Kỹ sư dữ liệu là gì? Thông tin về ngành kỹ sư dữ liệu

Big Data đang thay đổi cách chúng ta kinh doanh và tạo ra nhu cầu về các kỹ sư dữ liệu, người có thể thu thập và quản lý khối lượng lớn dữ liệu.

Để giải đáp kỹ sư dữ liệu là gì chúng ta cần hiểu kỹ thuật dữ liệu bao gồm việc thiết kế và xây dựng các hệ thống nhằm thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu ở quy mô lớn. Nó là một lĩnh vực rộng lớn với các ứng dụng trong hầu hết các ngành công nghiệp. Các tổ chức có khả năng thu thập một lượng lớn dữ liệu. Họ cần nhân lực và công nghệ phù hợp để đảm bảo dữ liệu ở trạng thái có thể sử dụng trước khi đến tay các nhà khoa học và phân tích dữ liệu.

Ngoài việc giúp công việc của các nhà khoa học dữ liệu trở nên dễ dàng hơn, kỹ sư dữ liệu có thể mang đến cho bạn cơ hội tạo ra sự khác biệt hữu hình trong một thế giới mà chúng ta sẽ tạo ra 463 exabyte mỗi ngày vào năm 2025. Các lĩnh vực như Machine Learning và Deep Learning sẽ không thể thành công nếu không được xử lý và phân luồng bởi các kỹ sư dữ liệu.

1. Kỹ sư dữ liệu làm gì?

Các kỹ sư dữ liệu làm việc trong nhiều môi trường khác nhau để xây dựng các hệ thống thu thập, quản lý và chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có thể sử dụng cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh. Mục tiêu cuối cùng của họ là làm cho dữ liệu có thể truy cập được, các tổ chức có thể sử dụng nó để đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất của họ.

Đây là một số tác vụ phổ biến bạn có thể thực hiện khi làm việc với dữ liệu:

• Có được dataset phù hợp với nhu cầu kinh doanh.
• Phát triển các thuật toán để chuyển đổi dữ liệu thành thông tin hữu ích và có tính ứng dụng trong thực tế.
• Xây dựng, kiểm tra và duy trì các kiến ​​trúc database pipeline.
• Cộng tác với ban quản lý để hiểu các mục tiêu của công ty.
• Tạo ra những phương pháp về xác thực dữ liệu mới và công cụ phân tích dữ liệu.
• Đảm bảo việc tuân thủ các chính sách quản trị và bảo mật dữ liệu.

Làm việc tại các công ty nhỏ hơn đồng nghĩa với việc sẽ phải đảm nhận nhiều nhiệm vụ liên quan đến dữ liệu hơn với vai trò tổng quát. Một số công ty lớn hơn có các kỹ sư dữ liệu dành riêng cho việc xây dựng data pipeline và một số khác thì tập trung vào quản lý data warehouse bao gồm việc đưa dữ liệu vào data warehouse và lược đồ table.

>>> Đọc ngay: Nghề phân tích dữ liệu data analysis tại Việt Nam

2. Sự khác biệt giữa một nhà phân tích dữ liệu và một kỹ sư dữ liệu là gì?

Các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu phân tích các dataset để thu thập insight sâu sắc. Các kỹ sư dữ liệu xây dựng hệ thống để thu thập, xác thực và chuẩn bị dữ liệu chất lượng cao đó. Trong khi các kỹ sư dữ liệu thu thập và chuẩn bị dữ liệu, thì các nhà khoa học dữ liệu sử dụng dữ liệu đó để đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn.

3. Tại sao nên theo đuổi sự nghiệp trong ngành kỹ thuật dữ liệu?

Sự nghiệp trong lĩnh vực này có thể vừa mang lại nhiều trái ngọt vừa đầy thử thách. Bạn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong sự thành công của tổ chức, giúp các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và những người đưa ra quyết định dễ dàng truy cập vào dữ liệu hơn để tiến hành các công việc của họ. Bạn sẽ dựa vào kỹ năng lập trình và giải quyết vấn đề của mình để tạo ra các giải pháp linh hoạt.

Miễn là có dữ liệu cần được xử lý, chúng ta sẽ có nhu cầu về nguồn nhân lực kỹ sư dữ liệu. Trên thực tế, theo báo cáo năm 2019 của Dice Insights, kỹ sư dữ liệu là công việc có xu hướng hàng đầu trong ngành công nghệ, đánh bại các nhà khoa học máy tính, nhà thiết kế web và kiến ​​trúc sư database [1]. LinkedIn đã liệt kê nó là một trong những công việc đang có sự gia tăng nhân lực vào năm 2021 [2].

