Trong bối cảnh dữ liệu đang bùng nổ, việc trở thành một Analytics Engineer (Kỹ sư phân tích) không chỉ mang đến cơ hội phát triển nghề nghiệp, mà còn mở ra nhiều tiềm năng thú vị cho những ai đang theo đuổi lĩnh vực IT. Với nền tảng kiến thức công nghệ vững chắc, dân IT có rất nhiều lợi thế khi chuyển sang thế giới phân tích dữ liệu. 

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ cùng bạn khám phá 3 vị trí IT có nhiều tiềm năng chuyển ngành làm kỹ sư phân tích. Cụ thể hơn, bạn sẽ nắm được những thuận lợi và thách thức mà các vị trí này gặp phải nếu muốn chuyển nghề. 

Analytics Engineer là gì? Nhiệm vụ & kỹ năng của Analytics Engineer?

Analytics Engineer đóng vai trò thiết yếu trong lĩnh vực dữ liệu, nơi họ có trách nhiệm biến đổi dữ liệu thô thành các tập dữ liệu được tổ chức một cách hợp lý, giúp người dùng cuối dễ dàng tìm ra câu trả lời cho những câu hỏi phức tạp. Vị trí này không chỉ yêu cầu khả năng xử lý dữ liệu mà còn cần sự hợp tác 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). Sự kết hợp này không chỉ nâng cao chất lượng quyết định mà còn giúp giảm chi phí, gia tăng năng suất và doanh thu cho doanh nghiệp.

Để đạt được thành công trong vai trò này, một kỹ sư phân tích cần thành thạo lập trình với Python và SQL, cho phép họ truy xuất và xử lý dữ liệu một cách hiệu quả. Kiến thức về cloud computing cũng rất quan trọng, giúp họ sử dụng các dịch vụ đám mây để quản lý và lưu trữ dữ liệu. Bên cạnh đó, kỹ năng quản lý pipeline dữ liệu cần thiết để thiết lập và duy trì quy trình xử lý. Cuối cùng, việc nắm vững các phương pháp kiểm soát phiên bản là cần thiết, giúp Analytics Engineer quản lý mọi thay đổi trong mã nguồn một cách hiệu quả.

Đọc thêm: Analytics Engineer khác Data Engineer như thế nào?

Các vị trí IT chuyển ngành sang Analytics Engineer dễ dàng

Nhiều vị trí trong ngành IT có thể dễ dàng chuyển sang vai trò Analytics Engineer, mang lại cơ hội việc làm hấp dẫn cho những ai muốn thay đổi lĩnh vực. Sự chuyển ngành này không chỉ tận dụng các kỹ năng hiện có, mà còn mở ra triển vọng phát triển nghề nghiệp trong môi trường dữ liệu ngày càng phát triển.

Dưới đây, chúng tôi đưa ra gợi ý về 3 vị trí IT có nhiều lợi thế khi chuyển ngành sang Analytics Engineer. Cùng tìm hiểu nhé!

BI Developers

Trong bối cảnh thị trường dữ liệu ngày càng phát triển, việc chuyển đổi từ BI Developer sang vị trí Analytics Engineer mang lại tiềm năng lớn cho những ai đang làm việc trong lĩnh vực này.

Thuận lợi của BI Developers khi chuyển ngành

Với nền tảng kiến thức vững chắc về dữ liệu và kinh nghiệm thực tiễn trong lĩnh vực phân tích, BI Developers có những lợi thế vượt trội khi chuyển ngành sang Analytics Engineer. Những kỹ năng chuyên môn của họ không chỉ giúp họ nhanh chóng thích nghi mà còn góp phần nâng cao chất lượng công việc trong lĩnh vực dữ liệu.

