên sâu về hệ thống khoa học máy tính và phân tán. Các Pipeline-centric có thể sẽ được yêu cầu tạo công cụ cho phép những nhà khoa học Data thực hiện truy vấn diêu dữ liệu để dùng với thuật toán dự đoán.
Database-centric: Chuyên về cơ sở dữ liệuDatabase-centric đảm nhận vai trò thiết lập, triển khai, đồng thời duy trì và đưa cơ sở Data đã phân tích vào hệ thống. Họ thường làm việc tại các công ty/doanh nghiệp lớn, nơi Data được phân bố rộng tại nhiều kho Database.
Database-centric: Chuyên về cơ sở dữ liệu
Những kỹ sư này và Pipeline sẽ cùng điều chỉnh cơ sở Data để phân tích hiệu quả hơn và tạo Table Schema(lược đồ bảng) bằng cách dùng phương pháp trích xuất, biến đổi và tải(ETL). Trong đó, ETL là quá trình sao chép Data từ các nguồn khác nhau vào cùng hệ thống đích duy nhất.
Phân biệt giữa Data Engineer, Scientist cùng với Software Engineer
Cụ thể:
Vị trí | Nhiệm vụ |
| ✅ Data Engineer | Kỹ sư dữ liệu là người xây dựng, kiểm tra, duy trì các cấu trúc Data tổng hợp. Đồng thời, họ cũng thực hiện lưu trữ, xuất Data từ System, App được tạo bởi Software Engineer. |
| ✅ Data Scientist | Khoa học dữ liệu là những người tạo nên hệ thống phân tích Data. |
| ✅ Software Engineer | Kỹ sư phần mềm áp dụng các nguyên tắc cũng như công nghệ vào việc bảo trì, thiết kế, phát triển và kiểm tra, đánh giá những phần mềm trên PC. Công việc của họ và Data Engineer có mối quan hệ khá chặt chẽ với nhau. |
Qua bảng trên hẳn bạn đã có thể phân biệt được Data Engineer, Data Scientist và Software Engineer rồi đúng không. Hãy đọc phần tiếp theo để biết những công việc chính của kỹ sư dữ liệu là gì bạn nhé!
Công việc của kỹ sư dữ liệu
Thông thường một kỹ sư dữ liệu sẽ thực hiện 3 công việc chính là phân tích, tổng hợp và lưu trữ Data; chuẩn hóa, chuyển đổi logic, đồng thời tập trung nguồn Data và phân tích, trích xuất Data. Cụ thể:
Phân tích, tổng hợp và lưu trữ Data
Kỹ sư dữ liệu đảm nhận công việc phân tích, tổng hợp và lưu trữ Data
Cụ thể DBA phụ trách quản lý, sao lưu, đồng thời phục hồi Data từ File Server, Database, còn kỹ sư dữ liệu chịu trách nhiệm đưa Data vào File Server, Database và tiến hành lưu trữ chúng thành nhiều định dạng(.csv,.dat, xlsx, database).
Chuẩn hóa, chuyển đổi logic, đồng thời tập trung nguồn Data
Bạn có thể hiểu lưu chuyển Data chính là việc chuyển đổi nơi lưu dữ liệu. Thực hiện điều này để có thể đối chiếu, bổ sung, backup Data.
Chuẩn hóa, làm sạch tức là loại bỏ những dữ liệu rác, dư thừa và đưa Data về định dạng cụ thể. Trong khi đó, load dữ liệu(tập trung Data) là thao tác đưa Data từ nguồn khác nhau về cùng một kho chứa- DWH(Data Warehouse). DWH được thiết kế theo một mô hình chuyên biệt, chỉ để khôi phục hoặc phân tích dữ liệu khi cần thiết.
Phân tích, trích xuất Data
Kỹ sư dữ liệu sẽ dùng BI Tools để lấy các dữ liệu trong DWH hoặc Database khác để tiến hành tạo ra Dashboards và báo cáo.
Nếu phải thực hiện những yêu cầu phức tạp hơn, họ sẽ phải dùng tới mô hình thuật toán cùng code độc lập hoặc tiến hành nhúng vào tool để trích xuất, phân tích dữ liệu.