4. Mức lương của kỹ sư dữ liệu

Kỹ thuật dữ liệu cũng là một nghề được trả lương cao. Tại Mỹ, mức lương trung bình cho ngành này là 111,933 đô la. Một kỹ sư dữ liệu có thể kiếm được tới 164,000 đô la mỗi năm, theo Glassdoor (06/2021). So sánh điều này với các vị trí công việc khác, chẳng hạn như nhà phân tích dữ liệu (68.000 đô la) hoặc quản trị viên database(81.444 đô la) và bạn có thể thấy rằng các kỹ sư dữ liệu được trả công xứng đáng cho các kỹ năng của họ.

5. Con đường sự nghiệp của kỹ sư dữ liệu

Kỹ thuật dữ liệu không phải lúc nào cũng là bước đầu tiên để vào nghề. Thay vào đó, nhiều kỹ sư dữ liệu bắt đầu với tư cách là kỹ sư phần mềm hoặc nhà phân tích kinh doanh. Khi thăng tiến trong sự nghiệp, bạn có thể chuyển sang vai trò quản lý hoặc trở thành kiến ​​trúc sư dữ liệu, kiến ​​trúc sư giải pháp hoặc kỹ sư Machine Learning.

>>> Đọc ngay: 4 con đường sự nghiệp cho các nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst)

6. Làm thế nào để trở thành một kỹ sư dữ liệu

Với những kỹ năng và kiến ​​thức phù hợp, bạn có thể bắt đầu và có những bước tiến trong sự nghiệp kỹ thuật dữ liệu. Nhiều kỹ sư dữ liệu có bằng cử nhân về khoa học máy tính hoặc một lĩnh vực liên quan. Bằng cách lấy được bằng cấp, bạn có thể xây dựng nền tảng kiến ​​thức cần thiết trong lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng này. Hãy cân nhắc việc lấy bằng thạc sĩ để có cơ hội thăng tiến trong sự nghiệp và tiếp cận với các vị trí có khả năng trả lương cao hơn.

Ngoài vấn đề bằng cấp, bạn có thể trau dồi thêm những kỹ năng khác để đạt được thành công.

6.1 Phát triển kỹ năng kỹ thuật dữ liệu của bạn.

Việc tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của điện toán đám mây, kỹ năng viết code và thiết kế database đóng vai trò là điểm khởi đầu cho sự nghiệp trong ngành khoa học dữ liệu.

• Lập trình: Việc thành thạo các ngôn ngữ lập trình là điều cần thiết cho vị trí này, vì vậy hãy cân nhắc tham gia các khóa học để học hỏi và thực hành các kỹ năng của mình. Các ngôn ngữ lập trình phổ biến bao gồm SQL, NoSQL, Python, Java, R và Scala.
• Database quan hệ và phi quan hệ:Database được xếp hạng là một trong số các giải pháp lưu trữ dữ liệu phổ biến nhất. Bạn nên làm quen với cả database quan hệ và phi quan hệ, và cách chúng hoạt động.
• Hệ thống ETL (trích xuất, chuyển đổi và tải): ETL là quá trình mà ở đó, bạn sẽ di chuyển dữ liệu từ các database và các nguồn khác vào một kho lưu trữ duy nhất chẳng hạn như data warehouse. Các công cụ ETL phổ biến bao gồm Xplenty, Stitch, Alooma và Talend.
• Lưu trữ dữ liệu: Không phải tất cả các loại dữ liệu đều được lưu trữ theo cùng một cách, đặc biệt là khi liên quan đến big data. Ví dụ, khi thiết kế các giải pháp dữ liệu cho một công ty, bạn sẽ muốn biết khi nào nên sử dụng data lake, khi nào sự dụng data warehouse.
• Tự động hóa và viết script– Tự động hóa là một phần cần thiết khi làm việc với big data, đơn giản vì các tổ chức có thể thu thập rất nhiều thông tin. Có thể là bạn sẽ phải viết script để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại.
• Machine Learning: Mặc dù ML được các nhà khoa học dữ liệu quan tâm nhiều hơn, nhưng sẽ có lợi hơn nếu bạn nắm được các khái niệm cơ bản để hiểu rõ hơn nhu cầu của các nhà khoa học dữ liệu.
• Công cụ Big Data: Kỹ sư dữ liệu không chỉ làm việc với dữ liệu thông thường. Họ thường được giao nhiệm vụ quản lý big data. Các công cụ và công nghệ đang phát triển và thay đổi theo từng công ty, nhưng một số công cụ phổ biến chúng ta cần biết bao gồm Hadoop, MongoDB và Kafka.
• Điện toán đám mây- Bạn sẽ cần tìm hiểu về lưu trữ đám mây và điện toán đám mây vì các công ty ngày càng thúc đẩy việc kinh doanh máy chủ vật lý cho các dịch vụ đám mây. Người mới bắt đầu có thể cân nhắc một khóa học về Amazon Web Services (AWS) hoặc Google Cloud.
• Bảo mật dữ liệu: Mặc dù một số công ty có thể có đội bảo mật dữ liệu chuyên dụng, nhưng nhiều kỹ sư dữ liệu vẫn được giao nhiệm vụ quản lý và lưu trữ dữ liệu một cách an toàn để bảo vệ dữ liệu khỏi việc bị mất hoặc bị đánh cắp.

