like98

Newbie thì học big data bắt đầu từ đâu?

Mục lục

Trong kỷ nguyên công nghệ số, big data đã trở thành một phần không thể thiếu trong hầu hết các lĩnh vực, từ kinh doanh, y tế, giáo dục đến nghiên cứu khoa học. Với sự phát triển không ngừng của dữ liệu số, việc học và nắm vững big data không chỉ là cánh cửa mở ra tri thức mà còn là chìa khóa cho nhiều cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn. Vậy, học big data bắt đầu từ đâu? Hãy cùng DATACENTERS tìm hiểu qua bài viết này nhé!

Big-Data-and-Hadoop-for-BeginnersHọc big data bắt đầu từ đâu? Hãy cùng DATACENTERS tìm hiểu qua bài viết này nhé!

1. Tại sao phải học big data?

Học big data bắt đầu từ đâu? Đây là câu hỏi gối đầu của nhiều bạn trẻ đang có mong muốn làm việc trong ngành dữ liệu lớn. Tuy nhiên, để bước chân vào học tập và làm việc ở một lĩnh vực mới mẻ là không hề dễ dàng. Những lý do nào khiến big data trở thành “đất vàng” để các bạn nhân sự trẻ có thể phát triển và xây dựng sự nghiệp?

1.1. Cơ hội làm việc rộng mở

Ngành big data đang trở thành một phần không thể thiếu trong hầu hết các ngành công nghiệp. Sự phát triển mạnh mẽ của nó tạo ra nhu cầu lớn về nhân lực chuyên nghiệp. Các tổ chức và doanh nghiệp khắp thế giới đều đang tìm kiếm chuyên gia có khả năng hiểu biết và xử lý dữ liệu lớn. Một số vị trí nghề nghiệp phổ biến trong lĩnh vực big data bao gồm: Big Data Engineer, Data Scientist, Business Intelligence Analyst, Data Visualization Expert, Machine Learning Big Data,…

1.2. Mức lương và đãi ngộ cao

Do nhu cầu cao và nguồn cung hạn chế, chuyên gia big data thường có mức lương hấp dẫn, thậm chí cao hơn so với nhiều ngành nghề khác trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Mức lương trung bình có thể dao động từ 60.000 USD đến 130.000 USD mỗi năm, tùy thuộc vào kinh nghiệm và vị trí. Đối với những chuyên gia hàng đầu, mức lương có thể cao hơn nhiều. Ngoài ra, các chuyên gia big data còn nhận được nhiều đãi ngộ khác như bảo hiểm sức khỏe, phúc lợi hưu trí và cơ hội làm việc linh hoạt.

1.3. Lộ trình thăng tiến rõ ràng

Lộ trình sự nghiệp trong lĩnh vực big data thường bắt đầu từ vị trí cấp nhập môn, như một nhân viên phân tích dữ liệu (Data Analyst). Từ đó, bạn có thể thăng tiến lên các vị trí cao hơn như Big Data Engineer hoặc Data Scientist. Với kinh nghiệm và chuyên môn, bạn có thể trở thành Quản lý dự án (Project Manager), chịu trách nhiệm về quản lý và triển khai dự án dữ liệu. Đối với những người có tầm nhìn chiến lược và khả năng lãnh đạo, vị trí Giám đốc Dữ liệu (Chief Data Officer) là mục tiêu cuối cùng, nơi bạn không chỉ quản lý dữ liệu mà còn định hình chiến lược dữ liệu cho toàn bộ tổ chức. Lộ trình này không chỉ đảm bảo sự phát triển về mặt nghề nghiệp mà còn mở ra cơ hội thăng tiến không giới hạn, từ kỹ thuật chuyên môn đến quản lý cấp cao.

Các ứng dụng của big dataSự phát triển của ngành big data đã và đang đem lại nhiều cơ hội việc triển của các bạn newbie trẻ.

