Data Engineer hay còn gọi là kỹ sư dữ liệu là một trong những vị trí quan trọng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Với sự phát triển của kỷ nguyên số, nhu cầu chuyển đổi số của các doanh nghiệp ngày càng lớn khiến vị trí Data Engineer nay trở thành một vai trò quan trọng tới sự thành công và phát triển của doanh nghiệp.
Mục lục
Data Engineer là gì?
Data Engineer hay kỹ sư dữ liệu đóng vai trò xây dựng hệ thống, tổng hợp, lưu trữ và xuất dữ liệu trong doanh nghiệp. Với tính chất phức tạp và đặc thù của công việc, một Data Engineer cần phải có những kiến thức chuyên sâu và kỹ năng sử dụng các công cụ để phục vụ cho công việc.
Các kỹ sư dữ liệu cần phải sử dụng những kiến thức và kỹ năng của mình để tìm ra xu hướng ở các dữ liệu của doanh nghiệp, tìm ra phương án và phụ trách việc cải thiện chất lượng các nguồn dữ liệu.
Bạn sẽ cần học gì trong lộ trình Data Engineer?
| STT | Kiến thức, kỹ năng cần biết | Mô tả | Bài viết chi tiết |
| 1 | Công cụ trực quan hóa dữ liệu | Các công cụ như: Power BI, Tableau, Goole Data Studio | Kiến thức về Power BI |
| 2 | Công cụ truy vấn cơ sở dữ liệu như SQL | Thao tác và truy vấn dữ liệu từ kho dữ liệu để phục vụ phát triển báo cáo | Kiến thức về SQL |
| 3 | Công cụ thống kê như Microsoft Excel | Xử lý dữ liệu trên nền tảng Excel | Kiến thức về Excel |
| 4 | ANALYSIS/ BI (Tư duy phân tích dữ liệu) | Các kiến thức về phân tích dữ liệu | Tư duy phân tích dữ liệu |
| 5 | Công cụ lập trình | Công cụ lập trình cơ bản như: Python,… | Kiến thức về Python |
| 6 | Xây dựng Data Model | Data model là gì? Xây dựng Data Model trong PowerBI cho các báo cáo | Kiến thức về Data Model |
| 7 | Cách viết CV ấn tượng với nhà tuyển dụng | Hướng dẫn viết CV ấn tượng | Hướng dẫn viết CV |
Bạn cần chuẩn bị gì để bắt đầu học ngành Phân tích dữ liệu?
Nếu bạn đã có những hiểu biết căn bản về ngành Phân tích dữ liệu trước khi bắt đầu khóa học của mình, dĩ nhiên bạn đang có trong tay một lợi thế rất lớn. Tuy nhiên, hầu hết các trường THPT tại Việt Nam chưa cung cấp chương trình giảng dạy môn Phân tích dữ liệu hoàn chỉnh và điều này đã gây không ít khó khăn để theo đuổi lĩnh vực Phân tích dữ liệu vào thời gian đầu. Vậy đâu là những bước chuẩn bị cần thiết?
Lời khuyên của INDA chính là bạn nên tự trang bị cho bản thân mình những kiến thức căn bản về ngành Phân tích dữ liệu thông qua việc tự học. Thông thường, các sinh viên học ngành này sẽ được làm quen với những khóa nhập môn Khoa học máy tính hay Lập trình. Chính vì vậy, nhằm hạn chế việc bị “khớp” và quá tải trước một lượng kiến thức khổng lồ mới, bạn có thể tìm hiểu về những thông tin trên tại nhà để tự tin bắt đầu khóa học của mình.
Nếu bạn đã thường xuyên tự học tại nhà qua các nền tảng học trực tuyến, INDA chắc chắn không còn là cái tên xa lạ. Tại đây, bạn có thể tìm thấy một số các khóa học trực tuyến về ngành Phân tích dữ liệu đến từ học viện phân tích dữ liệu INDA như: SQL – Thao tác và truy vấn dữ liệu, Data Warehouse – Xây dựng kho dữ liệu DWH, Data Model – Trực quan hóa mô hình dữ liệu…
Để cọ xát với thực tiễn ngành Phân tích dữ liệu, bạn cũng có thể tìm các cơ hội thực tập tại trường, các cơ hội nghiên cứu khoa học về ngành Phân tích dữ liệu do Giáo sư trường bạn tổ chức hoặc những hoạt động ngoại khóa mang chủ đề về Lập trình được vận hành bởi học sinh, sinh viên hoặc các tổ chức phi lợi nhuận trong thành phố nơi bạn sinh sống.
Và tất nhiên, bạn cũng có thể tham khảo chia sẻ của các chuyên gia Phân tích dữ liệu trên các kênh TED, YouTube và tất nhiên là đừng bỏ lỡ các bài viết hữu ích liên quan đến đề tài Phân tích dữ liệu được cập nhật thường xuyên trên trang INDA nhé.