Tài liệu đọc thêm: 5 Cloud Certifications for Your IT Career

6.2 Lấy chứng nhận.

Chứng chỉ có thể xác nhận các kỹ năng của bạn trước các nhà tuyển dụng tiềm năng. Việc chuẩn bị cho kỳ thi lấy chứng chỉ là một cách tuyệt vời để phát triển kỹ năng và kiến ​​thức của bạn. Các lựa chọn bao gồm Associate Big Data Engineer, Cloudera Certified Professional Data Engineer, IBM Certified Data Engineer, hoặc Google Cloud Certified Professional Data Engineer.

Tìm hiểu thêm về danh sách các công việc cho các vị trí mà bạn muốn ứng tuyển. Nếu bạn nhận thấy có một chứng nhận cụ thể được liệt kê, yêu cầu hoặc đề xuất thì việc bắt tay vào lấy chứng chỉ đó có thể là một khởi đầu tốt đẹp.

6.3 Xây dựng portfolio về các dự án kỹ thuật dữ liệu.

Portfolio là một phần quan trọng trong quá trình tìm kiếm việc làm, vì nó cho nhà tuyển dụng, người quản lý tuyển dụng và nhà tuyển dụng tiềm năng biết bạn có thể làm gì.

Bạn có thể thêm các dự án kỹ thuật dữ liệu mà bạn đã hoàn thành một cách độc lập hoặc như một phần của khóa học vào trang portfolio của mình (sử dụng dịch vụ như Wix hoặc Squarespace). Ngoài ra, hãy đăng sản phẩm của bạn lên phần Dự án trong hồ sơ LinkedIn của bạn hoặc lên một trang web như GitHub.

Nâng cao các kỹ năng về Big data của bạn với các Dự án có hướng dẫn sẵn dưới đây, chuẩn bị cho portfolio trong vòng chưa đầy hai giờ. Dưới đây là một số tùy chọn để bạn bắt đầu — không yêu cầu tải xuống phần mềm:

• Create Your First NoSQL Database with MongoDB and Compass
• Database Design with SQL Server Management Studio (SSMS)
• Database Creation and Modeling using MYSQL Workbench.

6.4 Bắt đầu với một vị trí cấp thấp

Nhiều kỹ sư dữ liệu bắt đầu từ những vị trí entry-level, chẳng hạn như nhà phân tích tình hình kinh doanh hoặc quản trị viên database. Khi tích lũy kinh nghiệm, bạn có thể học các kỹ năng mới và đủ điều kiện cho các vị trí cao hơn. Xem ví dụ về một lộ trình học tập khả thi Data Engineering Career Learning Path from Coursera.

>>> Đọc ngay: Top 3 Đơn vị đào tạo Data Analyst phân tích dữ liệu tốt nhất

7. Tôi có cần bằng cấp để trở thành kỹ sư dữ liệu không?

Không nhất thiết phải có bằng cấp để trở thành kỹ sư dữ liệu, mặc dù một số công ty có thể thích ứng viên có ít nhất bằng cử nhân. Nếu bạn quan tâm đến ngành nghề trong kỹ thuật dữ liệu và dự định theo đuổi để lấy bằng cấp, hãy xem xét chuyên ngành khoa học máy tính, kỹ thuật phần mềm, khoa học dữ liệu hoặc hệ thống thông tin.

Một số chương trình Đại học tập trung vào chuyên ngành kỹ thuật dữ liệu. Ví dụ, bằng Cử nhân Khoa học Máy tính của Đại học London Bachelor of Science in Computer Science from the University of London.

Bước tiếp theo:

Cho dù bạn mới bắt đầu hay đang tìm cách chuyển sang một vị trí mới, hãy bắt đầu xây dựng các kỹ năng để sẵn sàng cho các vị trí làm việc với dữ liệu, tham khảo thêm Chứng chỉ tại FUNiX. 

>>> Nếu bạn đang có nhu cầu học lập trình trực tuyến, tìm hiểu ngay tại đây:

>>> Xem thêm bài viết liên quan:

• Phân tích dữ liệu kinh doanh là làm gì năm 2022
• Data analyst là gì? Tất cả những gì cần biết về nghề phân tích dữ liệu Data analyst
• Trang bị Kỹ năng phân tích dữ liệu cho người mới
• Nhà phân tích dữ liệu làm gì: mô tả, trách nhiệm?
• Giải đáp về Các loại nhà phân tích dữ liệu Data Analyst
• Học phân tích dữ liệu ở đâu? Cơ hội nghề nghiệp của Data Analyst
• 5 Công cụ phân tích dữ liệu chuẩn, hiệu quả nhất hiện nay
• Vai trò của Python trong phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu

Nguyễn Hải Nam

Dịch từ bài viết  What Is a Data Engineer?: A Guide to This In-Demand Career