Top 5 kỹ năng Data Engineer cần biết trong 2025

Muốn trở thành một Data Engineer trong năm 2025 tới, bạn phải nắm rõ bộ kỹ năng cần thiết của vị trí này. Từ khả năng lập trình SQL, Python đến việc nắm vững các nền tảng đám mây như AWS hay GCP, mỗi kỹ năng đều góp phần nâng cao hiệu suất làm việc và giá trị chuyên môn của một Data Engineer.

Trong bài viết này, INDA Academy đã tham khảo bài viết về top các kỹ năng cần thiết cho Data Engineer, tổng hợp từ 100 Job Description từ các công ty khác nhau. Bạn đọc tiếp để tìm hiểu các kỹ năng quan trọng nhất cho Data Engineer trong năm 2025 tới nhé!

Tham khảo: Lộ trình đào tạo Data Engineer cam kết việc làm – INDA Academy

Nguồn: Analytics Vector

Lập trình – Kỹ năng không thể thiếu cho Data Engineer 2025

Lập trình là nền tảng quan trọng nhất trong bộ kỹ năng Data Engineer, đóng vai trò như xương sống giúp kết nối và xử lý dữ liệu một cách hiệu quả. Trong số đó, hai ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất là SQL và Python, được ứng dụng rộng rãi trong mọi công việc liên quan đến dữ liệu. Những công cụ này không chỉ giúp bạn thao tác trên dữ liệu một cách linh hoạt mà còn hỗ trợ trong việc xây dựng và tối ưu hóa hệ thống dữ liệu phức tạp.

Vậy tại sao lại là SQL và Python?

SQL là ngôn ngữ không thể thiếu đối với bất kỳ Data Engineer nào. Nó giúp bạn truy vấn, thao tác, và tối ưu hóa cơ sở dữ liệu quan hệ, đặc biệt là khi làm việc với khối lượng lớn dữ liệu cần phân tích và quản lý. 

Python lại nổi bật bởi tính linh hoạt trong xử lý dữ liệu phức tạp và tự động hóa quy trình. Với sự hỗ trợ của các thư viện mạnh mẽ như Pandas và NumPy, Python mang đến khả năng xây dựng pipeline hiệu quả và giải quyết nhiều bài toán phân tích một cách nhanh chóng.

>> Đọc thêm:
KHOÁ HỌC SQL NÂNG CAO
KHÓA HỌC DATA WAREHOUSE : TỔNG HỢP, CHUẨN HÓA VÀ XÂY DỰNG KHO DỮ LIỆU

Ngoài SQL và Python, Data Engineer cần biết ngôn ngữ lập trình nào khác?

Bên cạnh SQL và Python, các ngôn ngữ khác như Scala và Java cũng rất đáng để học. Scala được đánh giá cao trong xử lý dữ liệu lớn, đặc biệt là với Spark, một công cụ mạnh mẽ trong hệ sinh thái Big Data. Trong khi đó, Java thường xuất hiện ở các hệ thống dữ liệu doanh nghiệp lâu đời nhờ vào độ ổn định và khả năng mở rộng.

Việc thành thạo các ngôn ngữ lập trình này sẽ giúp bạn xây dựng một nền móng vững chắc để phát triển các kỹ năng Data Engineer khác, đáp ứng tốt yêu cầu công việc từ các doanh nghiệp trong thời đại dữ liệu hiện nay.

Kỹ năng ETL và Data Pipeline – Quy trình dữ liệu không thể thiếu

Là Data Engineer thì phải biết ETL. ETL, viết tắt của Extract, Transform, Load, là một trong những quy trình quan trọng nhất trong quản lý dữ liệu. Đây là quá trình giúp trích xuất dữ liệu từ các nguồn khác nhau, chuyển đổi chúng thành định dạng phù hợp, và cuối cùng tải chúng vào hệ thống lưu trữ hoặc phân tích. Kỹ năng ETL đóng vai trò nền tảng, đảm bảo dữ liệu được xử lý đúng cách và sẵn sàng cho mọi ứng dụng thực tiễn.

Ngoài ra, Data Engineer cũng cần có kỹ năng xây dựng Data Pipeline hiệu quả. Một Data Pipeline hiệu quả không chỉ giúp chuyển đổi dữ liệu liền mạch mà còn giảm thiểu thời gian và tài nguyên trong quá trình xử lý. 

