Khoa học dữ liệu không ngừng phát triển và các vai trò công việc trong các nhóm dữ liệu hiện đại cũng thay đổi theo. Trước đây, nhiều chức danh công việc trong lĩnh vực này thường liên quan đến “dữ liệu lớn”. Tuy nhiên trong khoảng thời gian hai năm vừa qua khi học máy trở nên phổ biến hơn thì các công việc liên quan đến MLOps cũng bắt đầu xuất hiện nhiều.
Ngày nay, khi các tổ chức ngày càng hiểu biết hơn về dữ liệu và phát triển kỹ năng phân tích nên vai trò của kỹ sư phân tích ngày càng trở nên quan trọng. Nói đơn giản, các kỹ sư phân tích làm cầu nối giữa các chức năng kỹ thuật và phân tích, giúp tạo ra các bộ dữ liệu sạch, đã được chuyển đổi và sẵn sàng để phân tích. Bài viết này sẽ giải thích rõ hơn họ là ai? Họ làm gì? Làm cách nào để trở thành những kỹ sư phân tích?
Mục lục
Analytics Engineer là gì?
Analytics Engineer (Kỹ sư phân tích) là người xử lý dữ liệu thô để dễ phân tích và sử dụng hơn. Họ làm việc với các chuyên gia khác như nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu. Mục tiêu của họ là giúp các công ty đưa ra quyết định tốt hơn, giảm chi phí, cải thiện năng suất và tăng doanh thu. Để làm được điều này, kỹ sư phân tích sử dụng các công cụ và kỹ thuật để biến dữ liệu phức tạp thành thông tin có giá trị, hỗ trợ các nhà quản lý trong việc lập kế hoạch và chiến lược kinh doanh.
Công việc chính của kỹ sư phân tích là tạo và quản lý các công nghệ giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu hiệu quả. Điều này bao gồm thiết kế cơ sở dữ liệu, viết các tập lệnh để tự động hóa quy trình và đảm bảo rằng dữ liệu được bảo mật và hoạt động mượt mà. Ngoài ra, họ còn phát triển các thuật toán để xử lý dữ liệu, tạo ra các biểu đồ và báo cáo trực quan hóa thông tin, và tối ưu hóa các hoạt động dựa trên dữ liệu. Tóm lại, kỹ sư phân tích không chỉ giúp doanh nghiệp hiểu rõ dữ liệu của mình mà còn biết cách tận dụng tối đa để đạt được mục tiêu kinh doanh.
Công việc của Analytics Engineer
Kỹ sư phân tích đóng vai trò là cầu nối giữa kỹ sư dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu hoặc người dùng doanh nghiệp. Chuyên viên phân tích có trách nhiệm xây dựng các bộ dữ liệu được kiểm tra kỹ lưỡng, cập nhật và ghi lại, giúp toàn bộ dữ liệu được sử dụng để trả lời các câu hỏi kinh doanh. Kỹ sư phân tích cũng áp dụng các phương pháp hay nhất về kỹ thuật phần mềm trong các mô hình dữ liệu của mình, như kiểm soát phiên bản và CI/CD. Họ đảm bảo rằng các nhu cầu kinh doanh chiến lược được chuyển đổi thành các mô hình dữ liệu và trực quan hóa phù hợp.
Ngày càng nhiều công ty công nghệ áp dụng Modern Data Stack (MDS), mô hình ELT và kho dữ liệu đám mây. Vai trò của kỹ sư phân tích ngày càng trở nên quan trọng.
Nhiệm vụ hàng ngày của Analytics Engineer bao gồm cộng tác với các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu, triển khai các mô hình dữ liệu logic và vật lý, sử dụng công cụ BI, khoa học dữ liệu. Ngoài ra họ sử dụng các công cụ trực quan hóa để xây dựng sản phẩm dữ liệu, xây dựng đường ống dữ liệu tự động và mở rộng, cung cấp thông tin chi tiết, đề xuất cho nhóm dữ liệu và các bên liên quan. Hơn thế nữa làm việc độc lập trên các dự án khác nhau và là một phần của nhóm Scrum, sử dụng các phương pháp phát triển phần mềm tốt nhất như xem lại mã, CI/CD, quản lý bản phát hành và kiểm soát phiên bản.