2. Học big data bắt đầu từ đâu?

2.1. Kỹ năng lập trình cơ bản

Ngôn ngữ lập trình Python

Python là ngôn ngữ lập trình được ưa chuộng trong ngành big data nhờ vào tính linh hoạt, thư viện phong phú và cộng đồng hỗ trợ mạnh mẽ. Đối với người mới, Python là lựa chọn lý tưởng để tiếp cận với lập trình và xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, một số thách thức khi mới học Python bao gồm việc hiểu và áp dụng các khái niệm lập trình cơ bản như vòng lặp, điều kiện, và cấu trúc dữ liệu. Ngoài ra, việc làm quen với các thư viện chuyên biệt như Pandas và NumPy cũng cần nhiều thời gian và sự kiên nhẫn. Trong thực tế, Python được sử dụng trong nhiều tác vụ như phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình máy học, và tự động hóa các quy trình xử lý dữ liệu.

Ngôn ngữ lập trình Java

Java, với khả năng xử lý mạnh mẽ và an toàn, là một lựa chọn tốt cho việc phát triển các ứng dụng big data, đặc biệt là trong các hệ thống lớn và phức tạp. Một số thách thức cho người mới khi học Java có thể bao gồm quản lý bộ nhớ, hiểu về cấu trúc dữ liệu phức tạp, và làm việc với các thư viện lớn. Java thường được sử dụng trong xây dựng các hệ thống xử lý dữ liệu lớn, như Apache Hadoop và các ứng dụng dựa trên nền tảng Java.

2.2. Các công cụ xử lý dữ liệu phổ biến

Các công cụ như Hadoop, Cassandra, và HBase là trọng tâm trong việc xử lý và quản lý dữ liệu lớn. Hadoop, với hệ thống HDFS và MapReduce, là nền tảng lý tưởng cho việc xử lý dữ liệu phân tán và quy mô lớn. Cassandra được biết đến với khả năng mở rộng và độ tin cậy cao trong việc quản lý cơ sở dữ liệu phân tán. HBase cung cấp khả năng truy cập ngẫu nhiên nhanh chóng và thích hợp cho các ứng dụng yêu cầu truy xuất dữ liệu lớn và phức tạp.

Khi bắt đầu học big data, bạn cần chú ý về các công cụ big data phổ biến.

Xem thêm: Học big data bắt đầu từ đâu? Chi tiết về các công cụ big data cho người mới bắt đầu tại đây.

2.3. Các công cụ trực quan hóa dữ liệu phổ biến

Khả năng trực quan hóa dữ liệu là kỹ năng quan trọng, giúp chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin trực quan, dễ hiểu. Tableau nổi tiếng với giao diện trực quan và khả năng tương tác cao, cho phép người dùng dễ dàng tạo các biểu đồ phức tạp. Power BI, sản phẩm của Microsoft, cung cấp các công cụ phân tích mạnh mẽ và tích hợp tốt với các sản phẩm khác của Microsoft. Maptive và Domo cũng là những công cụ hữu ích, cho phép người dùng biến dữ liệu thành bản đồ và bảng điều khiển tương tác.

3. Học big data ở đâu?

Khi bắt đầu hành trình học big data, việc lựa chọn nguồn học liệu chất lượng và phù hợp là bước quan trọng đầu tiên. Ngày nay, có rất nhiều khóa học big data trực tuyến từ các nền tảng uy tín như LinkedIn Learning, Coursera, và Udemy, mang đến cho người học cơ hội tiếp cận với kiến thức về big data mà không cần rời khỏi nhà. Tuy nhiên, những khóa học big data được đào tạo trên các nền tảng này chỉ sẽ chỉ phù hợp với những người mới bắt đầu học, cung cấp những kiến thức và khái niệm cơ bản. Để có thể tiếp cận những kiến thức chuyên sâu hơn, newbie cần phải dành nhiều thời gian để nghiên cứu đa nguồn và rèn luyện kỹ năng.

