like98

Lộ trình trở thành Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu)

Mục lục

Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu) là chuyên gia trong lĩnh vực xử lý dữ liệu, họ thường làm việc trong các dự án liên quan đến Big Data và Data Analytics. Cơ hội nghề nghiệp của Data Engineer đang dần rộng mở và có tiềm năng lớn cho các bạn trẻ yêu thích phân tích dữ liệu.

Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu) là gìData Engineer (Kỹ sư dữ liệu) là gì

1. Data Engineer là gì

Data Engineer có nghĩa vụ phân tích nguồn dữ liệu, tích hợp thông tin giữa các hệ thống với nhau, chuyển đổi và đồng bộ các dữ liệu trên nhiều hệ thống riêng biệt. Các nguồn dữ liệu có thể từ các phần mềm website trong hoạt động bán hàng, lĩnh vực nhân sự, tài chính, kế toán,…. Hoặc dữ liệu đến từ mạng xã hội. Data Engineer còn phụ trách đề xuất phương án và phụ trách việc cải thiện chất lượng các nguồn dữ liệu.

2. Mô tả công việc của Data Engineer

2.1 Phân tích, tổng hợp và thao tác lưu trữ dữ liệu

Data Engineer cần có khả năng thao tác với các hệ quản trị cơ sở dữ liệu như MySQL, PostgreSQL, MongoDB,…khả năng phân tích dữ liệu, kiểm tra tính đầy đủ, độ chính xác của dữ liệu để đưa ra cấu trúc tổ chức có hệ thống. Đồng thời, Data Engineer cũng phải biết cách lưu trữ dữ liệu an toàn và bảo mật. 

2.2 Chuẩn hóa và chuyển đổi nguồn dữ liệu logic

Sau khi có nguồn dữ liệu đã chuẩn hóa, Kỹ sư dữ liệu sẽ thực hiện lưu chuyển đến nhiều nguồn lữu trữ khác nhau. Mục đích là sắp xếp có hệ thống để dễ dàng tìm kiếm, so sánh, bổ sung và áp dụng dữ liệu cho nhiều trường hợp khác nhau.

Mô tả công việc của Kỹ sư dữ liệuMô tả công việc của Kỹ sư dữ liệu

2.3 Phân tích và trích xuất dữ liệu 

Data Engineer sẽ kết hợp cùng với DBA (Database Administration) để tạo các vùng lưu trữ dữ liệu có hệ thống, đồng thời đảm bảo các yếu tố về bảo mật riêng tư. Bên cạnh đó, doanh nghiệp sẽ dễ dàng theo dõi và kiểm tra các nguồn dữ liệu được đưa từ các Database. 

Khi ấy, Data Engineer sẽ phụ trách kiểm tra, trích xuất dữ liệu, gộp và thao tác lưu trữ dữ liệu. Đồng thời đưa ra các phương thức hoạt động cho hệ thống dữ liệu.

3. Kỹ năng của một Data Engineer là gì

3.1. Kỹ năng lập trình

Yêu cầu đối với Data Engineer là phải biết các ngôn ngữ lập trình cơ bản về SQL, Python, Oracle. Kỹ sư dữ liệu không cần phải biết sâu về lập trình, tính toán nhưng phải nắm rõ các khái niệm và giá trị đằng sau các công thức hiển thị ở màn hình.

3.2. Kỹ năng phân tích logic

Kỹ năng phân tích logic luôn cần thiết trong tất cả các công việc, kể cả Data Engineer cũng cần kỹ năng này để công việc chính xác và có tính liên kết với nhau. Ngoài ra, họ còn phải biết cách phân tích và tìm ra được ý nghĩa từ nguồn dữ liệu khô khan. Dựa vào đó, doanh nghiệp có thể nhìn nhận được vấn đề để tìm ra hướng giải quyết phù hợp. 

3.3. Kỹ năng thiết kế và trình bày báo cáo

Sau khi hoàn thành các công việc phân tích trên, bạn sẽ thu thập được dữ liệu và lập bảng báo cáo hoàn chỉnh. Việc thiết kế và trình bày báo cáo phải mang tính dễ hiểu, trực quan và dễ đưa ra các nhận định so sánh. Để giúp công việc trở nên thuận lợi hơn, bạn có thể tự học hỏi và tìm hiểu cách dùng các công cụ hỗ trợ thiết kế báo cáo.

Các kỹ năng của Data EngineerCác kỹ năng của Data Engineer

3.4. Kỹ năng giao tiếp

Các con số từ bảng báo cáo nghiên cứu rất phức tạp và khó hiểu đối với mọi người. Để giúp cho mọi người dễ hiểu và nắm rõ các ý nghĩa bạn cần phải có kỹ năng giải thích, thuyết trình mang lại cái nhìn tổng quan cho những vấn đề nghiên cứu này. 

