Tóm tắt nội dung
Dữ liệu đang trở thành tài sản quý giá của các doanh nghiệp. Để khai thác giá trị của dữ liệu, cần những chuyên gia có kỹ năng và kiến thức về xử lý và quản lý dữ liệu. Đó là vai trò của một Data Engineer. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về vai trò của Data Engineer và những kỹ năng cần thiết để trở thành chuyên gia trong lĩnh vực này.
Data Engineer là gì?
Data Engineer là những kỹ sư dữ liệu công nghệ thông tin. Họ 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. Họ sẽ có trách nhiệm xây dựng hệ thống dữ liệu, lưu trữ và xuất dữ liệu khi cần thiết.
Khối lượng dữ liệu mà một Data Engineer làm việc thay đổi theo quy mô của tổ chức. Quy mô của công ty càng lớn, phân tích dữ liệu càng phức tạp.
Các kỹ sư dữ liệu chịu trách nhiệm trong việc cải thiện tính minh bạch của dữ liệu. Để từ đó doanh nghiệp đưa ra các quyết định kinh doanh dựa trên nền tảng dữ liệu đáng tin cậy đó.
Với tính chất phức tạp của công việc, đòi hỏi mỗi Data Engineer đều cần phải có những kiến thức thật tốt. Đồng thời cũng cần có các kỹ năng sử dụng thành thạo các công cụ để phục vụ công việc.
Vai trò của Data Engineer
Các Data Engineer theo quá trình từ phát triển, xây dựng, kiểm tra đến duy trì kiến trúc dữ liệu cho doanh nghiệp. Vậy nên, kỹ sư dữ liệu đảm nhận 3 vai trò chính sau:
Đảm nhận luôn các công việc tổng quát (Generalist)
Họ có trách nhiệm xử lý mọi công việc chung. Những Generalist thường thu thập, tải lên, nhập, đồng thời xử lý dữ liệu đầu cuối.
Generalist là những người có nhiều kỹ năng chuyên môn. Nhưng họ lại không thực sự chuyên sâu trong lĩnh vực nào nên có khá ít kiến thức về kiến trúc hệ thống.
Phụ trách mảng Data Pipeline (Pipeline-centric)
Ở mảng này thì các Engineer là những người xây dựng luồng dữ liệu Data Pipeline. Điều đó nhằm phục vụ cho nhu cầu phát triển data warehouse.
Những doanh nghiệp có quy mô tầm trung thường yêu cầu các kỹ sư dữ liệu chú trọng 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.
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 dữ liệu để dùng với thuật toán dự đoán.
Chuyên về cơ sở dữ liệu (Database-centric)
Database-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 doanh nghiệp lớn, nơi Data được phân bố rộng tại nhiều kho Database.
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.
>>> Xem thêm Software Engineer là ai? Công việc của những kỹ sư phần mềm
Công việc của một Data Engineer
Thường thì một Data Engineer sẽ làm những công việc như sau:
Thiết kế kiến trúc và phát triển các công cụ liên quan đến dữ liệu
Kỹ sư dữ liệu đòi hỏi phải thiết kế kiến trúc của một nền tảng dữ liệu trước khi đưa vào sử dụng. Đồng thời các Data Engineer cần phải có các kỹ năng sử dụng, tùy chỉnh và quản lý các công cụ tích hợp, cơ sở dữ liệu hay hệ thống phân tích.
Kiểm tra hệ thống dữ liệu
Trong quá trình sử dụng và phát triển hệ thống dữ liệu, các Data Engineer sẽ có nhiệm vụ kiểm tra độ tin cậy và hiệu suất của từng phần hệ thống. Để chắc chắn rằng luồng dữ liệu an toàn và có độ chính xác cao.
Triển khai thuật toán học máy và quản lý dữ liệu
Data Engineer có nhiệm vụ triển khai các mô hình học máy được thiết kế bởi các nhà khoa học dữ liệu. Đồng thời các kỹ sư dữ liệu cũng là những người trực tiếp quản lý dữ liệu được lưu trữ. Và cấu trúc nó thông qua hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu.
