Trong thời đại bùng nổ dữ liệu hiện nay, trở thành một Analytics Engineer (Kỹ sư phân tích dữ liệu) không chỉ là cơ hội phát triển mà còn mở ra nhiều tiềm năng hấp dẫn cho nhiều bạn – những người học và làm việc trong lĩnh vực kỹ thuật, điện tử. Với nền tảng kiến thức vững chắc về công nghệ, những vị trí như Electrical Engineer, Automation Engineer, Computer Engineer, Telecommunication Engineer… hoàn toàn có lợi thế khi bước vào thế giới phân tích dữ liệu.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ cùng bạn khám phá tại sao dân kỹ thuật chuyển ngành sang Analytics Engineer là một lựa chọn sáng suốt nhé.

Đọc thêm: Data Analyst chuyển ngành làm Analytics Engineer như thế nào?

Analytics Engineer là gì? Công việc & kỹ năng cần có

Công việc chính của Analytics Engineer

Trước tiên, hãy cùng tìm hiểu sơ lược về nhiệm vụ và kỹ năng cần có của một kỹ sư phân tích dữ liệu.

Analytics Engineer là một vị trí quan trọng trong lĩnh vực dữ liệu, nơi người làm việc chịu trách nhiệm xử lý và biến đổi dữ liệu thô thành các tập dữ liệu sạch, có cấu trúc, giúp người dùng cuối tự mình trả lời các câu hỏi phức tạp. Họ không chỉ cần có khả năng thao tác với dữ liệu mà còn phải phối hợp chặt chẽ với các chuyên gia khác như nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst – DA), kỹ sư dữ liệu (Data Engineer – DE) và nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist). Điều này giúp các công ty đưa ra những quyết định thông minh hơn, giảm chi phí, nâng cao năng suất và gia tăng doanh thu. 

Để thành công trong vai trò này, một kỹ sư phân tích dữ liệu cần thành thạo Python và SQL để lập trình và truy vấn dữ liệu hiệu quả. 

Ngoài ra, họ cần có kiến thức về cloud computing để sử dụng các dịch vụ đám mây trong việc lưu trữ và quản lý dữ liệu, cùng với kỹ năng quản lý pipeline dữ liệu để xây dựng và duy trì quy trình xử lý dữ liệu. 

Cuối cùng, việc nắm vững các phương pháp kiểm soát phiên bản (version control) cũng rất quan trọng. Lý do là điều đó giúp họ theo dõi và quản lý mọi thay đổi trong mã nguồn dữ liệu.

Đọc thêm: Top 5 xu hướng công cụ ETL được sử dụng trong năm 2024 

Dân kỹ thuật chuyển nghề làm Analytics Engineer có được không?

Câu trả lời là: Hoàn toàn có thể.

Bởi trong thực tế, người học trong ngành kỹ thuật vốn sở hữu tư duy phân tích và kỹ năng liên quan chặt chẽ đến vị trí Analytics Engineer (và nhiều vị trí dữ liệu khác). Nhiều kỹ sư trong các lĩnh vực như tự động hóa, điện tử viễn thông, kỹ thuật máy tính và điện – điện tử đều có nền tảng vững chắc có thể áp dụng vào vai trò kỹ sư phân tích dữ liệu, mở ra những cơ hội mới cho sự nghiệp của họ.

Chính vì vậy, dân kỹ thuật có khá nhiều lợi thế khi nhảy sang vị trí mới này. Cùng INDA Academy tìm hiểu kiến thức, kỹ năng liên quan đến vị trí này trong bảng dưới đây nhé.

