Data Engineer là gì? Lộ trình trở thành Data Engineer

Big Data, Machine Learning và IT đang đổi khác cách tất cả chúng ta quản lý và vận hành việc làm kinh doanh thương mại. Để tận dụng những quyền lợi và ứng dụng Data vào những kế hoạch trong thực tiễn, bất kỳ công ty nào cũng cần đến Datta Engineer .

Vậy cụ thể Data Engineer là gì? Làm thế nào để trở thành một Data Engineer chuyên nghiệp? Hãy cùng Glints tìm hiểu về chủ đề thú vị này thông qua bài viết chi tiết dưới đây!

Data Engineer là gì? 

Đầu tiên, Data Engineer là gì? Data Engineer hay kỹ sư dữ liệu là một nhân viên IT có công việc chính là chuẩn bị dữ liệu để phân tích hoặc sử dụng trong các hoạt động khác nhau của một tổ chức. 

Các kỹ sư ứng dụng này thường chịu nghĩa vụ và trách nhiệm thiết kế xây dựng những đường dẫn dữ liệu để tập hợp thông tin từ những mạng lưới hệ thống nguồn khác nhau. Họ tích hợp, hợp nhất, làm sạch dữ liệu và cấu trúc nó để sử dụng trong những ứng dụng nghiên cứu và phân tích. Họ đặt tiềm năng làm cho dữ liệu thuận tiện truy vấn và tối ưu hóa hệ sinh thái dữ liệu lớn của tổ chức triển khai .
Data engineer là gìLượng dữ liệu mà một Data Engineer thao tác biến hóa theo quy mô của tổ chức triển khai. Công ty càng lớn, kiến trúc nghiên cứu và phân tích càng phức tạp và họ sẽ phải nhiều chịu nghĩa vụ và trách nhiệm hơn về dữ liệu. Các kỹ sư dữ liệu thao tác cùng với những nhóm khoa học dữ liệu, cải tổ tính minh bạch của dữ liệu và được cho phép những doanh nghiệp đưa ra những quyết định hành động kinh doanh thương mại đáng an toàn và đáng tin cậy hơn .

Công việc của một Data Engineer

Các Data Engineer thường thao tác như một phần của nhóm nghiên cứu và phân tích cùng với những nhà khoa học dữ liệu. Họ phân phối dữ liệu ở những định dạng hoàn toàn có thể sử dụng được cho những nhà khoa học dữ liệu, những người chạy những truy vấn và thuật toán dựa trên thông tin cho những ứng dụng nghiên cứu và phân tích Dự kiến, học máy và khai thác dữ liệu .
Các Data Engineer cũng cung ứng dữ liệu tổng hợp cho giám đốc điều hành quản lý và nhà nghiên cứu và phân tích doanh nghiệp cũng như những người dùng cuối khác để họ hoàn toàn có thể nghiên cứu và phân tích và vận dụng tác dụng vào việc cải tổ hoạt động giải trí kinh doanh thương mại .
Data Engineer giải quyết và xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Dữ liệu có cấu trúc là thông tin hoàn toàn có thể được tổ chức triển khai thành một kho tàng trữ được định dạng giống như một cơ sở dữ liệu. Dữ liệu phi cấu trúc – ví dụ điển hình như văn bản, hình ảnh, tệp âm thanh và video – không tuân theo những quy mô dữ liệu thường thì .
Một kỹ sư dữ liệu phải hiểu những cách tiếp cận khác nhau so với kiến trúc dữ liệu và những ứng dụng chúng để giải quyết và xử lý cả hai kiểu dữ liệu trên. Một loạt những công nghệ tiên tiến về dữ liệu lớn, ví dụ điển hình như những khung giải quyết và xử lý và nhập dữ liệu nguồn mở, cũng là một phần của bộ công cụ của trình giải quyết và xử lý dữ liệu .

Tiềm năng phát triển của Data Engineer ở trong và ngoài nước

Data Engineer là nghề nhận được rất nhiều sự chú ý quan tâm trên thị trường việc làm cả ở trong và ngoài nước. Trong vài tháng qua, Glints nhận thấy sự chăm sóc ngày càng tăng của việc sử dụng những nền tảng tìm việc cho những vai trò hoàn toàn có thể được đảm nhiệm bởi kỹ sư dữ liệu .
Miễn là có dữ liệu để giải quyết và xử lý, nhu yếu về việc chiếm hữu một Data Engineer của những công ty sẽ không khi nào giảm. Trên thực tiễn, Dice Insights cho rằng Data Engineer là việc làm có xu thế số 1 trong ngành công nghệ tiên tiến, vượt lên trên cả khoa học máy tính, nhà phong cách thiết kế web và kiến trúc sư cơ sở dữ liệu. Không những thế, LinkedIn đã liệt kê đây là một trong những việc làm có vận tốc ngày càng tăng đáng kể trong năm 2021 .