Những kỹ năng các kỹ sư dữ liệu cần có
Kỹ năng là điều cần thiết để trở thành chuyên gia trong bất cứ một lĩnh vực nào. Với Data Engineer cũng vậy, bạn cần có các kỹ năng sau:
Để trở thành kỹ sư dữ liệu bạn cần có kỹ nănglập trình, phân tích Data logic, thiết kế, trình bày báo cáo…
Kỹ năng | Chi tiết |
✅ Lập trình | Yêu cầu đầu tiên với kỹ sư dữ liệu là cần phải viết cơ bản về lập trình như Python, SQL, Oracle. Bạn không cần phải biết và hiểu sâu về tính toán, lập trình. Thế nhưng các Data Engineer cần nắm rõ khái niệm cũng như giá trị đằng sau của những công thức hiển thị trên màn hình. |
✅ Phân tích Data logic | Đây là kỹ năng cần thiết đối với kỹ sư dữ liệu- công việc cần sự chính xác cùng tính liên kết. Khi làm nghề này bạn phải biết được cách phân tích, đồng thời tìm được ý nghĩa các con số và dữ liệu khô khan. Qua đó, công ty/ doanh nghiệp có thể nhìn nhận rõ vấn đề để tìm đúng hướng giải quyết. |
✅ Thiết kế, trình bày báo cáo | Khi đã hoàn thành việc phân tích Data, bạn sẽ phải thu thập dữ liệu, đồng thời lập bảng báo cáo lên cấp trên. Thiết kế, trình bày báo cáo cần dễ hiểu và có những nhận định so sánh. Để công việc thuận lợi hơn bạn cần phải biết công cụ, ứng dụng hỗ trợ thiết kế báo cáo. |
✅ Quản lý thời gian | Phân tích Data là công việc trải qua nhiều giai đoạn phức tạp và tốn khá nhiều thời gian. Vì thế, áp lực và khối lượng công việc của bạn là rất lớn. Cho nên, nếu Do đó, nếu như không quản lý thời gian, sắp xếp hợp lý bạn sẽ bị quá tải và ảnh hưởng tới hiệu quả công việc. |
✅ Cẩn trọng và tỉ mỉ | Cẩn trọng, tỉ mỉ là đều có ở bất kỳ một ngành nghề nào. Đối với kỹ sư dữ liệu kỹ năng này rất quan trọng, bởi chỉ cần sai một chút cũng sẽ ảnh hưởng tới cả một hệ thống lớn. |
✅ Kỹ năng giao tiếp | Đối với người khác việc hiểu những con số trong bảng báo cáo nghiên cứu là điều rất khó bởi chúng khá phức tạp. Để mọi người nắm rõ được ý nghĩa và dễ hiểu hơn bạn cần có được kỹ năng giao tiếp như giải thích, thuyết trình. |
Thu nhập trung bình của Data Engineer
Lương của một Data Engineer phụ thuộc vào nhiều yếu tố như vị trí, cấp bậc và kinh nghiệm thực tế. Cụ thể mức lương của kỹ sư dữ liệu như sau:
Lương của một Data Engineer phụ thuộc vào nhiều yếu tố như vị trí, cấp bậc và kinh nghiệm thực tế
- Nhân viên mới: Là sinh viên mới ra trường hoặc thực tập sinh…. Họ có kiến thức cơ bản về công nghệ thông tin cùng kỹ năng phù hợp đáp ứng công việc ở giai đoạn đầu. Thu nhập của những Data Engineer mới thường rơi vào khoảng từ 4 - 6 triệu đồng/ tháng.
- Nhân viên chính thức: Đây là những người có trình độ, kỹ năng và kinh nghiệm làm việc hơn Newbie. Tùy năng lực, thu nhập của các kỹ sư dữ liệu chính thức thường dao động trong ngưỡng 10 - 25 triệu đồng/tháng.
- Cấp bậc quản lý: Chính là những người ở vị trí vị trí Driector hay Manager. Họ không những giỏi về kỹ năng, kiến thức mà còn có kinh nghiệp xây dựng, quản lý kế hoạch phát triển. Mức lương của những người này thường được tính theo USD, trung bình từ 1500 USD đến 3000 USD/ tháng, tương đương 30 - 66 triệu đồng/tháng.
Có thể thấy được thu nhập của nhân viên kỹ sư dữ liệu khá cao. Chính vì vậy không khó hiểu khi đay là công việc thu hút nhiều bạn trẻ hiện nay.
Cơ hội việc làm đối với kỹ sư dữ liệu
Các doanh nghiệp/công ty hiện nay không những quan tââm tới quản lý nguồn Data, họ còn muốn tìm được hướng mở rộng tài nguyên với mục đích kiểm soát, lưu trữ nguồn dữ liệu.