 3.5 Kỹ năng quản lý thời gian, sắp xếp công việc

Công việc phân tích dữ liệu thường mất rất nhiều thời gian và trải qua nhiều giai đoạn phức tạp. Chính vì vậy mà khối lượng công việc và áp lực rất lớn. Do đó, nếu Data Engineer không kiểm soát và quản lý công việc hợp lý sẽ dẫn đến tình trạng quá tải.

3.5. Cẩn trọng và tỉ mỉ

Data Engineer thường xuyên tiếp xúc với dữ liệu thể hiện ở dạng số. Các kết quả thu được đòi hỏi phải chính xác. Đặc biệt trong ngành Data Science, chỉ cần bạn nhẫm lẫn một chi tiết nhỏ cũng ảnh hưởng đến quy trình hoạt động của cả hệ thông. Hơn nữa, việc tìm kiếm và rà soát lại lỗi cũng mất thời gian.

4. Các vị trí khác trong ngành Data 

4.1. Data Scientist 

Data Scientist (Chuyên gia khoa học dữ liệu) phụ trách việc phân tích, hiểu biết kiến thức về dữ liệu. Nhân viên Data Scientist chịu trách nhiệm xử lý dữ liệu thô, lọc và phân tích dữ liệu. Sau khi có kết quả, họ phải thực hiện các quy trình thống kê khác nhau, trực quan hóa dữ liệu và tạo ra những hiểu biết sâu sắc từ nó. Họ biến dữ liệu thô như  thông tin có cấu trúc và không cấu trúc thành những dữ liệu có ý nghĩa. 

Chuyên viên phân tích dữ liệu cũng phải có kiến thức về các công cụ khác nhau như Hadoop, R, Python, SAS,… Kiến thức về tiền xử lý dữ liệu, trực quan hóa và dự đoán là một trong những yêu cầu quan trọng của một Data Scientist.

4.2. Data Architect

Data Architect (Kiến trúc sư dữ liệu) chịu trách nhiệm triển khai các bản thiết kế, mô hình phỏng đoán của nền tảng dữ liệu của doanh nghiệp. Bản thiết kế hoặc kiến trúc này cần mô tả chi tiết yêu cầu, chính sách, quy tắc khác nhau chi phối việc lưu trữ dữ liệu cũng như việc sử dụng nó trong các tổ chức.

Data Architect còn có thể tổ chức và quản lý dữ liệu cả ở cấp độ vĩ mô và vi mô. Một số công cụ quan trọng thường được Data Architect sử dụng như XML, Hive, SQL, Spark và Pig. 

Nhân viên Data Architect làm gìNhân viên Data Architect làm gì

4.3. Data Science Manager

Data Science Manager (Quản lý khoa học dữ liệu) là người phải chịu trách nhiệm xử lý và quản lý hiệu suất các dự án khoa học dữ liệu (Data Science) để đáp ứng thời hạn dự án. Thông thường, các Data Science Manager có 5 năm kinh nghiệm trong bất kỳ lĩnh vực phân tích dữ liệu hoặc các vị trí tương đương như Data Engineering, Data Science hoặc Analysis.

Các Data Science Manager còn thực hiện lập kế hoạch và quản lý lộ trình cho nhóm trong dự án tuân theo. Hơn nữa, họ cũng tham gia triển khai kế hoạch và đưa ra kết quả trước thời hạn. Vị trí này cũng yêu cầu kỹ năng giao tiếp và khả năng lãnh đạo, vận hành đội ngũ và dự án hiệu quả.

4.4. Statistician

Công việc của Statistician (Nhà thống kê) là thực hiện thử nghiệm A/ B, thu thập dữ liệu, mô tả dữ liệu, phát triển các công cụ thống kê để suy luận và thực hiện việc kiểm chứng các giả thuyết. Một số công cụ hỗ trợ đắc lực các chuyên gia thống kê sử dụng: R, SAS, SPSS, Matlab, Python, Stata, SQL, … 

 

#DATACENTERS

#BigData

#DataSolutions

———————

💎 𝐃𝐀𝐓𝐀𝐂𝐄𝐍𝐓𝐄𝐑𝐒 💎

𝐆𝐈𝐀̉𝐈 𝐏𝐇𝐀́𝐏 𝐃𝐀𝐓𝐀 & 𝐌𝐀𝐑𝐊𝐄𝐓𝐈𝐍𝐆 𝐓𝐎̂̉𝐍𝐆 𝐓𝐇𝐄̂̉

———————

📌 Địa chỉ: T5, Masteri Thảo Điền, Quận 2, Hồ Chí Minh

🌐 Website: https://datacenters.vn/

📧 Email: contact@datacenters.vn

☎  Hotline: 0911 043 693

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