Vị trí	Lý do phù hợp chuyển sang làm Analytics Engineer	Kiến thức, kỹ năng liên quan
Automation Engineer (Kỹ sư tự động hóa)	Kỹ sư tự động hóa thường làm việc với các hệ thống tự động hóa phức tạp, lập trình và phân tích hiệu suất, tương tự với việc xây dựng và tối ưu hóa quy trình ETL (Extract, Transform, Load) của Analytics Engineer.	Lập trình điều khiển (PLC, Python, C++).Tối ưu hóa quy trình và hệ thống tự động.Tư duy phân tích dữ liệu và quản lý thời gian thực.
Telecommunication Engineer (Kỹ sư viễn thông)	Kỹ sư điện tử viễn thông có nền tảng về xử lý tín hiệu và dữ liệu lớn, rất phù hợp cho việc quản lý và phân tích dữ liệu lớn (Big Data) trong vai trò của kỹ sư phân tích.	Xử lý tín hiệu số.Mạng lưới truyền dữ liệu và viễn thông.Hệ thống phân tích và xử lý dữ liệu mạng.
Computer Engineer	Với khả năng lập trình phần mềm và thiết kế hệ thống, kỹ sư kỹ thuật máy tính có thể áp dụng những kỹ năng này để quản lý cơ sở dữ liệu và phát triển pipeline dữ liệu như nhiệm vụ của kỹ sư PTDL.	Lập trình phần mềm và hệ thống (Python, SQL).Quản lý và tối ưu hóa cơ sở dữ liệu.Kiểm soát phiên bản (version control) và phát triển phần mềm nhóm.
Electrical Engineer	Kỹ sư điện – điện tử thường làm việc với các hệ thống phân tích và tối ưu hóa mạch điện, tương đồng với tư duy phân tích và quy trình quản lý dữ liệu trong Analytics Engineer.	Thiết kế mạch điện và xử lý tín hiệu.Ứng dụng điện toán đám mây trong hệ thống phức tạp.Tư duy phân tích dữ liệu tín hiệu.

Tại sao dân kỹ thuật nên chuyển ngành sang Analytics Engineer?

Theo chúng tôi, nói tới việc chuyển ngành sang kỹ sư phân tích, có 3 lý do chính mà các bạn ngành kỹ thuật nên cân nhắc. INDA Academy sẽ trình bày rõ hơn ngay sau đây.

Lý do 1: Mức lương và cơ hội phát triển của Analytics Engineer

Về mức lương: Vị trí này có mức lương cạnh tranh cao, thường nhỉnh hơn so với nhiều ngành kỹ thuật truyền thống. Mức lương cho Analytics Engineer phản ánh nhu cầu tăng cao của ngành dữ liệu. Đặc biệt, vị trí kỹ sư phân tích dữ liệu này đang ngày càng được ưu tiên do sự thay đổi trong các team phân tích dữ liệu hiện đại.

Các bạn có thể tham khảo mức lương trung bình cho kỹ sư phân tích tại Việt Nam trong ảnh sau.

Mức lương trung bình cho Analytics Engineer tại Việt Nam – Nguồn: Vietnamwork

Về cơ hội phát triển: Với nhu cầu ngày càng tăng về phân tích dữ liệu, chuyển sang làm kỹ sư phân tích dữ liệu đồng nghĩa với nhiều cơ hội thăng tiến lên các vị trí quản lý hoặc chuyên gia trong lĩnh vực dữ liệu. Từ đó, con đường sự nghiệp của bạn có thể rộng mở hơn trước. 

Đọc thêm: Triển vọng và mức lương của Data Engineer 

Lý do 2: Sự linh hoạt trong công việc của Analytics Engineer

Môi trường làm việc linh hoạt của Analytics Engineer

Một trong những lý do hấp dẫn khiến dân kỹ thuật nên cân nhắc chuyển ngành sang Analytics Engineer là sự linh hoạt trong công việc. 

Khi đó, bạn có cơ hội làm việc trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau như tài chính, bán lẻ và công nghệ. Điều này không chỉ giúp bạn mở rộng mạng lưới chuyên môn mà còn tạo ra nhiều cơ hội phát triển nghề nghiệp đa dạng. 

Bên cạnh đó, khác với các vị trí kỹ thuật truyền thống, một kỹ sư phân tích thường được làm việc trong môi trường hiện đại, giúp họ có thể sáng tạo và tối ưu hóa quy trình phân tích dữ liệu mà không bị ràng buộc bởi các địa điểm sản xuất hay hiện trường.