• Nền tảng dữ liệu vững chắc: BI Developers đã có kinh nghiệm làm việc với cơ sở dữ liệu và phân tích dữ liệu, giúp họ dễ dàng thích nghi với vai trò mới.
• Kỹ năng công cụ BI: Họ quen thuộc với các công cụ BI, có thể áp dụng kiến thức này để xây dựng các giải pháp phân tích dữ liệu mạnh mẽ.
• Kỹ năng giao tiếp tốt: Khả năng diễn đạt thông tin kỹ thuật rõ ràng giúp họ dễ dàng truyền đạt các giải pháp dữ liệu cho các bên liên quan không chuyên về công nghệ.
• Kinh nghiệm xử lý vấn đề: BI Developers có khả năng lập kế hoạch và tìm kiếm giải pháp cho các vấn đề dữ liệu, điều này rất hữu ích trong việc phát triển quy trình ETL hiệu quả.

Thách thức của BI Developers khi chuyển ngành

Mặc dù BI Developers sở hữu nhiều kỹ năng hữu ích, nhưng để thành công trong vai trò Analytics Engineer, họ cần phải cải thiện một số khía cạnh nhất định. Việc nâng cao kiến thức về lập trình, ETL và quản lý mô hình dữ liệu sẽ giúp họ phát triển toàn diện hơn trong môi trường công việc mới.

• Kỹ năng lập trình: Cần học và cải thiện kỹ năng lập trình, đặc biệt là Python, để xử lý và phân tích dữ liệu hiệu quả hơn.
• Hiểu biết về mô hình dữ liệu: Cần nắm rõ cách thiết kế và quản lý mô hình dữ liệu, bao gồm việc sử dụng các công cụ như dbt.
• Kỹ năng ETL: Cần nâng cao khả năng xây dựng và quản lý quy trình ETL, có thể thực hành với các công cụ như Apache Airflow hoặc Talend.
• Kỹ năng kiểm soát phiên bản: Học cách sử dụng Git để quản lý mã nguồn và làm việc trong môi trường phát triển.

Software Engineer

Trong bối cảnh thị trường công nghệ thông tin ngày càng phát triển mạnh mẽ, việc chuyển đổi từ vị trí Software Engineer sang Analytics Engineer mở ra nhiều cơ hội cho những ai đang làm việc trong lĩnh vực này.

Thuận lợi của Software Engineer khi chuyển ngành

Với nền tảng vững chắc trong lập trình và phát triển phần mềm, Software Engineers sở hữu nhiều lợi thế khi gia nhập vai trò kỹ sư phân tích dữ liệu. Những kỹ năng chuyên môn và kinh nghiệm của họ không chỉ giúp họ dễ dàng thích nghi mà còn góp phần nâng cao chất lượng công việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.

• Kỹ năng lập trình mạnh mẽ: Software Engineers thường có khả năng lập trình tốt, điều này giúp họ nhanh chóng làm quen với các ngôn ngữ lập trình như Python, ngôn ngữ phổ biến trong lĩnh vực dữ liệu.
• Hiểu biết về kiến trúc cơ sở dữ liệu: Họ đã có kinh nghiệm làm việc với kiến trúc cơ sở dữ liệu, giúp họ dễ dàng quản lý và tối ưu hóa dữ liệu cho các dự án phân tích.
• Kỹ năng làm việc theo nhóm: Khả năng làm việc trong các nhóm phát triển Agile giúp họ hòa nhập nhanh chóng vào môi trường làm việc của AE.
• Kỹ năng giải quyết vấn đề: Software Engineers có kinh nghiệm trong việc phân tích và khắc phục sự cố, điều này rất hữu ích trong việc phát triển quy trình ETL.

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

Thách thức của Software Engineer khi chuyển ngành

Tuy nhiên, để thành công khi chuyển ngành sang Analytics Engineer, Software Engineers cần cải thiện một số khía cạnh nhất định. Việc nâng cao kiến thức về ETL, mô hình dữ liệu và kỹ năng giao tiếp sẽ giúp họ phát triển toàn diện hơn trong môi trường công việc mới.