Xem thêm: Tuổi Già Không Lương Hưu, Người Già Phải Sống Dựa Vào Con Cái
Cơ hội phát triển trong tương lai với nghề Data Engineer đang rất rộng mở
Để thực hiện những điều này doanh nghiệp/công ty cần có Data Engineer. Đây chính là người sẽ giúp họ hoàn thành giải pháp trên. Vì vậy xu hướng tuyển dụng kỹ sư dữ liệu trong những năm tiếp theo đang tăng cao.
Từ đó, cơ hội phát triển trong tương lai với Data Engineer đang rất rộng mở. Vị trí này rất được ưu ái bởi họ là người nắm giữ vai trò vô cùng quan trọng trong các bộ phận của doanh nghiệp/công ty.
Cách viết CV Data Engineer
Đến đây hẳn bạn đã hiểu rõ hơn về công việc và thu nhập cũng như cơ hội việc làm của kỹ sư dữ liệu rồi đúng không? Tiếp theo chúng tôi sẽ bật mí một số bí quyết giúp bạn viết CV Data Engineer chuẩn – xịn hơn. Cụ thể:
Đảm bảo nội dung đầy đủ
Theo quy trình tuyển dụng, việc đầu tiên cần làm là các nhà tuyển dụng sẽ tiến hành sàng lọc CV. Họ sẽ loại bỏ CV có nội dung không đầy đủ, thừa, lan man. Chính vì thế, để CV kỹ sư dữ liệu của bạn chuẩn chỉnh cần bảo đảm có đủ nội dung cần thiết.
Khi viết CV kỹ sư dữ liệu bạn cần bảo đảm có đủ nội dung cần thiết
Các nội dung cơ bản bất kỳ bản CV nào cũng cần có gồm:
Nội dung CV | Chi tiết |
| ✅ Thông tin cá nhân | Điền chính xác họ và tên, ngày sinh cùng với nơi ở hiện tại. Bên cạnh đó bạn cũng nên ghi cả thông tin liên lạc gồm số điện thoại, địa chỉ email. |
| ✅ Kinh nghiệm | Ở mục này bạn hãy nên rõ quá trình làm việc của mình gồm vị trí, thời gian làm việc, công ty/doanh nghiệp. Ngoài ra tại phần mô tả bạn chỉ nêu kinh nghiệm phù hợp vị trí kỹ sư dữ liệu đang ứng tuyển. |
| ✅ Trình độ học vấn | Liệt kê đầy đủ những bậc đào tạo cao nhất, bằng cấp chuyên môn, chứng chỉ có liên quan. |
| ✅ Kỹ năng | Bạn hãy nên kỹ năng liên quan, phục vụ vị trí Data Engineer. |
Tips giúp viết CV Data Engineer
Ngoài việc trình bày nội dung đầy đủ bạn có thể áp dụng 3 tips sau để giúp bản CV của mình thêm ấn tượng hơn:
CV Data Engineer ấn tượng khi trình bày dễ nhìn, nhấn mạnh key quan trọng và thiết kế đẹp mắt
Tips viết CV | Chi tiết |
| ✅ Trình bày | Bạn nên trình bày nội dung dễ nhìn, rõ ràng, đảm bảo đúng chính tả, tuyệt đối không nên để nội dung trên CV lan man quá 2 trang. Bạn hãy cố gắng tối ưu nội dung CV kỹ sư dữ liệu trong 1 trang A4. |
| ✅ Nhấn mạnh key quan trọng | Với lĩnh vực IT, bạn cần nhấn mạnh các từ khóa quan trọng ở CV. Đây có thể là key làm nổi bật chuyên môn hoặc kỹ năng của bạn. |
| ✅ Thiết kế CV đẹp mắt | Để CV Data Engineer thu hút hơn bạn nên thiết kế CV đẹp mắt. Nếu như bạn không có kỹ năng thiết kế, có thể tham khảo những CV trên mạng xã hội hoặc tại Itnavi. |
Để hiểu rõ hơn bạn có thể tham khảo bài viết CV IT là gì? Cách viết CV xin việc ngành công nghệ thông tin trên hệ thống.