Ngoài ra, việc không bị giới hạn trong một ngành nghề cụ thể cho phép bạn dễ dàng học hỏi và áp dụng các công nghệ mới, từ đó cải thiện kỹ năng và gia tăng giá trị bản thân trong thị trường lao động. 

Lý do 3: Hạn chế cơ hội phát triển của nhiều ngành kỹ thuật

Công việc trong ngành kỹ thuật truyền thống có ít cơ hội phát triển 

Tiếp theo, người học kỹ thuật nên cân nhắc học thêm kỹ năng của Analytics Engineer vì lý do sau đây. Trong bối cảnh dữ liệu và AI phát triển mạnh mẽ như hiện nay, các vị trí thuần kỹ thuật lại gặp nhiều hạn chế về cơ hội phát triển. Họ có thể bị giới hạn môi trường làm việc, cơ hội thăng tiến, hoặc đơn giản là giới hạn về kỹ năng.

Chẳng hạn, một số vị trí kỹ thuật phổ biến thường gặp phải khó khăn như sau:

• Automation Engineer (Kỹ sư tự động hóa): Thường chỉ làm việc trong môi trường sản xuất, tập trung vào việc tối ưu hóa quy trình và tự động hóa hệ thống. Mặc dù đây là một kỹ năng quý giá, nhưng các Automation Engineer có thể gặp khó khăn trong việc mở rộng kiến thức của mình sang các lĩnh vực khác, đặc biệt là trong ngành dữ liệu, nơi mà khả năng phân tích và lập trình là rất quan trọng. Điều này khiến cho sự nghiệp của họ dễ dàng bị giới hạn và không phát triển như mong đợi.
• Telecommunication Engineer (Kỹ sư viễn thông): Thường giới hạn trong các dự án viễn thông và cơ sở hạ tầng. Họ thường làm việc với các hệ thống mạng và truyền tải tín hiệu, nhưng trong bối cảnh hiện nay, sự phát triển mạnh mẽ của ngành dữ liệu và phân tích khiến họ không có nhiều cơ hội tăng trưởng như Analytics Engineer. Sự thiếu hụt trong việc tích hợp và sử dụng dữ liệu có thể khiến họ khó khăn trong việc bắt kịp xu hướng nghề nghiệp mới.
• Computer Engineer: Mặc dù có nền tảng vững chắc về lập trình và thiết kế hệ thống, họ thường tập trung vào phần cứng và không khai thác hết tiềm năng trong việc xử lý và phân tích dữ liệu. Do đó, những cơ hội mà họ có thể có trong ngành dữ liệu không đủ hấp dẫn và không mở rộng.
• Electrical Engineer: Thường làm việc với các thiết bị và hệ thống phức tạp, tuy nhiên, công việc này lại giới hạn sự linh hoạt trong nghề nghiệp. Khi so sánh với những cơ hội trong lĩnh vực dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, các kỹ sư điện – điện tử có thể cảm thấy rằng họ đang bỏ lỡ nhiều cơ hội tiềm năng. Do đó, việc chuyển ngành sang Analytics Engineer không chỉ là một lựa chọn khôn ngoan mà còn là một bước tiến cần thiết cho sự nghiệp của họ.

Tạm kết

Với sự chuyển mình mạnh mẽ của thị trường dữ liệu, vị trí Analytics Engineer là một cơ hội đáng để xem xét cho người làm kỹ thuật, đặc biệt những ai đang tìm kiếm sự thay đổi trong sự nghiệp.

Để bồi đắp và cải thiện bộ kỹ năng data engineering, hãy tham gia khóa học Data Engineer tại INDA Academy! Chúng tôi sẽ trang bị cho bạn bộ kỹ năng xử lý dữ liệu toàn diện, từ SQL đến Big Data with Spark, hoàn toàn phù hợp với vai trò Analytics Engineer. 

Đặc biệt, INDA Academy cam kết hỗ trợ:

• Công việc tại ngân hàng và doanh nghiệp lớn sau khóa học
• Mentor 1:1 trong suốt khóa học. 

Đăng ký ngay để nhận ưu đãi 50