Cách trở thành Kỹ sư dữ liệu vào năm 2023: 5 bước để thành công trong sự nghiệp

• Đi làm lương thấp nên chuyển nghề gì hợp thời nhất?
• Thực tập sinh ngành Khoa học dữ liệu cần những kỹ năng gì?
• 5 bước chinh phục ngành Khoa học dữ liệu (Data Science)
• Cách học trực tuyến Data Engineering: 5 bước để gặt hái thành công
• 4 Điều bạn nên biết cho sự nghiệp trong kỹ thuật dữ liệu

Khám phá cách trở thành kỹ sư dữ liệu và học các kỹ năng cần thiết. Phát triển kiến ​​thức và danh mục đầu tư của bạn để chuẩn bị cho cuộc phỏng vấn kỹ sư dữ liệu.

Vai trò của kỹ sư dữ liệu đang nhanh chóng có chỗ đứng trong hệ sinh thái khoa học dữ liệu. Theo Báo cáo việc làm DICE Tech năm 2020, Kỹ sư dữ liệu là nghề định hướng công nghệ phát triển nhanh nhất vào năm 2019. Công việc này cũng xuất hiện trong Báo cáo việc làm mới nổi của LinkedIn Hoa Kỳ năm 2020 trong số 15 công việc mới nổi nổi bật nhất trong 5 năm qua, với tỷ lệ tốc độ tăng trưởng tuyển dụng đã tăng 35% kể từ năm 2015. 

Một báo cáo tương tự từ năm 2021 cho thấy rằng mặc dù một số vị trí khoa học dữ liệu đang chậm lại, nhưng các cuộc phỏng vấn về kỹ thuật dữ liệu đã tăng 40% so với cùng kỳ năm ngoái. Bạn có thể tìm hiểu về một số công việc phân tích hàng đầu khác trong một bài viết riêng. 

1. Kỹ sư dữ liệu là gì? 

Các kỹ sư dữ liệu chịu trách nhiệm đặt nền móng cho việc thu thập, lưu trữ, chuyển đổi và quản lý dữ liệu trong một tổ chức. Họ quản lý việc thiết kế, tạo và bảo trì kiến ​​trúc cơ sở dữ liệu và hệ thống xử lý dữ liệu; điều này đảm bảo rằng công việc phân tích, trực quan hóa và phát triển mô hình máy học tiếp theo có thể được thực hiện liền mạch, liên tục, an toàn và hiệu quả. 

Nói tóm lại, kỹ sư dữ liệu là hồ sơ kỹ thuật nhất trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, đóng vai trò cầu nối quan trọng giữa các nhà phát triển phần mềm và ứng dụng với các vị trí khoa học dữ liệu truyền thống. 

>>> ĐỌC THÊM: Kỹ sư dữ liệu làm gì? Tại sao nên theo đuổi sự nghiệp kỹ sư dữ liệu

2. Làm thế nào để trở thành kỹ sư dữ liệu

Dưới đây, chúng tôi đã phác thảo các bước bạn cần thực hiện để theo đuổi nghề kỹ sư dữ liệu. Bạn sẽ thấy rằng các bước chính xác phụ thuộc phần nào vào kỹ năng và kinh nghiệm hiện tại của bạn, nhưng quá trình này có thể hướng dẫn bạn trở thành một kỹ sư dữ liệu từ đâu?

2.1 Bước 1: Xem xét trình độ và bằng cấp của kỹ sư dữ liệu

Kỹ thuật dữ liệu là một công việc mới nổi. Như vậy, chỉ có rất ít trường đại học và cao đẳng có bằng kỹ sư dữ liệu. Các kỹ sư dữ liệu thường có nền tảng về Khoa học dữ liệu, Kỹ thuật phần mềm, Toán học hoặc lĩnh vực liên quan đến kinh doanh. 

Tùy thuộc vào công việc hoặc ngành của họ, hầu hết các kỹ sư dữ liệu đều nhận được công việc đầu tiên sau khi lấy bằng cử nhân. Tuy nhiên, với bộ kỹ năng chuyên môn cao cần thiết để thực hiện các nhiệm vụ của kỹ sư dữ liệu, trong nhiều trường hợp, kiến ​​thức và năng lực chiếm ưu thế hơn trình độ học vấn.

Do đó, nếu bạn muốn theo đuổi một nền giáo dục chính quy, hãy đảm bảo chọn bằng cấp có kiến ​​trúc hệ thống, lập trình và cấu hình cơ sở dữ liệu được đưa vào chương trình giảng dạy.