Lỗi thường gặp khi viết CV Data Engineer
Để CV Data Engineer thể thu hút nhà tuyển dụng, bạn cần tránh 5 lỗi thường gặp sau:
Trình bày sai trọng tâm, dài dòng.Giới thiệu về bản thân quá nhiều: Đây là lỗi nhiều bạn thường gặp. Các nhà tuyển dụng thường quan tâm tới kỹ năng, kinh nghiệm nhiều hơn thay vì về bản thân bạn.Sai chính tả: Lỗi này đánh giá về sự chỉn chu của bạn. Nó giúp nhà tuyển dụng xác định bạn có phải là người cẩn thận, tỉ mỉ trong công việc không.Lạm dụng quá nhiều thuật ngữ chuyên môn: Ngành này có nhiều thuật ngữ chuyên môn. Nếu như đưa chúng vào CV sẽ khiến bản CV trở nên chuyên nghiệp hơn. Thế nhưng, nếu bạn lạm dụng quá nhiều, bản CV đó sẽ khó hiểu và bị các nhà tuyển dụng trừ điểm.Thiếu sáng tạo: Nhiều người dùng bản CV mẫu nhưng không hề sáng tạo. Điều này khiến nhà tuyển dụng cảm thấy nhàm chán, họ sẽ cho rằng bạn không quan tâm tới công việc này. Vì thế, bạn hãy cố gắng đưa màu sắc cá nhân vào bản CV mẫu đó.Hy vọng qua chia sẻ trên bạn đã hiểu rõ hơn về công việc của Data Engineer và có quyết định đúng đắn cho mình. Đừng quên theo dõi ITNavi để cập nhật nhiều bài viết hay khác bạn nhé!
ITNavi - Nền tảng kết nối việc làm IT
Data Engineer là một ngành nghề đang phát triển mạnh trong lĩnh vực công nghệ thông tin, đặc biệt là trong thời đại của Big Data. Data Engineer và Data Analyst có những điểm tương đồng nhưng cũng có những khác biệt rõ ràng về kỹ năng, công cụ và mục tiêu. Hãy cùng MDA tìm hiểu Data Engineer là gì và sự khác nhau giữa Data Engineer và Data Analyst trong bài viết dưới đây nhé!
Data Engineer là gì?
Với sự gia tăng của dữ liệu lớn (Big Data) và phân tích dữ liệu, vai trò của Data Engineer trở nên ngày càng quan trọng. Vì vậy, cùng tìm hiểu nghề Data Engineer là gì và cơ hội việc làm hiện nay dưới đây:
Data Engineer là nghề gì?
Data Engineer hay còn gọi là một Kỹ sư dữ liệu, có nhiệm vụ chuẩn hóa dữ liệu cho các mục đích khác nhau của tổ chức. Họ làm việc với các hệ thống nguồn dữ liệu đa dạng để thu thập và kết hợp thông tin, làm cho dữ liệu sạch, có cấu trúc và phù hợp cho các ứng dụng phân tích. Từ đó, giúp tăng hiệu quả và khả năng truy cập của hệ thống dữ liệu lớn của tổ chức.
Công việc này giúp tạo ra giá trị từ dữ liệu và hỗ trợ cho các Data Analyst và Data Scientist trong việc tìm ra các insight và giải pháp cho các bài toán kinh doanh. Data Engineer cũng có thể phát triển sự nghiệp của mình theo nhiều hướng khác nhau, như trở thành Data Architect, Data Scientist, Machine Learning Engineer,…
Tìm hiểu Data Engineer là gì?
Cơ hội việc làm và mức lương của Data Engineer hiện nay
Hiện nay các doanh nghiệp kinh doanh hiện đại rất cần các Data Engineer để có thể quản lý, lưu trữ và kiểm soát nguồn dữ liệu một cách hiệu quả và linh hoạt. Vì vậy, cơ hội việc làm của Data Engineer cũng rộng mở, và cũng là một nghề rất hấp dẫn, có nhiều cơ hội phát triển trong tương lai.