Các công cụ chính được Analytics Engineer sử dụng
Để thực hiện công việc một cách hiệu quả, kỹ sư phân tích cần sử dụng một loạt các công cụ chuyên biệt. Dưới đây là các công cụ chính mà bạn nên làm quen với:
Công cụ kỹ thuật dữ liệu và Business Intelligence (BI)
Quá trình xây dựng và quản lý quy trình dữ liệu đòi hỏi việc sử dụng nhiều công cụ khác nhau để đạt được hiệu quả tối ưu. Các nền tảng lưu trữ dữ liệu như Google BigQuery và Snowflake là cần thiết để lưu trữ và truy xuất dữ liệu quy mô lớn. Các công cụ BI như Looker và Tableau hỗ trợ phân tích và trực quan hóa dữ liệu, giúp các bên liên quan dễ dàng hiểu và sử dụng thông tin. Bên cạnh đó, hệ thống ETL (Extract, Transform, Load) như Talend và AWS Glue giúp tự động hóa quy trình thu thập, chuyển đổi và tải dữ liệu, đảm bảo dữ liệu được xử lý chính xác và hiệu quả.
Python
Ngôn ngữ lập trình Python phổ biến trong lĩnh vực khoa học dữ liệu nhờ tính linh hoạt và khả năng mạnh mẽ. Đối với kỹ sư phân tích, đó là công cụ quan trọng trong việc khai thác dữ liệu, mô hình hóa dữ liệu, thực hiện phân tích dữ liệu, và trực quan hóa dữ liệu. Python cung cấp một loạt các thư viện và công cụ hỗ trợ, giúp tối ưu hóa quy trình làm việc và phân tích.
SQL và Công cụ xây dựng dữ Liệu (dbt)
Structured Query Language (SQL) là ngôn ngữ tiêu chuẩn dùng để truy vấn và quản lý cơ sở dữ liệu. Đây là công cụ thiết yếu đối với mọi kỹ sư phân tích vì khả năng tạo ra và thao tác với cơ sở dữ liệu. Công cụ xây dựng dữ liệu (dbt) là một ví dụ điển hình, dựa vào SQL để thực hiện các chức năng quan trọng như chuyển đổi dữ liệu, kiểm tra các thay đổi trước khi triển khai mã, và kiểm tra tính toàn vẹn của dữ liệu. Dbt giúp tự động hóa và tối ưu hóa quy trình phân tích dữ liệu, đảm bảo sự chính xác và hiệu quả trong công việc của kỹ sư phân tích.
Các bước để trở thành Analytics Engineer
Nếu bạn đang cân nhắc bắt đầu sự nghiệp Kỹ sư phân tích dữ liệu, điều quan trọng là hiểu rõ những kỹ năng, trình độ và thời gian cần thiết để trở thành chuyên gia trong lĩnh vực này, cũng như cách thăng tiến trong sự nghiệp. Sau đây là những bước bạn cần biết để bắt đầu và phát triển sự nghiệp Analytics Engineer của mình.
Bằng cấp
Để bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực Analytics Engineer, điều quan trọng là có một nền tảng giáo dục vững chắc. Một bằng cử nhân về khoa học máy tính, khoa học dữ liệu, thống kê, công nghệ thông tin, hoặc một lĩnh vực liên quan sẽ cung cấp cho bạn kiến thức lý thuyết thiết yếu trong các lĩnh vực như cơ sở dữ liệu, lập trình và phân tích dữ liệu. Để mở rộng và chuyên sâu hơn, bạn nên cân nhắc tham gia các khóa học bổ sung hoặc chứng chỉ về kỹ thuật dữ liệu, công nghệ dữ liệu lớn và nền tảng phân tích.
Việc sở hữu bằng cấp cao hơn, như thạc sĩ về khoa học dữ liệu hoặc phân tích, có thể giúp bạn nổi bật hơn trong thị trường việc làm cạnh tranh. Thực tập trong lĩnh vực phân tích dữ liệu thường là một yêu cầu để hoàn thành bằng cử nhân của bạn và giúp bạn tích lũy các kỹ năng thực tiễn cần thiết trước khi chính thức bước vào thị trường lao động. Trong quá trình học, việc tập trung phát triển các kỹ năng cụ thể liên quan đến ngành sẽ giúp bạn chuẩn bị tốt hơn cho việc ứng tuyển vào các vị trí mong muốn và gia tăng cơ hội thành công trong sự nghiệp của mình.
Xây dựng kỹ năng
Để thành công trong vai trò kỹ sư phân tích, bạn cần phát triển một loạt kỹ năng kỹ thuật và kỹ năng làm việc. Trước hết, kỹ sư phân tích cần có khả năng sử dụng thành thạo các ngôn ngữ lập trình như SQL, Python hoặc R. Đồng thời, việc quen thuộc với các giải pháp lưu kho dữ liệu như Amazon Redshift, Google BigQuery hoặc Snowflake là rất quan trọng. Bạn cũng cần hiểu các quy trình ETL (trích xuất, chuyển đổi, tải), mô hình hóa dữ liệu và các hệ thống kiểm soát phiên bản như Git. Để nâng cao kỹ năng, hãy thực hành qua các dự án cá nhân hoặc nguồn mở, và cân nhắc đóng góp cho cộng đồng kỹ thuật dữ liệu để cập nhật các công nghệ mới nhất và thực tiễn tốt nhất.