Liệu bạn có phải là người phù hợp với ngành Phân tích dữ liệu?
Để theo đuổi và chinh phục ngành Phân tích dữ liệu, nếu chỉ có đam mê đôi khi là chưa đủ. Trên thực tế, các chuyên gia Phân tích dữ liệu thường sở hữu một số tố chất quan trọng sau đây:
Khả năng logic tốt
Tư duy logic là kỹ năng vô cùng quan trọng để làm việc với hàng triệu số liệu, hay tìm kiếm lỗ hổng trong bộ dữ liệu thì. Có rất nhiều người rất giỏi Toán hay Lập trình nhưng nếu vậy vẫn chưa đủ để phân tích kết quả cuối cùng sau khi dọn dẹp dữ liệu. Điều này dẫn đến việc khi đưa ra báo cáo thì ngoài những con số hay biểu đồ phức tạp thì kết quả cuối cùng mà cấp trên cần để đưa ra chiến lược hay quyết định thì lại mơ hồ, thiếu logic.
Không ngại tìm tòi, đặt câu hỏi khó
Để đưa ra một báo cáo hay thông tin có ích từ bảng dữ liệu, bạn phải luôn đặt ra những câu hỏi như mục đích của nó là gì, phương pháp thu thập dữ liệu có lỗ hổng gì, điểm hạn chế của bộ dữ liệu là gì,… Để phân tích dữ liệu tốt, bạn không chỉ cứ dập công thức là ra kết quả mà phải biết được lịch sử của từng bộ dữ liệu và hoàn cảnh của từng dự án. Vì vậy, một kỹ năng không thể thiếu là đam mê tìm tòi, khám phá, không ngại đặt câu hỏi lật lại vấn đề để có thể cho ra đời bộ dữ liệu tốt hơn, giúp cho quá trình phân tích dữ liệu sau này được hiệu quả hơn.
Sự kiên trì và cẩn thận
Đối với những bạn muốn theo học và làm việc trong lĩnh vực Phân tích dữ liệu, sự kiên trì và cẩn thận trong công việc chính là hai tố chất không thể thiếu. Một trong những yêu cầu ghi ở thông báo tuyển dụng cho nhiều vị trí Chuyên gia phân tích dữ liệu là ứng viên cần phải chú ý đến tiểu tiết (Demonstrate an eye for detail). Để làm được công việc phân tích dữ liệu, bạn cần luyện tập cho mình khả năng tập trung cao độ để có thể nghiên cứu và phân tích nhiều số liệu một lúc, cũng như cẩn thận trong từng lệnh hay dòng code mà bạn viết ra bởi chỉ cần thiếu một dấu ngoặc hay dấu cách nhỏ, dòng code của bạn cũng có thể bị sai. Đôi khi, công việc này có nhiều thứ vô cùng tiểu tiết và mất thời gian, nhất là khi phải “dọn dẹp” (data cleaning/wrangling) thì mới có được một bộ dữ liệu hoàn chỉnh nên bạn cũng cần kiên trì và chịu áp lực tốt.
Bạn hãy chắc chắn rằng mình sẵn sàng tự trang bị những tố chất kể trên trước khi bước vào một khóa đào tạo Phân tích dữ liệu nhé!
Sinh viên ngành Phân tích dữ liệu có thể làm gì khi ra trường?
Nhiều sinh viên vẫn lầm tưởng rằng cơ hội khi tốt nghiệp ngành Phân tích dữ liệu chỉ có thể là Chuyên gia phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, sự thật là các sinh viên ra trường với tấm bằng Phân tích dữ liệu sẽ có nhiều hơn một vị trí việc làm tiềm năng, bất kể lựa chọn chuyên ngành của bạn. Nhìn chung, một số vai trò phổ biến của sinh viên ngành Phân tích dữ liệu bao gồm:
Chuyên gia phân tích trí tuệ doanh nghiệp (Business Intelligence Analyst)
Để hiểu đơn giản, BI (hay còn được gọi là trí tuệ doanh nghiệp) là một dạng công nghệ giúp doanh nghiệp hiểu biết về quá khứ, qua đó đưa ra quyết định, hành động và dự đoán tương lai. Mà muốn hiểu về doanh nghiệp thì cần biết số liệu tài chính và vận hành của chúng. Vì vậy, nhiệm vụ của những chuyên viên BI là giúp doanh nghiệp phân loại, phân tích, đánh giá chỉ số đo hiệu suất (KPI), tổng quan chính xác về hiệu suất kinh doanh và xác định các lĩnh vực cần cải thiện để giúp tổ chức ra các quyết định dựa trên số liệu (data-driven decision).
