Data engineer là gì? Làm Data Engineer thì cần kỹ năng cơ bản nào?

Chắc hẳn sẽ có không ít bạn thắc mắc Data engineer là gì? Nó là một chuyên ngành thuộc công nghệ thông tin hiện đại nhất hiện nay. Để có thể nắm bắt hết được nội dung, bạn hãy cùng blog.freeC.asia tìm hiểu qua các thông tin dưới đây.

Data engineer là gì?

Data engineer có nghĩa là một kỹ sư dữ liệu. Họ là những người xây dựng hệ thống dữ liệu tổng hợp để lưu trữ cũng như xuất các dữ liệu được tạo ra bởi một Software engineers. Cũng giống kỹ sư ở nhiều ngành nghề khác, Kỹ sư dữ liệu lúc nào cũng cần trau dồi kỹ năng và trình độ chuyên môn của mình.

Big Data Engineer là gì?

Big Data Engineer cũng như Data Engineer là kỹ sư dữ liệu. Thuật ngữ này thường được dùng trong chuyên ngành công nghệ thông tin. Nếu là một lập trình viên, bạn sẽ được gặp thường xuyên thuật ngữ này.

Ngày nay, rất nhiều ngôn ngữ được cập nhật liên tục. Nếu bạn không tìm hiểu thì chắc chắn sẽ không biết được ý nghĩa Data engineer là gì. Nhất là trong lĩnh vực công nghệ thông tin, có nhiều thuật ngữ phức tạp. Tùy vào từng trường hợp mà ý nghĩa của chúng cũng khác nhau.

Công việc chính của một Data engineer là gì?

– Lập trình.

– Các cấu trúc dữ liệu cao.

– Tạo ETL và data pipelines.

– Điện toán phân tán.

– Tích lũy kiến thức của các công cụ mới.

Đây là công việc chính của một kỹ sư dữ liệu phải thực hiện mỗi ngày.

>>> Xem thêm tuyển dụng data engineer

Phân biệt Data Engineer, Data Scientist và Software Engineer

Rất nhiều người nghĩ rằng Data Engineer, Data Scientist và Software Engineer là thực hiện các công việc giống nhau. Tuy nhiên, trên thực tế thì đây là 3 công việc hoàn toàn khác nhau. Để phân biệt được chúng, bạn cần nắm rõ 3 khái niệm.

3 khái niệm đó là gì? Bạn sẽ biết được sự khác nhau giữa Data Engineer, Data Scientist và Software Engineer qua các định nghĩa được freeC giới thiệu dưới đây.

1. Data Engineer (kỹ sư dữ liệu)

Data Engineer chính là người thực hiện các công việc xây dựng’ kiểm tra cũng như duy trì kiến trúc tổng hợp. Đồng thời lưu trữ và xuất dữ liệu từ các app hay system được tạo ra bởi Software Engineers. 

Công việc của Data Engineer phải cải biến các quy trình thiết lập dữ liệu để hoàn thiện và phát triển nguồn dữ liệu, để cuối cùng thực hiện các mô hình hoá, khai thác và sản xuất dữ liệu.

Data engineer cũng sở hữu một số kỹ năng như một Software engineer. Chính vì vậy mà có đến 40% Data engineer xuất thân ban đầu là Software engineer. Đây là một trong các hướng phát triển của nghề này.

Công việc mà Data Engineer buộc phải làm chính là:

– Cấu trúc dữ liệu nâng cao.

– Lập trình đồng thời.

– Có các kiến thức sâu về công cụ mới như: Hadoop, Spark, Kafka, Hive…

– Tạo ETL/data pipelines.

Đối với các kỹ sư dữ liệu, R và Python là 2 công cụ phổ biến nhất. Họ sẽ phải thường xuyên sử dụng các packages như ggplot2 khi làm việc với 2 công cụ này, để có thể thực hiện trực quan hoá dữ liệu trong R hay thao tác chúng trong thư viện Pandas Python.

Ở lĩnh vực này, SAS hay SPSS sẽ giúp xử lý tốt công việc còn Tableau, Rapidminer, Matlab, Excel, Gephi chính là các công cụ đắc lực nhất của nhà khoa học dữ liệu.

2. Data Scientist – nhà khoa học dữ liệu

Theo Harvard Business Review nhận định, Data Scientist là một nghề khá hấp dẫn trong thế kỷ 21. Với không ít kỹ năng chuyên sâu được sử dụng, Data Scientist đã được ví “quý hiếm như kỳ lân”.

