Nếu bạn muốn trở thành một Data Engineer và chưa hiểu vị trí này là gì, hãy cùng tham khảo ngay bài viết sau đây của TopviecIT.vn. Bài viết thuộc chuyên mục Việc làm nổi bật này sẽ giải đáp cho bạn về Data Engineer là gì và hướng dẫn lộ trình học cần thiết để thành công trong ngành này.
Data Engineer là gì?
Data Engineer là một chuyên gia trong lĩnh vực công nghệ thông tin (IT) chuyên về việc xây dựng và quản lý hệ thống dữ liệu. Nhiệm vụ chính của họ là chuẩn bị và xử lý dữ liệu để sử dụng trong các ứng dụng phân tích hoặc vận hành. Số lượng dữ liệu mà một Data Engineer làm việc với sẽ thay đổi tùy theo tổ chức, đặc biệt là với quy mô của tổ chức đó.
Data Engineer là làm gì? Mô tả chi tiết công việc
Data Engineer là người chịu trách nhiệm xây dựng và quản lý hệ thống dữ liệu trong một tổ chức. Dưới đây là những nhiệm vụ chính mà bạn có thể tham khảo về các công việc của Data Engineer là gì:
Xây dựng cấu trúc, quản lý dữ liệu
Đây là một trong những nhiệm vụ đầu tiên mà bạn cần biết khi tìm hiểu về công việc của Data Engineer là gì. Cụ thể bao gồm như sau:
- Xây dựng, duy trì cơ sở hạ tầng dữ liệu để thu thập từ các nguồn khác nhau. Những nguồn này có thể bao gồm như AWS, Google Cloud,…
- Thực hiện xử lý và làm sạch dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán, bảo mật và tuân thủ quy tắc về dữ liệu trong quá trình quản lý dữ liệu.
- Tối ưu hóa hiệu suất và đáng tin cậy của hệ thống dữ liệu.
- Xây dựng các luồng dữ liệu (data pipelines) để tự động hóa việc thu thập, biến đổi và truyền dữ liệu từ nguồn đến hệ thống lưu trữ.
- Xây dựng kho dữ liệu, đường dẫn dữ liệu và hệ thống báo cáo để hỗ trợ quyết định kinh doanh.
Xem thêm: Data Engineer học ngành gì? Ở đâu? Cơ hội việc làm ra sao?
Phân tích dữ liệu và tổng hợp báo cáo
Data Engineer cũng sẽ thực hiện công việc phân tích dữ liệu, tổng hợp các báo cáo để gửi những bộ phận liên quan. Đối với nhiệm vụ này, họ sẽ thực hiện các công việc như:
- Tiền xử lý và biến đổi dữ liệu từ các nguồn gốc thành dạng dễ sử dụng cho các nhà khoa học dữ liệu và người sử dụng dữ liệu khác.
- Phát triển các công cụ và API dữ liệu để hỗ trợ phân tích dữ liệu.
- Triển khai và theo dõi các thuật toán học máy và phương pháp thống kê trong môi trường sản xuất.
- Hợp tác với các nhóm kỹ thuật, nhà khoa học dữ liệu và các bên liên quan khác để hiểu cách dữ liệu có thể được sử dụng để đáp ứng nhu cầu kinh doanh.
Những nhiệm vụ khác
Ngoài 2 nhóm nhiệm vụ chính ở trên, Data Engineer cũng sẽ thực hiện những nhiệm vụ khác như:
- Các nhiệm vụ khác có thể bao gồm theo dõi và bảo trì hệ thống dữ liệu, ghi nhật ký quy trình xử lý dữ liệu, giải quyết sự cố hệ thống dữ liệu.
- Nghiên cứu, triển khai công nghệ mới để cải thiện quy trình xử lý dữ liệu và hiệu suất.
- Hỗ trợ các nhóm Data Science trong việc sử dụng và hiểu dữ liệu.
- Tham gia vào việc mở rộng hệ thống dữ liệu để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về dữ liệu của tổ chức.
Với lượng công việc như trên thì lương Data Engineer – Kỹ sư dữ liệu có cao không? Xem ngay bài viết chi tiết về lương Data Engineer để cập nhật mức đãi ngộ mới nhất cho các Kỹ sư dữ liệu!