Ngoài các kỹ năng kỹ thuật, kỹ sư phân tích còn cần phát triển các kỹ năng tại nơi làm việc để tương tác hiệu quả với đồng nghiệp và các bên liên quan. Các kỹ năng quan trọng bao gồm khả năng giải quyết vấn đề và làm việc qua các vấn đề dữ liệu, tư duy phản biện, kỹ năng giao tiếp và hợp tác, cùng với khả năng nghiên cứu và lãnh đạo. Việc có kiến thức về kinh doanh cũng là một lợi thế, giúp bạn hiểu rõ hơn về nhu cầu và mục tiêu của các bên liên quan trong tổ chức.
Tham gia các dự án thực tế
Kinh nghiệm thực hành đóng vai trò quan trọng với các kỹ sư phân tích. Để có sự chuẩn bị tốt nhất, bạn nên tìm kiếm cơ hội thực tập hoặc các vị trí cấp đầu vào, nơi bạn có thể làm việc trực tiếp với các bộ dữ liệu lớn và quy trình xử lý dữ liệu. Những vai trò trong phân tích dữ liệu, kinh doanh thông minh hoặc kỹ thuật dữ liệu cơ sở sẽ giúp bạn có cái nhìn sâu sắc hơn về hệ sinh thái dữ liệu và cách nó hoạt động trong thực tế. Tham gia vào các cuộc thi hackathon hoặc các cuộc thi dữ liệu cũng là một cách tuyệt vời để thử thách bản thân với các vấn đề dữ liệu thực tế, đồng thời thể hiện kỹ năng của bạn với các nhà tuyển dụng tiềm năng.
Sau khi hoàn thành bằng Cử nhân về khoa học máy tính hoặc một lĩnh vực liên quan, bạn thường sẽ bắt đầu sự nghiệp của mình ở vị trí cấp đầu vào như Nhà kỹ sư phân tích. Thông thường, bạn có thể đảm nhận vị trí này sau khi có bằng Cử nhân 4 năm trong lĩnh vực liên quan. Tùy thuộc vào loại vị trí bạn đang theo đuổi, việc học thêm các chứng chỉ bổ sung có thể nâng cao kỹ năng và mở rộng cơ hội nghề nghiệp của bạn.
Xây dựng mạng lưới chuyên nghiệp
Trong ngành công nghệ, việc xây dựng mạng lưới quan hệ là rất quan trọng. Bạn nên kết nối với các kỹ sư phân tích có kinh nghiệm và tham gia vào các cuộc họp, hội nghị, cũng như các hội thảo chuyên sâu về dữ liệu. Tham gia vào các diễn đàn và cộng đồng trực tuyến như Stack Overflow, GitHub, hoặc các nhóm Slack chuyên về kỹ thuật và phân tích dữ liệu cũng rất hữu ích. Mạng lưới quan hệ không chỉ giúp bạn tìm được cơ hội hợp tác và sự cố vấn từ những người có kinh nghiệm mà còn là nguồn tài nguyên quý giá trong quá trình tìm kiếm việc làm.
Tạo danh mục các dự án dữ liệu
Khi bạn đã tích lũy đủ kinh nghiệm trong lĩnh vực kỹ thuật phân tích, việc xây dựng một danh mục đầu tư là bước quan trọng để thể hiện năng lực và chuyên môn của bạn. Danh mục này nên bao gồm những dự án đáng chú ý mà bạn đã thực hiện, thể hiện rõ ràng sự đóng góp của bạn trong việc xây dựng đường ống dữ liệu, thiết kế mô hình dữ liệu, hoặc phát triển các công cụ phân tích. Để tạo danh mục đầu tư hiệu quả, hãy ghi lại các chi tiết quan trọng về từng dự án, bao gồm:
Quá trình giải quyết vấn đề
Mô tả các vấn đề cụ thể mà bạn đã đối mặt và cách bạn đã giải quyết chúng. Điều này giúp nhà tuyển dụng hiểu rõ hơn về khả năng phân tích và giải quyết vấn đề của bạn.
Công nghệ sử dụng
Liệt kê các công nghệ và công cụ mà bạn đã sử dụng trong từng dự án, chẳng hạn như các nền tảng lưu trữ dữ liệu, ngôn ngữ lập trình, và các công cụ phân tích dữ liệu.