Mức lương trung bình: Khoảng 15 triệu đồng/tháng dành cho những bạn mới vào nghề và từ 25 – 25 triệu đồng/tháng đối với những người đã có trên 2 năm kinh nghiệm. Tùy vào quy mô công ty và đặc thù lĩnh vực ngành nghề mà mức lương sẽ biến đổi khác nhau.
Chuyên gia phân tích dữ liệu (Data Analyst)
Data Analyst là người phân tích dữ liệu để đưa ra những đề xuất chiến lược cho công ty. Sau khi thu thập được dữ liệu “thô”, các nhà phân tích dữ liệu sẽ có nhiệm vụ phân tích, diễn giải và đưa ra kết quả có ý nghĩa dựa trên mục đích tiến hành nghiên cứu ban đầu. Từ những dữ liệu nghiên cứu thị trường, nhà nghiên cứu có thể đưa ra những dự đoán về xu hướng và thị hiếu của người tiêu dùng về sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp nói riêng cũng như bao quát trên toàn ngành. Data Analyst chính là người cần sở hữu nhiều kiến thức về kinh doanh nhất bởi lẽ họ sẽ là những người có mối quan hệ mật thiết với bộ phận Sales hay Marketing với vai trò đề xuất hướng đi chiến lược dựa trên dữ liệu được phân tích.
Mức lương trung bình: Khoảng 6 – 13 triệu đồng/tháng dành cho những bạn mới vào nghề và từ 15 – 25 triệu đồng/tháng đối với những người đã có 1-2 năm kinh nghiệm. Lương sẽ chênh lệch theo cấp bậc và công ty.
Kỹ sư khoa học dữ liệu (Data Scientist)
Kỹ sư khoa học dữ liệu là công việc chuyên sâu hơn Chuyên gia Phân tích dữ liệu. Họ làm những công việc của Chuyên gia Phân tích dữ liệu như phân tích, sắp xếp và thay dữ liệu “kể chuyện”. Nhưng họ cũng có thêm các kỹ năng như Học máy (Machine learning), Lập trình cao (Advanced Programming), Mô hình dữ liệu (Data Modelling), xây dựng thuật toán. Nói một cách dễ hiểu, họ làm việc cũng dữ liệu và báo cáo cho công ty để đưa ra các quyết định sáng suốt nhất và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh và lợi nhuận.
Mức lương trung bình: Khoảng 10 – 15 triệu đồng/tháng dành cho những bạn mới vào nghề và từ 17 – 25 triệu đồng/tháng đối với những người đã có kinh nghiệm.
Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer)
Kỹ sư dữ liệu là người xây dựng, kiểm tra và duy trì kiến trúc tổng hợp, lưu trữ và xuất dữ liệu từ những ứng dụng hay hệ thống được tạo ra bởi Kỹ sư phần mềm. Để hoàn thiện và phát triển nguồn dữ liệu, Data Engineer phải cải biến các quy trình thiết lập dữ liệu để mô hình hóa, khai thác và sản xuất dữ liệu.
Mức lương trung bình: Khoảng 10 – 25 triệu đồng/tháng và tăng dần theo thời gian, kinh nghiệm, năng lực.
≫ Tìm hiểu chi tiết về lộ trình Data Engineer?
Chuyên gia phân tích định lượng (Quantitative Analyst)
Chuyên gia phân tích định lượng là công việc được săn đón, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính. Các chuyên gia ở mảng này tham gia vào hoạt động buôn bán và giao dịch, xác định giá cả, tư vấn, môi giới, phân tích nhanh các vấn đề trong kinh doanh bằng phương pháp định lượng có sẵn và tìm kiếm những cơ hội đầu tư có lợi nhuận. Cụ thể như định giá các tài sản, chứng khoán (cổ phiếu, trái phiếu, đặc biệt là chứng khoán phái sinh) bằng các mô hình dữ liệu, phân tích đầu tư, làm trung gian giao dịch cho khách hàng, buôn bán các hợp đồng phái sinh, …
Mức lương trung bình:Khoảng 10 – 15 triệu đồng/tháng dành cho những bạn mới vào nghề và từ 20 – 30 triệu đồng/tháng đối với những người đã có kinh nghiệm.
Ngoài ra, bạn cũng có thể lựa chọn trở thành Chuyên gia phân tích Digital Marketing, Quản lí dự án (Project Manager), Chuyên gia phân tích hệ thống Công nghệ thông tin (IT Systems Analyst), Chuyên gia phân tích vận hành (Operations Analyst), …
Tóm lại, có rất nhiều cơ hội dành cho sinh viên tốt nghiệp ngành Phân tích dữ liệu, và việc của bạn chính là tìm hiểu công việc nào sẽ phù hợp với những tố chất, sở thích, đam mê và năng lực của mình để định hướng chọn ngành học phù hợp. Các chuyên viên tư vấn của học viện INDA sẽ giúp bạn lựa chọn các khóa học phù hợp nhất.