4. Học Big Data và cơ hội nghề nghiệp!

4.1. Big Data Engineer

Big Data Engineer là gì? Họ là những chuyên gia chịu trách nhiệm thiết kế, xây dựng và duy trì hệ thống xử lý dữ liệu. Họ làm việc với dữ liệu lớn và phức tạp, phát triển hệ thống có khả năng thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Các đầu việc của Big Data Engineer là gì? Phạm vi công việc của họ sẽ bao gồm tối ưu hóa hệ thống dữ liệu, quản lý cơ sở dữ liệu, và đôi khi cả phát triển algorithms để xử lý dữ liệu.

Theo Glassdoor, mức lương trung bình của một Big Data Engineer (còn gọi là Big Data Engineering) có thể dao động từ 100.000 USD đến 150.000 USD mỗi năm tùy theo kinh nghiệm và vị trí địa lý, có cơ hội phát triển thành vai trò quản lý dự án hoặc chuyển sang lĩnh vực liên quan như Machine Learning Big Data.

Big Data EngineeringBig Data Engineer là gì? Làm Big Data Engineering là làm gì?

4.2. Big Data Analyst

Khác với Big Data Engineering, Big Data Analysts chuyên phân tích dữ liệu lớn để đưa ra thông tin và hiểu biết sâu sắc, giúp hỗ trợ quyết định trong kinh doanh. Phạm vi công việc của một nhà phân tích dữ liệu lớn bao gồm thu thập dữ liệu, phân tích xu hướng, và tạo ra các báo cáo. Họ cũng thường xuyên làm việc với các bộ phận khác để hiểu rõ nhu cầu thông tin. Mức lương trung bình của một Big Data analyst dao động từ 70.000 USD đến 110.000 USD mỗi năm. Cơ hội phát triển của vị trí này khá rõ ràng, có thể thăng tiến thành Data Scientist hoặc chuyên gia phân tích chuyên sâu trong một lĩnh vực cụ thể.

4.3. Data Visualization Developer

Chuyên gia phát triển trực quan hóa dữ liệu chịu trách nhiệm biến dữ liệu phức tạp thành thông tin trực quan, dễ hiểu thông qua biểu đồ và đồ họa. Phạm vi công việc của họ bao gồm thiết kế và phát triển các giải pháp trực quan hóa dữ liệu, cũng như tối ưu hóa hiển thị dữ liệu cho các thiết bị khác nhau. Mức lương trung bình của vị trí này sẽ dao động từ 70.000 USD đến 100.000 USD mỗi năm với cơ hội mở rộng kỹ năng sang các lĩnh vực như UX/UI design hoặc trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu.

4.4. Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineers kết hợp Machine Learning Big Data để phát triển các mô hình, thuật toán dự đoán và phân tích. Họ sẽ đảm nhiệm nhiệm vụ phát triển mô hình học máy, thử nghiệm và triển khai các giải pháp AI với mức lương trung bình từ 100.000 USD đến 150.000 USD mỗi năm. Làm việc ở mảng này sẽ đem đến nhiều cơ hội trong các lĩnh vực nghiên cứu và phát triển, cũng như vai trò quản lý dự án hoặc dẫn dắt đội ngũ kỹ thuật.

Machine-Learning-big-dataQuy trình hoạt động cơ bản của Machine Learning Big Data.

5. Kết luận

Đối với những newbie – người mới vào ngành, việc xác định rõ “học big data bắt đầu từ đâu? Học để làm gì? Học như thế nào cho hiệu quả? Khóa học big data nào thực sự phù hợp với trình độ?” là điều cực kỳ quan trọng. Ngành dữ liệu lớn ở Việt Nam nói chung và trên thế giới nói riêng đang trong giai đoạn tăng trưởng mạnh mẽ, đồng thời có nhu cầu cho nguồn nhân lực dồi dào và tài năng. Để có thể nắm bắt được những cơ hội thăng tiến đắt giá nhất, bạn cần liên tục trau dồi kiến thức, cập nhật kỹ năng từ nhiều nguồn để có thể đáp ứng yêu cầu tuyển dụng của các công ty, tập đoàn lớn.

Xem thêm: Các ứng dụng của big data tại Việt Nam

Chia sẻ bài viết:
Bài viết liên quan
error: Content is protected !!