Data Engineer cần học gì? Lộ trình học chi tiết
Vậy, những kiến thức, kỹ năng mà bạn cần có để trở thành một Data Engineer là gì? Dưới đây sẽ là lộ trình học chi tiết mà bạn có thể tham khảo để bắt đầu trở thành Data Engineer.
Xây dựng nền tảng kiến thức chuyên môn
Nền tảng kiến thức chuyên môn của một Data Engineer bao gồm nhiều khía cạnh quan trọng trong lĩnh vực xử lý dữ liệu và quản lý hệ thống dữ liệu. Dưới đây một số nhóm kiến thức nền tảng chuyên môn cần có cho Data Engineer:
- Lập trình và Kỹ thuật máy tính: Hiểu biết về các ngôn ngữ lập trình như Python, Java, Scala, hoặc Ruby, các kiến thức về lập trình hướng đối tượng (OOP) và lập trình hàm, kiến thức về kỹ năng xử lý lỗi và gỡ lỗi mã nguồn.
- Hiểu biết sâu về cơ sở dữ liệu quan hệ (Ngôn ngữ truy vấn SQL) và kiến thức về thiết kế cơ sở dữ liệu.
- Có kiến thức nền tảng về kho dữ liệu, các kiến thức về hệ điều hành liên quan đến phát triển dữ liệu.
- Hiểu biết về quy trình làm việc (workflow) và sử dụng công cụ kiểm tra mã nguồn như Git.
- Kiến thức về DevOps và khả năng triển khai tự động và quản lý hệ thống.
- Khả năng tư duy phân tích dữ liệu để hiểu cấu trúc, nội dung, và giá trị của nó.
- Kỹ năng quản lý dự án và làm việc hiệu quả trong môi trường dự án.
Có kiến thức chuyên sâu về SQL, NoSQL
Kiến thức chuyên sâu về SQL và NoSQL là câu trả lời tiếp theo cho vấn đề các kiến thức cần có của Data Engineer là gì. Kết hợp kiến thức về SQL và NoSQL cho phép Data Engineer trở thành những người có khả năng làm việc với nhiều loại dữ liệu và cơ sở dữ liệu khác nhau để đáp ứng nhu cầu đa dạng của tổ chức. Cụ thể, những kiến thức chuyên sâu về 2 nhóm này như sau:
SQL (Structured Query Language) – Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc
- Câu lệnh SQL cơ bản: Hiểu biết và sử dụng các câu lệnh SQL cơ bản như SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE để truy vấn và quản lý dữ liệu.
- Tối ưu hóa truy vấn: Khả năng tối ưu hóa câu lệnh SQL để cải thiện hiệu suất truy vấn, bao gồm việc sử dụng chỉ mục (indexing) và thống kê dữ liệu.
- Thiết kế cơ sở dữ liệu: Hiểu biết về thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ, bao gồm việc lựa chọn các loại dữ liệu, khóa chính và khóa ngoại, đảm bảo tính nhất quán của cơ sở dữ liệu.
- Giao dịch và ACID: Kiến thức về giao dịch (transactions), các thuộc tính ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) để đảm bảo tính toàn vẹn và đáng tin cậy của dữ liệu.
- Bảo mật và quyền riêng tư: Hiểu biết về bảo mật cơ sở dữ liệu, quản lý quyền truy cập và quản lý dữ liệu cá nhân theo các quy tắc và quy định về quyền riêng tư.
Xem thêm: Tổng hợp 10 các trang web học lập trình tiếng Việt miễn phí
NoSQL (Not Only SQL) – Hệ thống quản lý dữ liệu không quan hệ
- Loại cơ sở dữ liệu NoSQL: Hiểu biết về các loại cơ sở dữ liệu NoSQL như cơ sở dữ liệu cột (Column-family), cơ sở dữ liệu tài liệu (Document), cơ sở dữ liệu key-value, và cơ sở dữ liệu đồ thị (Graph).
- Làm việc với dữ liệu phi quan hệ: Khả năng làm việc với dữ liệu không có cấu trúc cụ thể, dữ liệu có cấu trúc linh hoạt, hoặc dữ liệu JSON/XML.
- Phân phối và mở rộng: Hiểu biết về cách cơ sở dữ liệu NoSQL có khả năng mở rộng ngang (horizontal scaling) để xử lý tải cao và dữ liệu lớn.