Đọc thêm: Lương Data Engineer Là Bao Nhiêu, Có Cao Không?

Mối tương quan giữa Data Engineer, Data Scientist và Software Engineer

Data Engineer, Data Scientist và Software Engineer thao tác cùng nhau. Các kỹ sư dữ liệu sẵn sàng chuẩn bị và tổ chức triển khai dữ liệu mà những công ty có trong cơ sở dữ liệu và những định dạng khác. Họ cũng thiết kế xây dựng những đường dẫn dữ liệu để cung ứng dữ liệu cho những nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ứng dụng .
Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng tổng thể dữ liệu đó để nghiên cứu và phân tích và những dự án Bất Động Sản khác nhằm mục đích cải tổ hoạt động giải trí và tác dụng kinh doanh thương mại. Trong khi đó kỹ sư ứng dụng sử dụng những dữ liệu đã được làm sạch để có đường hướng tăng trưởng hài hòa và hợp lý cho những ứng dụng .
Data engineer và Software engineer khác nhauData Engineer và Data Scientist khác nhau về bộ kỹ năng và kiến thức và trọng tâm của họ. Kỹ sư dữ liệu không nhất thiết phải có một chuyên ngành đơn cử. Họ có khuynh hướng thành thạo 1 số ít nghành nghề dịch vụ và hiểu biết rõ về kiến thức và kỹ năng và kỹ năng và kiến thức của họ. Ngược lại, những nhà khoa học dữ liệu thường có những nghành nghề dịch vụ trọng tâm chuyên biệt. Họ chăm sóc đến việc nghiên cứu và phân tích dữ liệu và mang hơi hướng tò mò nhiều hơn .
Các nhà khoa học dữ liệu xử lý những yếu tố mới, có tác động ảnh hưởng lớn, trong khi những kỹ sư dữ liệu đặt những mảnh ghép vào những chỗ trống để biến điều đó thành khả thi. Cuối cùng Software Engineer sẽ thực thể hóa những yếu tố đó thì một ứng dụng hay loại sản phẩm của công ty .

Lộ trình trở thành Data Engineer

Đa phần những Data Engineer đều có bằng cử nhân về khoa học máy tính hoặc một nghành tương quan. Với tầm bằng đó, bạn hoàn toàn có thể kiến thiết xây dựng nền tảng kỹ năng và kiến thức thiết yếu trong nghành đang tăng trưởng nhanh gọn này .
Ngoài việc được giảng dạy qua những trường học chính quy, Glints tin rằng bạn hoàn toàn có thể thực thi một số ít cách khác để hoàn toàn có thể trở thành một Data Engineer thực thụ .

Bước 1: Phát triển các kỹ năng cần thiết

Tìm hiểu những nguyên tắc cơ bản của điện toán đám mây, kỹ năng và kiến thức viết code và phong cách thiết kế cơ sở dữ liệu là điểm khởi đầu cho sự nghiệp trong khoa học dữ liệu của bạn. Dưới đây là 1 số ít kiến thức và kỹ năng nền mà một Data Engineer phải có :

• Coding: Thông thạo các ngôn ngữ lập trình là điều cần thiết cho vai trò này. Vì vậy hãy cân nhắc tham gia các khóa học để học hỏi và thực hành các kỹ năng của bạn. Các ngôn ngữ lập trình phổ biến bao gồm SQL, NoSQL, Python, Java, R và Scala.
• Database quan hệ và không quan hệ: Cơ sở dữ liệu xếp hạng cao trong số các giải pháp lưu trữ dữ liệu phổ biến nhất. Bạn nên làm quen với cả cơ sở dữ liệu quan hệ và không quan hệ, cũng như cách chúng hoạt động.
• Hệ thống ETL (trích xuất, chuyển đổi và tải): ETL là quá trình bạn sẽ di chuyển dữ liệu từ database và các nguồn khác vào một kho lưu trữ duy nhất. 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 nên được lưu trữ theo cùng một phương pháp, đặc biệt là khi liên quan đến dữ liệu lớn. Ví dụ: khi bạn thiết kế các giải pháp dữ liệu cho một công ty, bạn sẽ cần biết nên sử dụng hồ dữ liệu hay kho dữ liệu.
• Tự động hóa: Tự động hóa là một phần cần thiết khi làm việc với dữ liệu lớn, đơn giản vì các tổ chức có thể thu thập rất nhiều thông tin. Bạn sẽ có thể viết script để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại.
• Học máy: Mặc dù học máy là mối quan tâm chính của các nhà khoa học dữ liệu, nhưng có thể hữu ích nếu bạn nắm được các khái niệm cơ bản để hiểu rõ hơn nhu cầu của họ trong nhóm của bạn.
• Công cụ dữ liệu lớn: Data Engineer không chỉ làm việc với dữ liệu thông thường. Họ thường được giao nhiệm vụ quản lý dữ liệu lớn. Các công cụ và công nghệ đang phát triển và thay đổi theo từng công ty, nhưng một số công cụ phổ biến bao gồm Hadoop, MongoDB và Kafka.
• Điện toán đám mây: Bạn sẽ cần hiểu về lưu trữ đám mây và điện toán đám mây khi các công ty ưu chuộng các dịch vụ này. Người mới bắt đầu có thể cân nhắc một khóa học về Dịch vụ Web Amazon (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 Data Engineer vẫn được giao nhiệm vụ quản lý và lưu trữ dữ liệu một cách an toàn để bảo vệ chúng khỏi bị mất hoặc đánh cắp.