• Kỹ năng ETL: Cần học hỏi và cải thiện khả năng xây dựng và quản lý quy trình ETL, có thể thực hành với các công cụ như Apache Airflow.
• Hiểu biết về mô hình dữ liệu: Cần nắm rõ cách thiết kế và quản lý mô hình dữ liệu, bao gồm việc sử dụng các công cụ như dbt để tối ưu hóa quy trình phân tích.
• Kỹ năng giao tiếp: Cần cải thiện khả năng giao tiếp để dễ dàng truyền đạt thông tin kỹ thuật cho các bên liên quan không chuyên về công nghệ.
• Kiến thức về phân tích dữ liệu: Cần nâng cao hiểu biết về các phương pháp phân tích dữ liệu và trực quan hóa để áp dụng hiệu quả trong công việc mới.

Database Administrator (DBA)

Trong bối cảnh công nghệ thông tin ngày càng phát triển, việc chuyển đổi từ vị trí Database Administrator sang Analytics Engineer mang lại nhiều cơ hội cho những ai làm việc trong lĩnh vực này.

Thuận lợi của Database Administrator khi chuyển ngành

Với nền tảng vững chắc trong quản lý cơ sở dữ liệu và hệ thống, các Database Administrator có nhiều lợi thế khi chuyển sang ngành mới. Kỹ năng và kinh nghiệm của họ không chỉ giúp họ dễ dàng thích nghi mà còn nâng cao hiệu quả công việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.

• Kiến thức về cơ sở dữ liệu: DBA đã có kinh nghiệm sâu sắc về cấu trúc và phương thức lưu trữ cơ sở dữ liệu, giúp họ nhanh chóng tiếp cận các yêu cầu phân tích dữ liệu.
• Kỹ năng giải quyết vấn đề: Họ có khả năng phân tích và xử lý các vấn đề kỹ thuật trong cơ sở dữ liệu, điều này rất hữu ích khi phát triển quy trình ETL.
• Quản lý hệ thống và mạng: Kinh nghiệm trong quản lý máy chủ và mạng giúp DBA đảm bảo an ninh và hiệu suất cho các giải pháp phân tích dữ liệu.
• Kỹ năng lập trình: Kiến thức về các ngôn ngữ lập trình giúp họ tùy chỉnh và viết công cụ hỗ trợ cho phân tích dữ liệu.

Thách thức của Database Administrator khi chuyển ngành

Mặc dù các Database Administrator sở hữu nhiều kỹ năng quý giá, nhưng để thành công trong vai trò kỹ sư phân tích, họ cần cải thiện một số khía cạnh nhất định. Việc nâng cao kiến thức về phân tích dữ liệu, ETL và kỹ năng giao tiếp sẽ giúp họ phát triển toàn diện hơn trong môi trường công việc mới.

• Kỹ năng phân tích dữ liệu: Cần học hỏi thêm về các phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu để nâng cao khả năng làm việc với các bộ dữ liệu lớn.
• Kỹ năng ETL: Cần nắm vững quy trình xây dựng và quản lý ETL, có thể thực hành với các công cụ như Apache Airflow.
• Giao tiếp hiệu quả: Cần cải thiện khả năng giao tiếp để truyền đạt thông tin kỹ thuật một cách rõ ràng và dễ hiểu cho các bên liên quan không chuyên về công nghệ.
• Hiểu biết về công cụ phân tích: Cần nâng cao kiến thức về các công cụ và ngôn ngữ lập trình phân tích, như Python và R, để áp dụng hiệu quả trong công việc mới.

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

Tạm kết

Với sự phát triển nhanh chóng của thị trường dữ liệu, vị trí Analytics Engineer đang trở thành một cơ hội hấp dẫn cho những người làm trong lĩnh vực IT, đặc biệt là những ai mong muốn thay đổi hướng đi 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%!