- Hiệu suất và tối ưu hóa: Kiến thức về cách tối ưu hóa hiệu suất truy vấn, ghi dữ liệu trong môi trường NoSQL, bao gồm việc lựa chọn đúng loại cơ sở dữ liệu và cấu hình.
- Dự án và triển khai: Kỹ năng triển khai và quản lý cơ sở dữ liệu NoSQL trong môi trường sản xuất, cùng với việc thực hiện sao lưu, phục hồi dữ liệu.
Tìm hiểu về tích hợp dữ liệu, ETL Pipeline
Các kiến thức về tích hợp dữ liệu, ETL Pipeline sẽ giúp ích cho Data Engineer trong việc xây dựng, quản lý và chuẩn bị dữ liệu cho việc phân tích và sử dụng trong các ứng dụng khác nhau. Trong đó:
- Tích hợp dữ liệu: Là quá trình kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, sau đó hợp nhất thành 1 chế độ xem dữ liệu thống nhất và duy nhất.
- ETL (Extract, Transform, Load): Là quá trình tiếp cận phổ biến được sử dụng để thực hiện tích hợp dữ liệu, được thiết kế theo lịch trình phù hợp với tổ chức.
Những kiến thức liên quan đến tích hợp dữ liệu và ETL Pipeline bao gồm như:
- Kỹ năng lập trình: Để xây dựng các đường ống ETL, bạn cần biết một ngôn ngữ lập trình như Python, Java hoặc Scala.
- Hiểu biết về các công cụ ETL: Có kiến thức về các công cụ ETL phổ biến như Apache NiFi, Apache Airflow, Talend, hoặc Apache Spark.
- Kiến thức về xử lý dữ liệu lớn: Đặc biệt là kỹ năng làm việc với Apache Hadoop và Apache Spark để xử lý dữ liệu lớn.
- Hiểu biết về cơ sở dữ liệu: Để làm việc với cơ sở dữ liệu nguồn và đích, cần hiểu biết về SQL và các cơ sở dữ liệu khác nhau.
- Kiến thức về quy trình làm việc: Để hiểu và có thể triển khai, quản lý ETL pipelines trong môi trường sản xuất.
Xem thêm: Ngôn Ngữ Scala Là Gì? Top 5 Lý Do Nên Học Ngôn Ngữ Scala Ngay
Tìm hiểu về các công cụ Big Data
Các công cụ Big Data là một phần quan trọng trong việc xử lý và quản lý dữ liệu. Các công cụ Big Data cho phép Data Engineer xây dựng hệ thống dữ liệu mở rộng, hiệu suất cao để đáp ứng nhu cầu của tổ chức trong việc lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu.
Đối với các công cụ Big Data, bạn cần tìm hiểu những kiến thức, công cụ sau:
- Hiểu biết về tính chất của dữ liệu lớn, bao gồm kích thước, độ phân tán và tính thời gian thực.
- Hiểu biết về cách xử lý dữ liệu thời gian thực bằng cách sử dụng các công cụ như Apache Kafka, Spark Streaming, Apache Spark, Apache Hadoop,…
- Kiến thức về cách bảo vệ Big Data, tuân thủ các quy tắc về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.
- Hiểu biết về cách quản lý tài nguyên máy chủ và cấu hình hệ thống để đảm bảo hiệu suất và sẵn sàng.
- Có khả năng giám sát hệ thống, phát hiện sự cố và ghi nhật ký quá trình xử lý dữ liệu.
Xây dựng kiến thức về điện toán đám mây
Các dịch vụ đám mây cung cấp khả năng lưu trữ dữ liệu, tính toán, các công cụ phân tích mạnh mẽ mà Data Engineer có thể tận dụng để làm việc với dữ liệu một cách hiệu quả. Những kiến thức liên quan đến điện toán đám mây mà bạn cần tìm hiểu như sau:
- Lưu trữ đám mây: Hiểu biết về các dịch vụ lưu trữ đám mây như Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage. Biết cách lưu trữ và quản lý dữ liệu trên các nền tảng này.