Bước 2: Lấy các chứng chỉ liên quan

Các chứng từ hoàn toàn có thể xác nhận những kỹ năng và kiến thức của bạn với những nhà tuyển dụng tiềm năng. Chuẩn bị cho kỳ thi chứng từ là một cách tuyệt vời để tăng trưởng kỹ năng và kiến thức và kiến thức và kỹ năng của bạn. Một số lựa chọn tốt gồm có Kỹ sư dữ liệu lớn link, Kỹ sư dữ liệu chuyên nghiệp được ghi nhận của Cloudera, Kỹ sư dữ liệu được IBM ghi nhận hoặc Kỹ sư dữ liệu chuyên nghiệp được Google Cloud ghi nhận .

Hãy kiểm tra một số danh sách công việc cho các vai trò bạn có thể muốn ứng tuyển. Nếu bạn nhận thấy một chứng nhận cụ thể thường xuyên được liệt kê theo yêu cầu hoặc khuyến nghị, đó sẽ là một lựa chọn phù hợp để bắt đầu.

Bước 3: Xây dựng Portfolio

Portfolio cá thể là thành phần quan trọng trong quy trình tìm kiếm việc làm, vì nó cho nhà tuyển dụng, người quản trị tuyển dụng và nhà tuyển dụng tiềm năng biết bạn hoàn toàn có thể làm gì .
Bạn hoàn toàn có thể thêm những dự án Bất Động Sản kỹ thuật dữ liệu mà bạn đã hoàn thành xong một cách độc lập hoặc như một phần của khóa học vào Portfolio của mình ( sử dụng dịch vụ như Wix hoặc Squarespace ). Ngoài ra, hãy đăng thành phẩm của mình lên phần Dự án trong hồ sơ LinkedIn hoặc lên một website như GitHub — cả hai đều là lựa chọn thay thế sửa chữa hài hòa và hợp lý cho một trang Portfolio chuyên nghiệp nếu bạn là người mới .

Bước 4: Nhận công việc đầu tiên của bạn

Đến bước này, chắc rằng bạn đã đủ điều kiện kèm theo và được nhận vào việc làm tiên phong. Nhiều Data Engineer khởi đầu với những vai trò thấp ở cấp nguồn vào, ví dụ điển hình như nhà nghiên cứu và phân tích tình báo kinh doanh thương mại hoặc quản trị viên cơ sở dữ liệu. Khi bạn có kinh nghiệm tay nghề, bạn hoàn toàn có thể học những kỹ năng và kiến thức mới cho những vai trò nâng cao hơn .

Lời kết

Vậy là Glints đã cùng bạn đi tìm lời giải cho câu hỏi Data Engineer là gì cũng như những khía cạnh xung quanh nó. Hy vọng thông tin trên sẽ giúp bạn có thêm nhiều động lực để theo đuổi ngành nghề đang vô cùng hot này. Nếu có hứng thú với chủ đề tương tự, hãy cùng đón đọc thêm nhiều bài viết hấp dẫn khác đến từ Glints nhé!

Bài viết có có ích so với bạn ?

Đánh giá trung bình 4.3 / 5. Lượt nhìn nhận : 4 Chưa có nhìn nhận nào ! Hãy là người tiên phong nhìn nhận bài viết. Chúng tôi rất buồn khi bài viết không có ích với bạn Hãy giúp chúng tôi cải tổ bài viết này ! Làm sao để chúng tôi cải tổ bài viết này ?

Tác Giả

Source: https://thomaygiat.com
Category : Kỹ Thuật Số