2.2 Bước 2: Xây dựng kỹ năng kỹ sư dữ liệu của bạn

Để trở thành kỹ sư dữ liệu yêu cầu một bộ kỹ năng kỹ thuật đáng kể để giải quyết các nhiệm vụ rất phức tạp của họ. Tuy nhiên, rất khó để lập một danh sách chi tiết và toàn diện về các kỹ năng và kiến ​​thức để thành công trong bất kỳ vai trò kỹ thuật dữ liệu nào; cuối cùng, hệ sinh thái khoa học dữ liệu đang phát triển nhanh chóng, các công nghệ và hệ thống mới liên tục xuất hiện. Điều này có nghĩa là các kỹ sư dữ liệu phải không ngừng học hỏi để bắt kịp với những đột phá về công nghệ. 

Mặc dù vậy, đây là danh sách chưa đầy đủ các kỹ năng bạn cần phát triển để trở thành kỹ sư dữ liệu: 

• Tìm hiểu về quản lý cơ sở dữ liệu

Để trở thành kỹ sư dữ liệu bạn cần dành một phần đáng kể trong công việc hàng ngày của họ để vận hành cơ sở dữ liệu, để thu thập, lưu trữ, chuyển, làm sạch hoặc chỉ tham khảo dữ liệu. Do đó, các kỹ sư dữ liệu phải có kiến ​​thức tốt về quản lý cơ sở dữ liệu. Điều này có nghĩa là thông thạo SQL (Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc), ngôn ngữ cơ bản để tương tác với cơ sở dữ liệu và có kiến ​​thức chuyên môn về một số phương ngữ SQL phổ biến nhất, bao gồm MySQL, SQL Server và PostgreSQL. 

Ngoài cơ sở dữ liệu quan hệ, các kỹ sư dữ liệu cần phải làm quen với cơ sở dữ liệu NoSQL (“Không chỉ SQL”), cơ sở dữ liệu đang nhanh chóng trở thành hệ thống dành cho Dữ liệu lớn và các ứng dụng thời gian thực. 

• Tìm hiểu một số ngôn ngữ lập trình

Cũng như các vai trò khoa học dữ liệu khác, viết mã là kỹ năng bắt buộc đối để trở thành kỹ sư dữ liệu. Bên cạnh SQL, các kỹ sư dữ liệu sử dụng các ngôn ngữ lập trình khác cho nhiều nhiệm vụ khác nhau. Có nhiều ngôn ngữ lập trình có thể được sử dụng trong kỹ thuật dữ liệu, nhưng Python chắc chắn là một trong những lựa chọn tốt nhất. 

Python là một ngôn ngữ chung trong khoa học dữ liệu và nó hoàn hảo để thực hiện các công việc ETL và viết các đường dẫn dữ liệu. Bạn có thể đọc thêm về Python được sử dụng để làm gì trong một bài viết riêng.  

Một lý do khác để sử dụng Python là khả năng tích hợp tuyệt vời của nó với các công cụ và khung quan trọng trong kỹ thuật dữ liệu, chẳng hạn như Apache Airflow và Apache Spark. Nhiều trong số các khung nguồn mở này chạy trên Máy ảo Java. Nếu công ty của bạn làm việc với các khuôn khổ này, có lẽ bạn cũng sẽ cần học Java hoặc Scala.

• Tìm hiểu về các khung tính toán phân tán

Trong những năm gần đây, các hệ thống phân tán đã trở nên phổ biến trong khoa học dữ liệu. Hệ thống phân tán là một môi trường điện toán trong đó các thành phần khác nhau được trải rộng trên nhiều máy tính (còn được gọi là cụm) trên mạng. 

Các hệ thống phân tán phân chia công việc trên toàn cụm, phối hợp các nỗ lực để hoàn thành công việc hiệu quả hơn.

• Phát triển kiến ​​thức của bạn về công nghệ đám mây

Điện toán đám mây là một trong những chủ đề nóng nhất trong khoa học dữ liệu. Nhu cầu về các giải pháp dựa trên đám mây đang thay đổi cục diện một cách nhanh chóng. Ngày nay, trở thành kỹ sư dữ liệu đòi hỏi phải kết nối hệ thống kinh doanh của công ty bạn với các hệ thống dựa trên đám mây ở một mức độ lớn. 

• Tìm hiểu về các khung xử lý luồng

Một số ứng dụng khoa học dữ liệu sáng tạo nhất sử dụng dữ liệu thời gian thực. Do đó, nhu cầu đối với các ứng viên đã quen thuộc với các khung xử lý luồng ngày càng tăng. Đó là lý do tại sao, học cách sử dụng các công cụ xử lý phát trực tuyến như Flink, Kafka Streams hoặc Spark Streaming là một bước đi thuận lợi để trở thành kỹ sư dữ liệu sẵn sàng đưa sự nghiệp của bạn lên một tầm cao mới.

