Cần những kỹ năng và kiến thức nào để trở thành Data Engineer?

Ngày nay với sức lan toả toàn cầu mạnh mẽ của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 mà Big Data là một trong những trụ cột chính, nghề kỹ sư dữ liệu - Data Engineer đã trở thành một trong những công việc có nhu cầu tuyển dụng đông đảo nhất trên thị trường hiện nay.

• Lợi ích của việc sử dụng AI GraphQL trong truy vấn dữ liệu
• Học lập trình Data Science làm nghề gì? Gợi ý lộ trình cho người không chuyên
• 9x tâm đắc với khóa học Khoa học Dữ liệu trực tuyến tại FUNiX
• Công việc của Nhà khoa học dữ liệu và kiến thức cần có để theo nghề
• Ưu điểm của Kết cấu dữ liệu- Data Fabric trong kỷ nguyên số

Theo định nghĩa của ITNavi – một trong những website tuyển dụng IT lớn tại Việt Nam, Data Engineer hay còn gọi là kỹ sư dữ liêụ, là nhân sự nằm trong bộ phận IT của các công ty, doanh nghiệp. Trách nhiệm của họ là xây dựng hệ thống dữ liệu và tiến hành lưu trữ – trích xuất dữ liệu khi cần thiết. Những Data Enginerr cần dùng nghiệp vụ chuyên môn của mình để tìm xu hướng về dữ liệu của công ty. Từ đó, họ sẽ phát triển các thuật toán, giúp dữ liệu thô trở nên hữu ích và giá trị hơn. 

Công việc của một kỹ sư dữ liệu là phân tích, tổng hợp và lưu trữ data, chuẩn hoá, chuyển đổi logic đồng thời tập trung và trích xuất data. 

Ngày nay với sức lan toả toàn cầu mạnh mẽ của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 mà Big Data là một trong những trụ cột chính, nghề kỹ sư dữ liệu – Data Engineer đã trở thành một trong những công việc có nhu cầu tuyển dụng đông đảo nhất trên thị trường hiện nay.

Thực tế đó đã đặt ra một câu hỏi lớn dành cho các ứng viên muốn trở thành kỹ sư dữ liệu, đó là: cần phải chuẩn bị những kiến thức và kỹ năng gì? 

Mentor Lê Văn Khang (AI Engineer tại QAI Quy Nhơn) tham gia xTalk #115 (17/12) đã đưa ra một số lời khuyên dành cho các bạn trẻ đang có chung thắc mắc trên. 

Yêu cầu kiến thức, kỹ năng

AI Engineer Lê Văn Khang cho rằng để gia nhập ngành Data, bạn sẽ cần phải chuẩn bị những kiến thức như sau:

• Thứ nhất và cũng là điều quan trọn nhất đó là phải biết một ngôn ngữ lập trình. Hiện nay phổ biến nhất trong ngành Data Science là ngôn ngữ Python 
• Thứ hai, phải biết sử dụng SQL để phân tích dữ liệu từ những data mà khách hàng đưa. Bên cạnh đó cần biết một số thư viện data tốt cho công việc như Pandas, NumPy, SciPy, Bokeh,…

Về mặt kỹ năng, một người làm trong ngành Data cần: 

• Thật sự giỏi về xác suất thống kê, đây là kỹ năng có liên quan rất nhiều đến data. 
• Phân tích data và diễn giải cho người nghe hiểu được. Một số tool phân tích có thể dử dụng như Power BI.
• Khả năng cảm nhận data của mỗi người, chỉ cần nhìn là có thể hình dung, phân tích theo hướng nào,… Khả năng này đến từ những kinh nghiệm, làm nhiều mình sẽ có trực giác.

Nên học bao nhiêu giờ mỗi ngày và cơ hội fresher ngành Data Science?

Trả lời câu hỏi trên, mentor Lê Văn Khang đưa ra lời khuyên nên dành thời gian học từ khoảng 4-8 tiếng mỗi ngày. Bên cạnh đó, cần phải biết cách cân bằng thời gian học và nghỉ ngơi để việc học đạt được hiệu quả, tránh phản tác dụng. 

Về cơ hội trở thành fresher, anh bật mí hiện nay, fresher lĩnh vực Data Science rất rộng mở. Tại Quy Nhơn, đặc biệt là QAI thường xuyên tuyển dụng các vị trí liên quan đến lĩnh vực này. Có rất nhiều bạn được lựa chọn vào khoá đào tạo tài năng của Quy Nhơn, trong đó, một số chưa biết về lập trình nhưng lại có tiềm năng phát triển tốt, và chỉ sau khoảng 3-4 tháng, học viên sẽ được tiếp xúc với các dự án gần như thực tế để vừa học, vừa đào tạo. Nếu dự án nào thiếu người, các bạn trong khoá tài năng sẽ có cơ hội trở thành fresher.

“Các bạn có kiến thức lập trình, biết tiếng Anh, có một số chứng chỉ và những project – dự án nhỏ, chỉ sau 3 tháng học khoá học tài năng, đơn vị sẽ tổ chức tuyển chọn vào các dự án. Nếu không được chọn, bạn sẽ tiếp tục được học để trau dồi kiến thức cho đến khi hoàn thành, sẵn sàng cho đợt tuyển chọn tiếp theo” – mentor Khang cho biết. 

Minh Tiến