Nếu bạn là người có đam mê với công nghệ thông tin và luôn muốn tìm hiểu ý nghĩa đằng sau các số liệu thì Data Engineer chính là ngành nghề dành cho bạn. Đây đang là ngành cực kỳ phát triển trong thời đại công nghệ số hiện tại. Hầu như ở tất cả mọi lĩnh vực đều có sự xuất hiện của Data Engineer. Vậy làm thế nào để có thể tự học Data Engineer cũng như có những cơ hội nghề nghiệp nào cho các Kỹ sư dữ liệu tương lai?
Mục lục
Data Engineer là gì?
Data Engineer (Kỹ sử dữ liệu) là người thu thập, tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn thành 1 nguồn duy nhất. Những nguồn này có thể kể đến như từ website, phần mềm nghiệp vụ (bán hàng, nhân sự, tài chính kế toán, kho, ERP, Corebanking, excel file, text file…. ). Hệ thống xây dựng bởi Data Engineer thường phục vụ cho phòng ban nghiệp vụ, Data Analyst, Data Scientist, Business Intelligence phân tích dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định
Một Data Engineer cần học gì?
Để trở thành một Data Engineer giỏi về chuyên môn, việc tự học là rất quan trọng. Vậy làm thế nào để việc tự học Data Engineer đạt hiệu quả? Bạn cần lên kế hoạch học tập cụ thể với thời gian biểu riêng cho từng kiến thức khác nhau. Một số môn học bạn cần trải qua như:
Ngôn ngữ lập trình
Data Engineer cần có kiến thức chuyên môn về các ngôn ngữ lập trình sau (tối thiểu):
- SQL : Để thiết lập, truy vấn và quản lý hệ thống cơ sở dữ liệu. Các kỹ sư dữ liệu sẽ cần phải làm việc với cơ sở dữ liệu SQL một cách thường xuyên và liên tục.
- Python : Để tạo data pipelines, hãy viết các ETL scripts trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu từ hệ thống này sang hệ thống khác và để thiết lập các mô hình thống kê và thực hiện phân tích. Giống như R, đây là ngôn ngữ quan trọng đối với khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu — và nó đặc biệt quan trọng đối với ETL, phân tích dữ liệu và các ứng dụng học máy.
- R: Để phân tích dữ liệu và thiết lập các mô hình thống kê, trang tổng quan và hiển thị trực quan. Giống như Python, đây là một ngôn ngữ quan trọng cho khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu — và nó đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng phân tích dữ liệu và học máy.
Hệ cơ sở dữ liệu quan hệ và phi quan hệ:
Các Data Engineer cần biết cách làm việc với nhiều nền tảng dữ liệu, đặc biệt là các hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ dựa trên SQL (RDBMS) như MySQL, PostgreSQL (một cơ sở dữ liệu kết hợp SQL và NoSQL), Microsoft SQL Server và Cơ sở dữ liệu Oracle. Các Data Engineer cũng nên phát triển các kỹ năng làm việc với cơ sở dữ liệu NoSQL như MongoDB, Cassandra, Couchbase, Cơ sở dữ liệu Oracle NoSQL và các cơ sở khác.
Giải pháp ETL / ELT:
Các Data Engineer cũng cần biết cách sử dụng các hệ thống ETL (trích xuất, chuyển đổi, tải) vào kho dữ liệu. Họ cũng nên hiểu cách sử dụng các giải pháp ETL để hỗ trợ việc chuyển đổi và di chuyển dữ liệu từ hệ thống lưu trữ hoặc ứng dụng này sang hệ thống lưu trữ hoặc ứng dụng khác.
Data Warehouse
Sau khi trích xuất thông tin từ các hệ thống kinh doanh khác nhau, các Data Engineer cần chuẩn bị thông tin để tích hợp thông tin đó với hệ thống kho dữ liệu — nếu họ muốn truy vấn thông tin đó để có thông tin chi tiết và thông tin khác. Vì kho dữ liệu dựa trên đám mây tạo thành xương sống của hầu hết các hệ thống dữ liệu doanh nghiệp gần đây, điều quan trọng là các kỹ sư dữ liệu phải hiểu cách thiết lập và kho dữ liệu dựa trên đám mây, kết nối nhiều loại dữ liệu với nó và tối ưu hóa những kết nối cho tốc độ và hiệu quả.
Data Lake
Data Warehouse chỉ có thể hoạt động với thông tin có cấu trúc — chẳng hạn như thông tin trong cơ sở dữ liệu quan hệ nơi dữ liệu được tổ chức thành các cột và hàng được xác định rõ ràng. Trong khi đó, Data Lake có thể hoạt động với bất kỳ loại dữ liệu nào — bao gồm cả thông tin phi cấu trúc — và các giải pháp BI có thể kết nối với chúng để thu được những thông tin chi tiết có giá trị. Vì lý do này, nhiều công ty đang kết hợp các Data Lake vào cơ sở hạ tầng thông tin của họ.
Xây dựng báo cáo Phân tích:
Nhiều nền kinh doanh thông minh và máy học cho phép người dùng phát triển các bảng điều khiển tương tác , đẹp mắt, hiển thị kết quả của các truy vấn, dự báo AI, v.v. Các nhiệm vụ này thường do nhà khoa học dữ liệu chịu trách nhiệm ; tuy nhiên, các Data Engineer có thể hỗ trợ các nhà khoa học dữ liệu trong quá trình này. Mặc dù nhiều nền tảng BI và giải pháp RDBMS cho phép người dùng tạo trang tổng quan thông qua giao diện kéo và thả, kiến thức về SQL, R và Python cho phép kỹ sư dữ liệu hỗ trợ nhà khoa học dữ liệu thiết lập trang tổng quan phù hợp với nhu cầu của họ.
Học máy
Học máy chủ yếu là lĩnh vực của các nhà khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, vì các kỹ sư dữ liệu là những người xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu hỗ trợ các hệ thống máy học. Ngoài ra, không phải tất cả các tổ chức sẽ có một nhà khoa học dữ liệu, vì vậy bạn nên hiểu cách thiết lập bảng điều khiển BI, triển khai các thuật toán học máy và trích xuất thông tin chi tiết chuyên sâu một cách độc lập.
Lộ trình trở thành Data Engineer
Dưới đây là Lộ trình trở thành Data Engineer cho người mới bắt đầu:
Chúng tôi chuyên cung cấp những khoá học để trở thành Data Engineer Kỹ sư dữ liệu, đăng ký ngay để nhận được tư vấn chi tiết lộ trình dành riêng cho bạn nhé!
>>>Đọc thêm:
DATA ENGINEER LÀ GÌ? CÔNG VIỆC CHÍNH CỦA DE? CÁC KỸ NĂNG CẦN THIẾT
LỘ TRÌNH TRỞ THÀNH DATA ENGINEER – KỸ SƯ DỮ LIỆU DÀNH CHO NGƯỜI MỚI BẮT ĐẦU