• Tìm hiểu Shell

Hầu hết các công việc và quy trình của Đám mây cũng như các công cụ và khung Dữ liệu lớn khác được thực thi bằng cách sử dụng các lệnh và tập lệnh trình bao. Các kỹ sư dữ liệu phải thành thạo với thiết bị đầu cuối để chỉnh sửa tệp, chạy lệnh và điều hướng hệ thống. Tìm hiểu thêm với hướng dẫn tập lệnh bash của chúng tôi .

• Phát triển kỹ năng giao tiếp của bạn

Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, các kỹ sư dữ liệu cũng cần có kỹ năng giao tiếp để làm việc giữa các bộ phận và hiểu nhu cầu của các nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu cũng như các nhà lãnh đạo doanh nghiệp. Tùy thuộc vào tổ chức, các kỹ sư dữ liệu cũng có thể cần biết cách phát triển bảng điều khiển, báo cáo và các hình ảnh trực quan khác để giao tiếp với các bên liên quan.

>>> ĐỌC NGAY: Mức lương của Kỹ sư dữ liệu trong năm 2023 như thế nào

2.3 Bước 3: Làm việc trên danh mục kỹ sư dữ liệu của bạn

Bước tiếp theo để trở thành kỹ sư dữ liệu là làm việc trong một số dự án sẽ thể hiện kỹ năng và sự hiểu biết của bạn về các môn học chính. Bạn có thể xem hướng dẫn đầy đủ của chúng tôi về cách xây dựng danh mục khoa học dữ liệu để có thêm cảm hứng.

2.4 Bước 4: Xin thực tập công việc Kỹ sư dữ liệu

Kỹ thuật dữ liệu là một trong những vị trí có nhu cầu cao nhất trong ngành khoa học dữ liệu. Từ công ty công nghệ lớn ở Thung lũng Silicon đến các công ty khởi nghiệp nhỏ về dữ liệu trong các lĩnh vực, các doanh nghiệp đang tìm cách thuê các kỹ sư dữ liệu để giúp họ mở rộng quy mô và tận dụng tối đa tài nguyên dữ liệu của mình. Đồng thời, các công ty đang gặp khó khăn trong việc tìm kiếm các ứng viên phù hợp, với bộ kỹ năng rộng và chuyên môn cao cần thiết để đáp ứng nhu cầu của tổ chức. 

Các cuộc phỏng vấn kỹ thuật dữ liệu thường được chia thành phần kỹ thuật và phi kỹ thuật. Bạn có thể xem hướng dẫn đầy đủ của chúng tôi để khám phá các câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn kỹ thuật dữ liệu hàng đầu.

3. Học lập trình kỹ sư dữ liệu tại FUNiX

Hiện nay FUNiX cung cấp khóa học lập trình trở thành kỹ sư dữ liệu từ cơ bản đến nâng cao được rất nhiều bạn trẻ lựa chọn theo đuổi giấc mơ công nghệ thông tin của mình.

FUNiX cung cấp một chương trình học lập trình kỹ sư dữ liệu. Chương trình này bao gồm các khóa học và các thí nghiệm đưa ra thông qua các video, tài liệu và bài tập đánh giá. Hãy tìm hiểu thêm về chương trình này trên trang web FUNiX.

Nếu bạn đang quan tâm đến khóa học lập trình trở thành kỹ sư dữ liệu trong tương lai, hãy tìm hiểu ngay khóa học tại FUNiX nhé!

Hiện nay FUNiX là đơn vị đào tạo lập trình trực tuyến nhận được sự tin tưởng của hơn 20.000 học viên ở nhiều độ tuổi khác nhau. Với cách học mới lạ, phù hợp với những người bận rộn và đam mê lập trình và sự dẫn dắt của 5000 mentor giỏi chuyên môn, FUNiX đã trở thành trường đại học lập trình trực tuyến uy tín nhất tại Việt Nam. Cụ thể cách học của FUNiX Way:

• Học 100% trực tuyến
• Học liệu MOOC trực quan, thực tế
• Được dẫn dắt bởi 5000 mentor và hannah ( cán bộ hướng dẫn) tận tâm
• Đề cao tinh thần chủ động học tập nâng cao hiệu quả
• Kiểm tra minh bạch, vấn đáp 1-1, làm dự án thực tế
• Học đến đâu cấp chứng chỉ đến đó, chứng chỉ FUNiX FPT được hàng doanh nghiệp công nhận

FUNiX liên kết với hàng trăm doanh nghiệp công nghệ thông tin trên cả nước nhằm kết nối đầu ra cho sinh viên. Với tình trạng khan hiếm nhân sự IT giỏi như hiện nay, các doanh nghiệp đã chủ động liên hệ với FUNiX với mong muốn có được nhân sự ngay sau khi học viên tốt nghiệp khóa học.

Đăng ký học tại FUNiX ngay:

>> 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
• Nhà phân tích dữ liệu so với Nhà khoa học dữ liệu: Sự khác biệt là gì?
• 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

Nguyễn Cúc