Lộ trình học để trở thành Data Engineer (DE) »

Lộ trình trở thành Data Engineer thì cần học nhưng gì và công việc cũng như nhiệm vụ của Data Engineer trong doanh nghiệp và mức độ quan trọng ra sao thì cùng Inda Academy tìm hiểu ngay sau đây nhé.

Mục lục

1. Data Engineer (DE): Vai trò và nhiệm vụ

Lộ trình trở thành Data Engineer (DE) — Data Engineer

Họ là người tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn thành 1 nguồn duy nhất. 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. Cùng Inda Academy tìm hiểu về lộ trình trở thành Data Engineer nhé!

Data Engineer là một chuyên gia chuyên về xây dựng và quản lý hệ thống dữ liệu. Họ có kiến thức và kỹ năng về lưu trữ, xử lý, truy xuất và phân tích dữ liệu. Data Engineer đảm nhận vai trò quan trọng trong việc thiết kế, triển khai và duy trì hệ thống cơ sở dữ liệu và hệ thống xử lý dữ liệu để đảm bảo tính toàn vẹn, khả dụng và hiệu suất của dữ liệu.

Lộ trình học Data Engineer — Data Engineer

Công việc Data Engineer thường bao gồm xây dựng các pipeline dữ liệu để thu thập, xử lý và lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Họ phải có kiến thức về các công nghệ cơ sở dữ liệu, ngôn ngữ lập trình, hệ thống phân phối và công cụ phân tích dữ liệu. Data Engineer cũng thường làm việc với các chuyên gia khác như Data Scientist và Data Analyst để phát triển các giải pháp phân tích dữ liệu hiệu quả.

Vai trò của Data Engineer ngày càng trở nên quan trọng trong thế giới dữ liệu ngày nay. Khi các doanh nghiệp và tổ chức phải đối mặt với khối lượng lớn dữ liệu và nhu cầu phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định chiến lược.

Data Engineer (Kỹ sử dữ liệu) là người thu thập. Họ 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. Cùng Inda tìm hiểu về Lộ trình trở thành Data Engineer nhé!

>>>Đọc thêm: KHÓA HỌC TRỞ THÀNH DATA ENGINEER CHO NGƯỜI MỚI BẮT ĐẦU

2. Một ngày làm việc của Data Engineer là làm gì?

Thiết kế, xây dựng, vận hành hệ thống tổng hợp dữ liệu
Thu thập và lưu trữ dữ liệu (Collect & Store);
Lưu chuyển, làm sạch, chuẩn hóa và tập trung dữ liệu (ETL);

3. Công việc chính của một Data Engineer?

Dưới đây là chi tiết một số công việc chính của một Data Engineer:

3.1 Thu thập và lưu trữ dữ liệu:

Data Engineer sẽ cùng với DBA (Database Administration) thiết kế các vùng lưu trữ dữ liệu từ các nguồn sao cho hiệu quả nhất
Quản lý, sao lưu, phục hồi dữ liệu sao cho hiệu quả từ các Database, File Server là việc của DBA nhưng đưa dữ liệu vào Database và File Server bằng cách nào (FTP, drag and drop,…) và lưu trữ ra sao (.csv, xlsx, .dat, database) là nhiệm vụ của Data Engineer
Tools: Bash jobs, SQL, ETL Tools

3.2 Lưu chuyển, làm sạch và chuẩn hóa, tập trung dữ liệu (ETL)

Dữ liệu được lưu chuyển trao đổi giữa các nơi lưu trữ khác nhau, nhằm phục vụ một số mục đích như đối chiếu, bổ sung và có thể là backup.
Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu là 2 khái niệm đã quá quen thuộc, khi ta cần loại bỏ dữ liệu dư thừa, dữ liệu rác và chuyển các dữ liệu về các định dạng nhất định..
Tập trung dữ liệu hay Load dữ liệu là việc đưa dữ liệu từ các nguồn về một kho chứa chung, hay còn gọi là Data Warehouse. Nơi này là nơi chưa đầy đủ các thông tin lịch sử, được thiết kế theo những mô hình chuyên biệt, chỉ dành cho việc phân tích hoặc khôi phục dữ liệu trong trường hợp cần thiết.
Tools: SQL, SSIS, Data Stage, Talend, Bash jobs, Python

3.3 Phân tích và trích xuất dữ liệu

Một trong những công việc chính của Data Engineer là phân tích và trích xuất dữ liệu

Data Engineer sẽ sử dụng BI Tools, lấy dữ liệu từ DWH hoặc một số DB khác để tạo các báo cáo và dashboards.
Một số yêu cầu phức tạp hơn sẽ cần phải áp dụng các mô hình thuật toán, sử dụng code độc lập hoặc nhúng vào tool.
Tools: R, Python, Oracle BI, Power BI, Tableau

Dưới đây là một số mẫu quảng cáo việc làm cho vị trí Data Engineer rất gần với thực tế

4. Học gì để trở thành Data Engineer

Lộ trình trở thành Data Engineer cần có nhiều kỹ năng liên quan đến ngôn ngữ lập trình, cơ sở dữ liệu, hệ điều hành và các tác vụ liên quan đến dữ liệu. Dưới đây là nhưng kỹ năng cần có để có thể trở thành một kỹ sư dữ liệu:

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.

Khóa học về: Ngôn ngữ lập trình

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:

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

Data Warehouse là 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. 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. 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. Qua đó triển khai các thuật toán học máy và trích xuất thông tin chi tiết chuyên sâu một cách độc lập.

5. Lộ trình trở thành Data Engineer

Dưới đây là Lộ trình trở thành Data Engineer cho người mới bắt đầu:

6. Lộ trình đào tạo Data Engineer tại Insight Data (Inda)

KHÓA HỌC DATA ENGINEER CHO NGƯỜI MỚI BẮT ĐẦU TẠI INDA ACADEMY

gồm 5 khóa:

Đăng ký tư vấn và học thử miễn phí

Chi tiết khoá học: Lộ trình đào tạo Data Engineer

Đăng ký ngay để nhận tư vấn và học thử MIỄN PHÍ

Blog

Lộ trình học để trở thành Data Engineer (DE)