Để thiết kế một pipeline tối ưu, bạn cần tập trung vào các yếu tố như khả năng mở rộng, tự động hóa, và tính bảo mật của dữ liệu. Ví dụ, việc sử dụng các framework như Apache Kafka có thể giúp bạn xây dựng các pipeline mạnh mẽ cho xử lý dữ liệu thời gian thực.

Hơn nữa, ứng dụng Data Pipeline trong các lĩnh vực như dự đoán nhu cầu thị trường và phân tích hành vi khách hàng ngày càng trở nên phổ biến. Chúng tôi tin rằng trong năm 2025 tới đây, các công cụ pipeline tiên tiến sẽ hỗ trợ doanh nghiệp ra quyết định nhanh chóng và chính xác. 

Cloud Platforms – Kỹ năng sử dụng công cụ Data Engineer phải biết

Trong kỷ nguyên dữ liệu hiện đại, các nền tảng đám mây như AWS, Azure, và Google Cloud Platform (GCP) đã trở thành công cụ không thể thiếu đối với Data Engineer. Sự phổ biến của các nền tảng này không chỉ vì khả năng mở rộng, mà còn bởi chúng cung cấp các dịch vụ chuyên sâu hỗ trợ xử lý và lưu trữ dữ liệu quy mô lớn.

Để tận dụng tối đa công nghệ đám mây, Data Engineer cần nắm vững một số kỹ năng quan trọng. 

Đầu tiên, việc thiết lập môi trường đám mây và triển khai các dịch vụ sao cho tối ưu và dễ dàng quản lý là rất quan trọng. Các công cụ như AWS CloudFormation, Azure Resource Manager, hoặc Google Cloud Deployment Manager giúp tự động hóa việc triển khai và quản lý hạ tầng trên đám mây.

Thứ hai, tối ưu hóa chi phí là một yếu tố không thể thiếu. Các nền tảng đám mây cung cấp nhiều tùy chọn về thanh toán theo mức sử dụng, vì vậy Data Engineer cần có khả năng tối ưu hóa chi phí thông qua việc chọn lựa dịch vụ phù hợp và triển khai các chiến lược tiết kiệm, như sử dụng Spot Instances trên AWS hoặc máy chủ ảo giá rẻ trên Azure và GCP.

Cuối cùng, bảo mật dữ liệu là một yếu tố quan trọng không thể thiếu khi làm việc với các nền tảng đám mây. Kỹ năng cấu hình và triển khai các chính sách bảo mật, mã hóa dữ liệu, và đảm bảo quyền truy cập phù hợp là rất cần thiết. Các công cụ như AWS IAM, Azure Active Directory, và Google Cloud Identity and Access Management giúp Data Engineer bảo vệ dữ liệu và tuân thủ các quy định về bảo mật thông tin.

Tóm lại,

Nền tảng đám mây là yếu tố không thể thiếu trong bộ kỹ năng của Data Engineer. Việc thành thạo AWS, Azure, và GCP, cùng với khả năng tối ưu hóa chi phí và bảo mật dữ liệu, sẽ giúp Data Engineer vượt qua những thách thức của năm 2025 và mang lại hiệu quả cao trong công việc.

Data Modeling và Data Warehousing – Kỹ năng Data Engineer không thể thiếu 

Kỹ năng Data Modeling

Data Modeling là một phần thiết yếu trong công việc của Data Engineer, giúp đảm bảo tính toàn vẹn và hiệu quả của dữ liệu trong các hệ thống dữ liệu phức tạp. Mô hình hóa dữ liệu giúp bạn xác định cách thức tổ chức và lưu trữ dữ liệu, từ đó hỗ trợ việc truy vấn và phân tích dễ dàng hơn. 

Có nhiều phương pháp và công cụ khác nhau để thực hiện mô hình hóa dữ liệu. Ví dụ, Entity Relationship Diagram (ERD) là công cụ phổ biến dùng để mô tả các thực thể trong hệ thống và mối quan hệ giữa chúng. Tuy nhiên, khi dữ liệu trở nên phức tạp và yêu cầu khả năng mở rộng, mô hình Snowflake (với các bảng dữ liệu con được chia nhỏ) lại trở thành sự lựa chọn phù hợp cho bạn.

Việc nắm vững kỹ năng Data Modeling là một trong những yêu cầu quan trọng trong bộ kỹ năng Data Engineer 2025, vì nó đóng vai trò chủ chốt trong việc xây dựng một hệ thống dữ liệu linh hoạt và hiệu quả.