Kỹ sư dữ liệu là một trong những nghề có nhu cầu cao và mức lương hấp dẫn trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Theo báo cáo của Glassdoor, mức lương Data Engineer tại Việt Nam vào năm 2023 trung bình khoảng 25 triệu đồng/tháng, cao hơn 10% so với năm 2021. Cụ thể hơn:
Khoảng 4 – 6 triệu đồng/tháng dành cho sinh viên thực tập hoặc mới tốt nghiệp.Khoảng 10 – 25 triệu đồng/tháng dành cho nhân viên có kinh nghiệm và làm việc lâu dàiMức lương được trả lương bằng USD, trung bình từ 30 – 66 triệu đồng/tháng (khoảng 1500 USD – 3000 USD) dành cho Quản lý hoặc Giám đốc
Công việc chính của Kỹ sư dữ liệu
Sau khi đã tìm hiểu về Data Engineer là gì thì chúng ta sẽ tìm hiểu rõ hơn về công việc chính của Data Engineer là làm gì? MDA sẽ trình bày rõ hơn những nhiệm vụ của một Data Engineer ngay bên dưới.
Phân tích, tổng hợp và lưu trữ thông tin dữ liệu
Kỹ sư dữ liệu (hay Data Engineer) là người phối hợp với DBA (Database Administrator) để tạo ra các khu vực lưu trữ dữ liệu hiệu quả từ các nguồn hệ thống phù hợp. Họ chịu trách nhiệm đưa dữ liệu vào Database và File Server bằng các cách khác nhau (FTP, kéo và thả…) và lưu dữ liệu dưới các định dạng khác nhau (.csv, xlsx, .dat, database).
Nhiệm vụ chính của Kỹ sư dữ liệu
Chuyển đổi và tập trung nguồn dữ liệu
Một trong những nhiệm vụ của Data Engineer là chuyển đổi và lưu giữ các dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Điều này giúp cho việc so sánh, bổ sung và sao lưu các dữ liệu được dễ dàng hơn trong nhiều trường hợp khác nhau. Data Engineer cũng phải tạo ra một nguồn lưu trữ chung cho các dữ liệu, với các mô hình phù hợp cho từng loại dữ liệu. Từ đó giúp cho việc phục hồi và phân tích các dữ liệu khi cần thiết trong các tình huống khẩn cấp.
Kiểm tra, trích xuất dữ liệu
Người làm kỹ thuật dữ liệu phải làm việc với DBA (Database Administration) để xây dựng các kho dữ liệu an toàn và hiệu quả. Họ cũng phải giám sát và kiểm tra chất lượng của các nguồn dữ liệu từ các Database. Ngoài ra, Kỹ sư dữ liệu còn có trách nhiệm kiểm tra, trích xuất, gộp và lưu trữ dữ liệu, cũng như đề xuất các giải pháp vận hành cho hệ thống dữ liệu.
Kỹ năng cần có của một Data Engineer
Kỹ năng cần có của Data Engineer là gì? Một Data Engineer là người chịu trách nhiệm thiết kế, xây dựng và duy trì các hệ thống xử lý dữ liệu lớn và phức tạp. Để trở thành một Data Engineer chuyên nghiệp, bạn cần có những kỹ năng sau:
Sử dụng các ngôn ngữ lập trình
Nếu muốn trở thành Kỹ sư dữ liệu, trước tiên, bạn cần có kiến thức cơ bản về SQL, Python, Oracle. Những ngôn ngữ này sẽ giúp bạn xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Bạn không nhất thiết phải là một chuyên gia lập trình hay toán học, nhưng bạn phải hiểu được ý nghĩa và giá trị của những công thức mà bạn sử dụng để hiển thị kết quả trên màn hình.
Hiểu biết các ngôn ngữ lập trình
Phân tích dữ liệu một cách khoa học
Để làm tốt các công việc đòi hỏi sự chính xác và có mối liên hệ với nhau, kỹ năng phân tích logic là rất quan trọng. Data Engineer cần có khả năng phân tích và hiểu được ý nghĩa của các số liệu và dữ liệu thô. Từ đó, công ty có thể nhận biết được vấn đề để đưa ra giải pháp thích hợp.
Trình bày báo cáo khoa học
Kỹ năng trình bày báo cáo cũng là kỹ năng cần thiết của một Data Engineer. Bạn sẽ tiến hành phân tích dữ liệu và biên soạn bảng báo cáo để trình cấp trên. Kế đó, bạn cần đảm bảo báo cáo dễ hiểu, dễ so sánh các kết quả. Để có thể thực hiện công việc một cách thuận lợi, bạn nên học thêm và sử dụng các công cụ hỗ trợ thiết kế báo cáo.
Trình bày báo cáo khoa học, dễ hiểu
Kỹ năng kiểm soát thời gian và công việc
Để phân tích dữ liệu, Data Engineer phải thực hiện nhiều bước khác nhau và tốn khá nhiều thời gian. Điều này khiến cho công việc này rất nặng nề và căng thẳng. Do đó, bạn cần có cách quản lý công việc hiệu quả để tránh tình trạng bị quá tải và mệt mỏi.