- Dịch vụ tính toán đám mây: Hiểu cách triển khai và quản lý các máy ảo, máy chủ đám mây, và dịch vụ tính toán như Amazon EC2, Azure Virtual Machines, Google Compute Engine,…
- Cơ sở dữ liệu đám mây: Kiến thức về các dịch vụ cơ sở dữ liệu đám mây như Amazon RDS, Azure SQL Database, Google Cloud SQL. Biết cách triển khai, quản lý và sử dụng cơ sở dữ liệu trên đám mây.
- Dịch vụ phân tích đám mây: Hiểu biết về các dịch vụ phân tích dữ liệu lớn như Amazon Redshift, Google BigQuery, và Azure Synapse Analytics. Biết cách triển khai, sử dụng và tối ưu hóa chúng để thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu.
- Hiểu về quản lý tài nguyên đám mây, tối ưu hóa tài nguyên.
- Kiến thức về cách bảo vệ dữ liệu và ứng dụng trên đám mây, quản lý quyền truy cập, và tuân thủ các quy tắc bảo mật và quy định.
Tìm hiểu về Machine Learning, trực quan hóa dữ liệu
Những kiến thức về Machine Learning sẽ giúp bạn hiểu cách xây dựng các ứng dụng hoặc quy trình xử lý dữ liệu thông qua việc sử dụng mô hình máy học. Từ đó tạo ra các dự đoán, phân tích dữ liệu, và trích xuất thông tin giá trị từ dữ liệu lớn.
Trong khi đó, yếu tố trực quan hóa dữ liệu sẽ giúp bạn biểu diễn dữ liệu một cách rõ ràng và dễ hiểu, giúp nhìn thấy thông tin ẩn sau số liệu, hỗ trợ trong việc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Những kiến thức về Machine Learning và trực quan hóa dữ liệu mà Data Engineer cần tìm hiểu bao gồm:
Machine Learning
- Hiểu về nguyên tắc hoạt động của Machine Learning, bao gồm việc xây dựng, huấn luyện và đánh giá các mô hình máy học.
- Kiến thức về làm sạch, biến đổi và tiền xử lý dữ liệu để phù hợp với việc xây dựng mô hình máy học.
- Hiểu biết về các loại mô hình máy học như học có giám sát (Supervised Learning), học không giám sát (Unsupervised Learning), học tăng cường (Reinforcement Learning) và khả năng lựa chọn mô hình phù hợp cho từng tình huống.
- Sử dụng các thư viện và framework như scikit-learn, TensorFlow, hoặc PyTorch để triển khai và huấn luyện mô hình.
Xem thêm: Sự Khác Biệt Giữa Deep Learning Và Machine Learning Là Gì?
Trực quan hóa dữ liệu
- Hiểu cách tạo và đọc các biểu đồ và đồ họa để biểu diễn dữ liệu dưới dạng biểu đồ cột, biểu đồ đường, biểu đồ phân tán,…
- Sử dụng công cụ như Matplotlib, Seaborn, Plotly, hoặc Power BI để tạo các biểu đồ và biểu đồ tương tác.
- Biết cách trích xuất thông tin từ biểu đồ và đồ họa để hiểu rõ hơn về dữ liệu và tìm ra các mẫu và xu hướng.
- Kiến thức về trực quan hóa Big Data và cách sử dụng các công cụ như Tableau hoặc D3.js để làm việc với Big Data.
- Biết cách tạo các biểu đồ và đồ họa thời gian thực để theo dõi và hiển thị dữ liệu cập nhật liên tục.
Thực hành trên các dự án (nếu có)
Data Engineer cần thực hành các dự án thường xuyên để phát triển kỹ năng thực tiễn, học hỏi qua kinh nghiệm, giữ liên tục cập nhật với công nghệ mới, và chứng minh năng lực của họ trong lĩnh vực công nghệ dữ liệu. Điều này giúp họ tăng cường khả năng làm việc và xây dựng danh tiếng trong ngành.
Phát triển các kỹ năng mềm hỗ trợ
Vậy, để có thể hoàn thành các nhiệm vụ của mình, những kỹ năng mềm khác cần có của Data Engineer là gì? Dưới đây sẽ là một số kỹ năng mà bạn cần phải lưu ý ngoài việc trau dồi kiến thức chuyên môn:
- Khả năng suy luận, tư duy logic.