Theo như định nghĩa về ngành này thì họ chính là người đã tạo ra hệ thống phân tích ở toàn bộ data. Để cho tất cả các thành viên trong team hiểu được về hành vi người dùng thì đây có thể là mẫu phân tích 1 lần. Hoặc để áp dụng được vào code base của Software engineers và Data engineers thì họ chính là người phân tích thuật toán machine learning.

Vai trò chính của một Data engineer là:

• Data modeling.
• Machine learning.
• Thuật toán.
• Business Intelligence dashboards.

3. Software Engineer – Kỹ sư phần mềm

Software Engineer chính là người đã áp dụng những nguyên tắc thuộc công nghệ phần mềm vào việc phát triển; thiết kế; bảo trì; kiểm tra cũng như đánh giá phần mềm máy tính. Nói một cách khác thì họ là người tạo ra sản phẩm.

Công việc của Kỹ sư phần mềm không phải đơn thuần là một lập trình viên ngồi viết mã. Họ còn làm rất nhiều việc khác để phát triển phần mềm như:

• Viết tài liệu cho người dùng và đối tác.
• Phát triển frontend & backend.
• Ứng dụng web.
• Ứng dụng mobile.
• Tập hợp toàn bộ các phản hồi từ Tester trước khi bắt đầu phát hành để có thể khắc phục nếu như có lỗi.
• Phát triển hệ điều hành.
• Thiết kế phần mềm.

Mong rằng qua các thông tin trên, bạn đã hiểu được data engineering là gì. Cũng như phân biệt được các chức năng giữa Data Engineer, Data Scientist và Software Engineer. Dữ liệu trong ngành phần mềm có vai trò đặc biệt rất quan trọng. Chính vì vậy mà những nhánh chuyên môn trước khi bắt đầu làm việc với dữ liệu việc cần làm là phân biệt được chúng rõ ràng và cụ thể.

Cơ hội việc làm Data Engineer

Chắc rằng sau khi kết thúc quá trình đào tạo, một người hay một chuyên ngành bất kỳ nào đó đều lo lắng về quá trình tìm kiếm việc làm đúng chuyên môn. Data engineer cũng vậy.

Có lẽ bạn đã hiểu Data engineer là gì? Trong tình hình phát triển chóng mặt như hiện nay thì mọi lĩnh vực đều sở hữu tốc độ tăng trưởng chóng mặt. Rất nhiều công việc đang được tận dụng và khai thác. Theo nhận định của một số chuyên gia đầu ngành thì hiện nay, công nghệ thông tin đang chiếm lĩnh ưu thế phát triển khá sôi nổi. Sẽ không bao giờ là lạc hậu với việc đẩy mạnh sự phát triển của công nghệ thông tin.

Nếu như bạn đang theo học Data engineer thì cơ hội phát triển nghề nghiệp trong tương lai đang mở rộng. Đa phần tất cả các doanh nghiệp đều cần đến những bộ phận kỹ thuật dữ liệu. Vị trí này giữ một vai trò hết sức quan trọng và nhu cầu tuyển dụng rất nhiều.

Không những thế, trong lĩnh vực này, nhiều doanh nghiệp cũng muốn củng cố nhân lực trẻ để có thể khai thác lợi thế công việc một cách tối ưu hơn. Nên sẽ khá thuận lợi nếu như bạn đang là sinh viên có kỹ năng và kinh nghiệm.

Cơ hội việc làm ngày càng dễ nếu như nhu cầu tuyển dụng ngày càng lớn. Để có thể làm việc hiệu quả cũng như sẵn sàng xông pha với nghề, bạn nên tập trung vào việc tích lũy kiến thức chuyên môn và rèn luyện kỹ năng nghiệp vụ.

Data engineer roadmap – Lộ trình kỹ sư dữ liệu

Data engineer thu thập và lưu trữ dữ liệu được thiết kế và thực hiện, xử lý trước dữ liệu và chuyển đổi nó thành một định dạng có thể sử dụng được. Tóm lại, một Data engineer sẽ xây dựng dữ liệu và đảm bảo rằng dữ liệu trôi chảy. Để làm được những việc này, một Data Engineer cần có những kỹ năng cơ bản sau: 

1. Kỹ năng lập trình cơ bản

Đối với vị trí này, bạn không cần phải là người cực kỳ giỏi về lập trình mà chỉ cần bạn có kỹ năng cơ bản về SQL, Python và Oracle. Cũng không cần phải giỏi toán như nhiều người nghĩ, bạn chỉ cần biết được các khái niệm và ý nghĩa đằng sau của công thức.