Kỹ năng giao tiếp
Để truyền đạt được những kết quả nghiên cứu phức tạp và khó hiểu cho mọi người, bạn cần có những kỹ năng thuyết minh và giải thích rõ ràng. Ngoài ra, bạn cũng nên có khả năng giao tiếp hiệu quả với các bên liên quan như Data Scientist, Data Analyst,… để hiểu được yêu cầu, mong muốn và mục tiêu của họ. Cuối cùng, bạn cũng cần một khả năng hợp tác và làm việc nhóm tốt để hoàn thành các dự án dữ liệu.
Cẩn trọng và tỉ mỉ
Trong bất cứ lĩnh vực nào, không chỉ là khoa học công nghệ, sự tỉ mỉ và cẩn thận là rất cần thiết. Đặc biệt trong ngành công nghệ thông tin, việc quan tâm đến mọi chi tiết là điều bắt buộc vì một lỗi nhỏ cũng có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng cho toàn bộ các hệ thống khác. Do đó, Kỹ sư dữ liệu phải luôn kiểm tra kỹ lưỡng và sửa chữa những sai sót nhỏ nhất.
Học gì để trở thành Data Engineer?
Vậy những kiến thức để trở thành Data Engineer là gì? Để có thể trở thành một kỹ sư chuyên về dữ liệu, bạn hãy xem qua những chủ đề sau để xây dựng một Data Engineer roadmap cho riêng mình nhé.
Các ngôn ngữ lập trình
Một vài các ngôn ngữ lập trình bạn có thể học như:
Python: Dùng để viết mã ETL, API, tự động hóa và kết hợp dữ liệuScala: Dùng để làm việc với Spark, một công cụ Data Engineer phổ biếnCác hệ thống cơ sở dữ liệu
Một trong những kỹ năng cần thiết của Data Engineer là biết sử dụng các hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ, ví dụ như My
SQL và Postgre
SQL. Ngoài ra, họ cũng phải có khả năng làm việc với các loại cơ sở dữ liệu No
SQL không theo mô hình quan hệ, như Mongo
DB, Apache Cassandra, Couchbase và Apache HBase.
Sử dụng các hệ thống cơ sở dữ liệu
Sử dụng công cụ ETL và ELT
Một kỹ năng khác của Data Engineer đó là biết cách dùng các công cụ ETL; để chuyển dữ liệu từ các nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu vào một nơi lưu trữ duy nhất; ví dụ như Data Warehouse. Một số công cụ ETL phổ biến là Xplenty, Stitch, Alooma và Talend.
Data Warehouse/ Data Lake
Các Data Engineer thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trong doanh nghiệp và lưu trữ ở Data Warehouse hoặc Data Lake. Các nhà phân tích và khoa học dữ liệu dùng dữ liệu này để báo cáo và khai thác.
Data Lake chứa tất cả các loại dữ liệu ở định dạng gốc, thường chỉ dành cho các công ty lớn.Data Warehouse chỉ chứa dữ liệu đã được cấu trúc, phù hợp cho nhiều công ty.Trình bày các báo cáo phân tích dữ liệu
Các Data Engineer cần phải hiểu về các nền tảng Business Intelligence (BI) để phân tích và trình bày dữ liệu. Họ có thể sử dụng các nền tảng BI để kết nối các Data Warehouse, Data Lake và các nguồn dữ liệu khác. Các Data Engineer cũng phải có khả năng trực quan hóa dữ liệu bằng Power BI, Python hoặc R và tạo các báo cáo tổng quát.
Khóa học Phân tích Dữ liệu Online (DA) tại Mastering Data Analytics được thiết kế dành cho các Data Engineer và những ai muốn nắm vững kỹ năng sử dụng nền tảng BI để phân tích và trình bày dữ liệu. Khoá học này cung cấp kiến thức và kỹ năng cần thiết để kết nối các nguồn dữ liệu, xây dựng báo cáo tổng quát và trực quan hóa dữ liệu.
Hãy đăng ký ngay hôm nay để khám phá thế giới của dữ liệu và thúc đẩy sự nghiệp của bạn nhé!
“Mastering Data Analytics – Đào tạo hàng đầu về Data Analytics Việt Nam”