Cung cấp các công cụ truy cập dữ liệu
Data Engineer là người xây dựng thiết lập cấu trúc dữ liệu. Bởi vậy các kỹ sư dữ liệu cũng chính là người cung cấp các công cụ truy cập dữ liệu cho doanh nghiệp khi có yêu cầu.
Giám sát tính ổn định của hệ thống dữ liệu
Từ đầu đến cuối quá trình hoạt động của hệ thống dữ liệu, Data Engineer có trách nhiệm đảm bảo được tính ổn định của cả hệ thống. Theo dõi và giám sát kỹ lưỡng hiệu suất tổng thể là nhiệm vụ luôn cần chú trọng của các kỹ sư dữ liệu.
Những kỹ năng cần có của một Data Engineer
Kỹ năng lập trình
Data Engineer không cần phải biết quá sâu về lập trình nhưng cần hiểu được giá trị cốt lõi của các công thức lập trình hiển thị trên máy tính. Cần có những kiến thức cơ bản về Python, SQL, Oracle.
Kỹ năng phân tích Data logic
Đây là một kỹ năng quan trọng đối với một công việc có tính liên kết cao như Data Engineer. Kỹ sư dữ liệu cần phân tích và tìm được ra ý nghĩa của các dữ liệu. Để doanh nghiệp có thể đưa ra được các phương pháp giải quyết tốt nhất.
Kỹ năng trình bày báo cáo
Có những bảng báo cáo nghiên cứu chứa các con số rất phức tạp đối với mọi người. Chính vì vậy, các Data Engineer cần phải có kỹ năng trình bày và thuyết trình một cách rõ ràng. Để có thể mang lại cái nhìn tổng quan cho những vấn đề nghiên cứu này.
Kỹ năng quản lý thời gian
Khối lượng công việc của một Data Engineer khá nhiều. Và thường sẽ dẫn đến quá tải nếu không biết cách quản lý và kiểm soát công việc. Bởi tính chất công việc phân tích dữ liệu này cần nhiều thời gian để xây dựng, thiết kế, bảo trì và kiểm tra hệ thống dữ liệu. Mỗi giai đoạn đều phức tạp và cần sự tập trung cao.
Kỹ năng cẩn thận
Công việc phân tích dữ liệu cần đến sự logic và tỉ mỉ rất nhiều. Bởi vậy chỉ cần có một sơ suất nhỏ cũng đã dẫn đến những ảnh hưởng không lường trước được đối với cả hệ thống dữ liệu.
Lộ trình phát triển để trở thành Data Engineer
Hầu hết các Data Engineer thường sở hữu bằng cử nhân liên quan đến khoa học máy tính hoặc các lĩnh vực tương tự. Bằng cấp này cung cấp nền tảng vững chắc để xâm nhập sâu hơn vào lĩnh vực đầy tiềm năng này.
Tuy nhiên, ngoài việc học hành tại các trường đại học, có nhiều cách khác mà Daotaotester nghĩ rằng bạn có thể trở thành một Data Engineer chất lượng hơn, đa dạng hơn.
Phát triển kỹ năng cà nhân của Data Engineer
Các kiến thức cơ bản trong lĩnh vực khoa học dữ liệu không chỉ bao gồm việc nắm vững các nguyên tắc cơ bản của điện toán đám mây, kỹ năng viết mã và thiết kế cơ sở dữ liệu mà còn đòi hỏi sự hiểu biết rộng rãi về nhiều khía cạnh khác nhau. Dưới đây là một số điểm quan trọng:
- Kỹ năng lập trình: Khả năng sử dụng các ngôn ngữ lập trình như SQL, NoSQL, Python, Java, R và Scala là yếu tố không thể thiếu. Việc tham gia khóa học và thực hành kỹ năng lập trình giúp bạn nâng cao hiệu suất làm việc.
- Cơ sở dữ liệu quan hệ và phi quan hệ: Việc hiểu rõ cách hoạt động của cả hai loại cơ sở dữ liệu này là quan trọng, vì chúng đóng vai trò lớn trong việc lưu trữ dữ liệu.