Tác động của công việc
Giải thích kết quả và tác động của công việc bạn thực hiện. Ví dụ, bạn có thể nêu rõ cách mà dự án của bạn đã cải thiện hiệu suất, giảm thiểu lỗi, hoặc cung cấp thông tin quan trọng cho doanh nghiệp.
Danh mục đầu tư được xây dựng tốt không chỉ thể hiện kỹ năng và kinh nghiệm của bạn một cách rõ ràng mà còn tạo ấn tượng mạnh mẽ với nhà tuyển dụng trong các buổi phỏng vấn. Đảm bảo rằng nó được cập nhật thường xuyên với các dự án mới nhất và các thành tựu quan trọng trong sự nghiệp của bạn.
Thăng tiến trong sự nghiệp
Sau khi bắt đầu ở vị trí cấp đầu vào, có nhiều cấp bậc trong sự nghiệp để bạn có thể thăng tiến. Thông thường, bạn cần khoảng 2 năm kinh nghiệm ở vị trí cấp đầu vào để chuyển lên cấp bậc cao hơn. Mỗi vị trí yêu cầu khoảng 2 năm kinh nghiệm tại mỗi cấp bậc để có thể tiếp tục thăng tiến. Để nâng cao sự nghiệp của bạn, có thể bạn sẽ cần học thêm, lấy bằng cao học trong lĩnh vực liên quan hoặc có chứng chỉ chuyên môn bổ sung.
Phát triển thêm các kỹ năng Analytics Engineer
Không phải tất cả các ngành nghề và công ty đều yêu cầu học tiếp để thăng tiến trong sự nghiệp. Tuy nhiên, việc có thêm bằng cấp có thể giúp bạn thăng tiến nhanh hơn và đạt được các vị trí có thu nhập cao hơn. Việc lấy bằng Thạc sĩ về khoa học máy tính thường mất khoảng 4 năm để hoàn thành. Những người đã có bằng Thạc sĩ thường kiếm được trung bình 130,105 USD (khoảng 3,124,560,000 VND), trong khi những người không có bằng cấp này chỉ kiếm được khoảng 61,133 USD (khoảng 1,467,192,000 VND).
Luôn cập nhật thông tin và tiếp tục học hỏi
Lĩnh vực kỹ thuật phân tích là một lĩnh vực năng động và phát triển nhanh chóng, vì vậy việc cập nhật thông tin và tiếp tục học hỏi là rất quan trọng để duy trì khả năng cạnh tranh và thăng tiến trong sự nghiệp. Để làm điều này, bạn nên theo dõi các xu hướng mới nhất liên quan đến cơ sở hạ tầng dữ liệu, công cụ phân tích và các phương pháp tối ưu. Theo dõi các nhà lãnh đạo tư tưởng trong ngành, đăng ký vào các blog và podcast chuyên về kỹ thuật phân tích và dữ liệu, cũng như tham gia các hội thảo trực tuyến và khóa học là những cách hiệu quả để duy trì và nâng cao kỹ năng của bạn.
Việc học tập liên tục không chỉ giúp bạn cập nhật kiến thức mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển sự nghiệp của bạn. Mỗi bước trong hành trình phát triển sự nghiệp đều có ý nghĩa, yêu cầu sự cống hiến, cam kết về kỹ thuật và đam mê với dữ liệu. Đối với những ai đam mê xây dựng giải pháp dữ liệu mạnh mẽ và khai thác thông tin từ phân tích, đây là một con đường nghề nghiệp đáng theo đuổi và mang lại nhiều cơ hội phát triển.
Kết Luận
Trở thành kỹ sư phân tích dữ liệu yêu cầu sự kết hợp giữa nền tảng kiến thức vững chắc, kỹ năng thực hành và cam kết liên tục học hỏi. Bằng cách xây dựng nền tảng học vấn vững chắc, tích lũy kinh nghiệm thực tế, và cập nhật thông tin mới nhất trong ngành, bạn có thể phát triển sự nghiệp thành công trong lĩnh vực này. Sự đam mê với dữ liệu và khả năng tạo ra các giải pháp phân tích hiệu quả sẽ giúp bạn nổi bật và mở rộng cơ hội nghề nghiệp trong ngành kỹ thuật phân tích.
Mời các bạn tham khảo thêm:
KHOÁ HỌC TRUY VẤN VÀ THAO TÁC DỮ LIỆU SQL TỪ CƠ BẢN ĐẾN NÂNG CAO
KHÓA HỌC DATA WAREHOUSE : TỔNG HỢP, CHUẨN HÓA VÀ XÂY DỰNG KHO DỮ LIỆU TRONG DOANH NGHIỆP
LỘ TRÌNH TRỞ THÀNH DATA ENGINEER CHO NGƯỜI MỚI BẮT ĐẦU