Kỹ năng Data Warehousing

Tiếp theo, có một kỹ năng Data Engineering quan trọng khác là Data Warehousing. Data Warehouse là nơi lưu trữ dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau, đã được làm sạch và chuẩn hóa để phục vụ cho các công việc phân tích. Vai trò của Data Warehousing không chỉ dừng lại ở việc lưu trữ dữ liệu mà còn bao gồm khả năng tối ưu hóa quá trình truy vấn, giúp Data Engineer dễ dàng lấy ra thông tin cần thiết từ các kho dữ liệu khổng lồ.

Trong quá trình phát triển các dự án dữ liệu lớn, việc hiểu và thiết lập một kho dữ liệu hiệu quả là một trong những kỹ năng cốt lõi giúp Data Engineer đảm bảo rằng dữ liệu được lưu trữ an toàn và dễ dàng truy cập. Việc làm quen với các công cụ và nền tảng như AWS Redshift, Google BigQuery, và Microsoft Azure SQL Data Warehouse sẽ giúp Data Engineer nâng cao khả năng làm việc với kho dữ liệu lớn và xử lý các yêu cầu phân tích phức tạp.

>> Đọc thêm:
KHÓA HỌC DATA WAREHOUSE : TỔNG HỢP, CHUẨN HÓA VÀ XÂY DỰNG KHO DỮ LIỆU
KHÓA HỌC DATA MODEL – THIẾT KẾ MÔ HÌNH DỮ LIỆU
LỘ TRÌNH TRỞ THÀNH KỸ SƯ DỮ LIỆU (DATA ENGINEER)

Kỹ năng ứng dụng Big Data 

Những công cụ Big Data phổ biến nào mà DE phải biết?

Công nghệ Big Data là một phần quan trọng không thể thiếu trong công việc của Data Engineer. Các công cụ Big Data như Spark và Hadoop đang được sử dụng rộng rãi để xử lý và phân tích dữ liệu lớn, với khả năng xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ mà các công cụ truyền thống không thể đáp ứng được.

Data Engineer ứng dụng Big Data trong công việc như thế nào?

Việc sử dụng các công cụ Big Data như Spark trong môi trường thực tế là một kỹ năng cần thiết cho Data Engineer. 

Một ví dụ điển hình là trong ngành ngân hàng, nơi lượng dữ liệu phát sinh từ các giao dịch tài chính, lịch sử vay vốn, và các dữ liệu khác là rất lớn. Với Spark, các Data Engineer có thể xử lý những tập dữ liệu này một cách nhanh chóng và hiệu quả, từ đó rút ra những phân tích quan trọng phục vụ cho các quyết định chiến lược.

Việc làm quen và sử dụng thành thạo các công cụ Big Data như Spark sẽ giúp Data Engineer tạo ra những giá trị thực tế trong công việc, đồng thời gia tăng khả năng ứng dụng công nghệ mới vào các dự án lớn trong ngành tài chính, ngân hàng, hay các lĩnh vực khác. 

Tạm kết

Như vậy là chúng tôi vừa cùng bạn xem qua 5 kỹ năng cần thiết nhất cho mọi Data Engineer. Ngoài ra, những kỹ năng còn lại như DevOps, Data Visualization, kỹ năng giao tiếp,…  cũng sẽ là điểm cộng cho bạn khi ứng tuyển vị trí Data Engineer trong năm 2025 tới.

Để tự tin trở thành một kỹ sư dữ liệu, hãy tham khảo khóa học khóa học Data Engineer Full Track – Cam kết việc làm của chúng tôi nhé! Với

• Giảm 40% học phí khi đăng ký trước 2025
• Lộ trình 7 module cơ bản – nâng cao
• Hoàn thành 8 Project liên quan tới các mảng như: Banking, FMCG, Retails,…
• Ký cam kết đào tạo bằng văn bản, hỗ trợ dấu mộc, làm đồ án, thực tập
• Mentor 1:1, hỗ trợ và 24/7 và cá nhân hóa lộ trình học với từng học viên
• Dự án thực tế từ ngân hàng, doanh nghiệp lớn
• Cam kết thực tập và việc làm sau khi hoàn thành khóa học tại INDA

INDA Academy tự hào sẽ đi cùng bạn trên hành trình xây dựng sự nghiệp Data Engineer như ý.