- Kỹ năng làm việc nhóm, làm việc độc lập linh hoạt.
- Kỹ năng giao tiếp bằng lời nói, văn bản hiệu quả.
- Có sự kiên nhẫn, tinh thần sáng tạo, học hỏi tốt.
- Có kỹ năng quản lý thời gian, quản lý dự án.
- Có tính cẩn thận, kỹ lưỡng.
- Có khả năng xử lý vấn đề hiệu quả.
Xem thêm: Lộ trình thăng tiến Data Engineer mới nhất
Những câu hỏi thường gặp về nghề kỹ sư dữ liệu
Bên cạnh những thông tin trên, dưới đây sẽ là những câu hỏi liên quan đến vị trí Data Engineer mà bạn có thể tham khảo:
Tại sao nên chọn nghề Data Engineer?
Có rất nhiều lý do để chọn nghề Data Engineer, ví dụ như cơ hội việc làm rộng mở, mức lương hấp dẫn (Theo Salary Expert, mức lương của Data Engineer tại Việt Nam đạt tới 587.375.156 đồng/năm, tương đương khoảng 48.947.929 đồng/tháng). Bên cạnh đó, đây cũng là một công việc thú vị, đòi hỏi nhiều thách thức và thích hợp cho những bạn luôn muốn phát triển bản thân và có sự nghiệp thăng tiến.
Data Engineer khác gì với Data Analyst?
Sự khác biệt giữa Data Engineer và Data Analyst như sau:
| Đặc điểm | Data Engineer | Data Analyst |
| Vai trò | Xây dựng và duy trì hệ thống dữ liệu | Phân tích dữ liệu |
| Kỹ năng | Kỹ năng kỹ thuật, chẳng hạn như lập trình, cơ sở dữ liệu, điện toán đám mây | Kỹ năng phân tích, chẳng hạn như thống kê, học máy |
| Công việc | Thu thập dữ liệu, lưu trữ dữ liệu, cung cấp dữ liệu | Khám phá dữ liệu, tìm ra insights, đưa ra quyết định |
| Mục tiêu | Xây dựng hệ thống dữ liệu hiệu quả | Tìm ra insights từ dữ liệu |
Mối quan hệ giữa Data Engineer, Data Scientist và Software Engineer là gì?
Data Engineer, Data Scientist và Software Engineer là ba vị trí quan trọng trong lĩnh vực dữ liệu. Họ có những vai trò khác nhau nhưng có mối quan hệ chặt chẽ với nhau. Trong đó:
- Data Engineer cung cấp dữ liệu cho Data Scientist và Software Engineer. Data Engineer thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và lưu trữ dữ liệu trong các hệ thống dữ liệu. Data Scientist và Software Engineer sử dụng dữ liệu này để phân tích, phát triển các ứng dụng, hệ thống phần mềm.
- Data Scientist và Software Engineer cung cấp thông tin phản hồi cho Data Engineer. Data Scientist và Software Engineer sử dụng dữ liệu để tìm ra các insights, phát triển các ứng dụng, hệ thống phần mềm. Họ cung cấp thông tin phản hồi cho Data Engineer để cải thiện hệ thống dữ liệu.
Xem thêm: So sánh Data Engineer và Data Analyst, Data Scientist chi tiết
Trở thành một Data Engineer là một hành trình đầy thách thức, nhưng đây là công việc đầy triển vọng và có tiềm năng cao. Hy vọng với bài viết này, bạn có thể hiểu hơn về Data Engineer là gì. Bên cạnh đó, bạn cũng có thể truy cập ngay website việc làm chất lượng cao – TopCV.vn để ứng tuyển các việc làm Data Engineer HOT nhất từ hơn 300,000 doanh nghiệp hàng đầu.
TopCV.vn là một trong những nền tảng tuyển dụng, kết nối việc làm uy tín để bạn tìm hiểu về xu hướng phát triển trong ngành công nghệ dữ liệu và đưa ra sự lựa chọn phù hợp cho tương lai của bạn. Truy cập TopCV.vn hôm nay để không bỏ lỡ cơ hội phát triển sự nghiệp trong một lĩnh vực đầy triển vọng này nhé.
Xem thêm: Trọn bộ câu hỏi phỏng vấn Data Engineer mới nhất kèm câu trả lời