- ETL (trích xuất, chuyển đổi và tải): Đây là quá trình chuyển dữ liệu từ các nguồn khác nhau vào một kho lưu trữ duy nhất. Việc làm quen với các công cụ như Xplenty, Stitch, Alooma và Talend sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về quá trình này.
- Quản lý dữ liệu lớn: Data Engineer thường phải làm việc với dữ liệu lớn. Việc hiểu về các công cụ như Hadoop, MongoDB và Kafka là rất quan trọng trong việc quản lý và xử lý dữ liệu lớn.
- Bảo mật dữ liệu: Kỹ năng bảo mật dữ liệu là yếu tố không thể bỏ qua, bảo vệ dữ liệu khỏi việc mất mát hoặc xâm nhập là một phần quan trọng trong công việc của Data Engineer.
Lấy các chứng chỉ liên quan
Các chứng chỉ có thể là một cách tuyệt vời để chứng minh kỹ năng và kiến thức của bạn với các nhà tuyển dụng. Việc chuẩn bị cho kỳ thi chứng chỉ không chỉ giúp bạn phát triển kỹ năng mà còn làm giàu thêm kiến thức của bạn. Có nhiều lựa chọn chứng chỉ tốt, bao gồm Kỹ sư dữ liệu lớn liên kết, Chứng chỉ Kỹ sư dữ liệu chuyên nghiệp từ Cloudera, Chứng chỉ Kỹ sư dữ liệu của IBM hoặc Chứng chỉ Kỹ sư dữ liệu chuyên nghiệp từ Google Cloud.
Hãy xem qua các danh sách công việc liên quan để tìm hiểu về các yêu cầu và khuyến nghị chứng chỉ cụ thể. Nếu bạn thấy một chứng chỉ thường được đề cập hoặc yêu cầu, đó có thể là một lựa chọn tốt để bắt đầu.
Xây dựng Portfolio
Portfolio cá nhân đóng vai trò quan trọng trong việc tìm kiếm việc làm, giúp nhà tuyển dụng và người quản lý hiểu rõ về khả năng và kỹ năng của bạn.
Bạn có thể bổ sung các dự án kỹ thuật dữ liệu mà bạn đã hoàn thành, có thể là tự mình hoặc trong quá trình học tập, vào Portfolio cá nhân của mình thông qua các dịch vụ như Wix hoặc Squarespace. Ngoài ra, việc chia sẻ thành quả của bạn trên phần Dự án trên LinkedIn hoặc trên nền tảng như GitHub cũng là cách thay thế hợp lý cho một trang Portfolio chuyên nghiệp, đặc biệt nếu bạn mới bắt đầu.
Cơ hội việc làm đối với Data Engineer
Trong thời đại công nghệ đang phát triển như vũ bão như hiện nay, những người làm việc trong lĩnh vực Data Engineer đang có cơ hội lớn để phát triển sự nghiệp. Với sự gia tăng của dữ liệu và nhu cầu phân tích dữ liệu của các tổ chức, vai trò của Data Engineer đã trở nên cực kỳ quan trọng.
Các chuyên gia trong lĩnh vực này đang được tìm kiếm và đánh giá cao bởi các công ty và tổ chức. Đặc biệt là trong các ngành công nghệ, tài chính. Hứa hẹn đây sẽ là một ngành nghề có xu hướng tuyển dụng tăng mạnh trong những năm tiếp theo.
>>> Có thể bạn quan tâm Cơ hội việc làm trong tương lai của công việc phát triển phần mềm
Với vai trò quan trọng của Data Engineer trong việc xử lý và quản lý dữ liệu, nhu cầu tuyển dụng các chuyên gia trong lĩnh vực này đang ngày càng tăng cao. Tuy nhiên, để trở thành một Data Engineer giỏi, cần phải có kiến thức và kỹ năng vững vàng về cả lập trình và khoa học dữ liệu. Hy vọng bài viết này đã giúp bạn hiểu rõ hơn về vai trò của Data Engineer. Và cung cấp cho bạn những thông tin và lời khuyên hữu ích để phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực này.