2. Khả năng tập trung cao độ

Sẽ có nhiều điều làm bạn phân tâm trong thời đại hiện nay, như điện thoại hay mạng xã hội,… Khả năng tập trung cũng trở nên quan trọng, cần thiết để bạn rèn luyện. Đối với việc phân tích dữ liệu, bạn cần tập trung lọc chính xác, không được có sai sót để tạo ra một bộ dữ liệu hiệu quả.

3. Kỹ năng phân tích logic

Kỹ năng này được cho là khá quan trọng. Bởi vì bạn phải phân tích và tìm ra được ý nghĩa từ những con số và dữ liệu khô khan. Từ đó, công ty có thể nhìn nhận được vấn đề gốc rễ để tìm ra hướng giải quyết tốt.

4. Kỹ năng thiết kế báo cáo

Để trình bày kết quả nghiên cứu một cách trực quan, dễ hiểu và dễ so sánh hơn, bạn cần phải trau dồi và học hỏi cách thiết kế báo cáo. Để nâng cao kỹ năng này, bạn có thể tìm hiểu, học thêm về các công cụ thiết kế báo cáo.

5. Kỹ năng giao tiếp, trình bày

Không phải ai cũng có thể dễ hiểu các con số từ kết quả nghiên cứu. Để mọi người dễ hình dùng được ý nghĩa thực tiễn từ một bài báo cáo, bạn cần có kỹ năng thuyết trình sao cho cụ thể và dễ hiểu.

6. Biết cách quản lý thời gian, sắp xếp công việc

Data Engineer là một công việc cần phải thực hiện nhiều bước với nhiều giai đoạn khác nhau. Đôi lúc, khối lượng công việc rất lớn. Để đảm bảo tiến độ chung, bạn phải biết cách quản lý công việc, sắp xếp thời gian hợp lý.

7. Yêu thích công việc với máy tính và con số

Bạn sẽ mệt mỏi và chán nản khi phải làm việc cùng máy tính và những con số ở tần suất cao. Thế nhưng, công việc của bạn sẽ trở nên dễ dàng hơn nếu bạn thực sự yêu thích nó. Vì vậy để có niềm vui mỗi ngày hãy yêu công việc mà mình đang làm.

8. Có nhiều thời gian quan sát trước khi thực hiện

Quan sát cũng là một kỹ năng quan trọng đối với nhiều đề tài nghiên cứu. Để dễ dàng đưa ra các phân tích hay kết luận cho một báo cáo của mình thì bạn cần quan sát kỹ đối tượng nghiên cứu để tìm ra được hành vi và thói quen thực tế.

9. Cẩn thận và tỉ mỉ

Bất cứ ngành nghề nào cũng cần phải thật cẩn trọng trong từng chi tiết. Nhất là với ngành công nghệ thông tin, nó lại càng quan trọng hơn. Chỉ cần có một sai sót nhỏ trong đoạn mã cũng sẽ gây ảnh hưởng cho phần mềm và ứng dụng. 

Ngoài ra, các phát hiện quan trọng nhất thường đến từ các chi tiết nhỏ nhất. Vì vậy, bạn cần rèn luyện đức tính tỉ mỉ và cẩn thận trong công việc.

10. Đặt tính bảo mật lên hàng đầu

Khi làm việc, đây sẽ là yêu cầu của toàn bộ doanh nghiệp mà chúng ta đi làm. Trách nhiệm của bạn là bảo mật thông tin của công ty, không được tuỳ tiện chia sẻ cho người khác ngoài công ty.

11. Có thể kể được “câu chuyện” từ những số liệu

Bản thân của những con số không thể giúp cho người khác hiểu hết được những điều quan trọng ở đằng sau nó. Đây sẽ là nhiệm vụ của các Data Engineer. Bạn cần phải phân tích và thấu hiểu được số liệu để có thể giải thích và trình bày các phát hiện của mình cho việc phán đoán tình hình để đưa ra quyết định. Từ đó mà kết quả nghiên cứu sẽ trở nên giá trị hơn trong mắt nhà quản lý.

Qua các thông tin freeC đã chia sẻ ở trên chắc hẳn là bạn đã nắm được data engineer là gì cũng như biết được cơ hội làm việc của chuyên ngành này. Nếu như bạn thích công việc này thì đừng quên chia sẻ bài viết hữu ích này cho bạn bè nhé!

Có thể bạn quan tâm: 

• Lương Data Engineer? Các kỹ năng giúp chinh phục mức lương mơ ước
• Bật mí tips viết CV Data Engineer (có mẫu tham khảo)
• Big Data là gì? Những thông tin cần biết về Big Data