Data Engineer - Đây là gì? Bước nhảy vọt trở thành một kỹ sư dữ liệu chuyên nghiệp

Trong thế giới công nghệ thông tin, Data Engineer là công việc thu hút sự chú ý của nhiều bạn trẻ với cơ hội việc làm lớn, mức lương hấp dẫn và con đường phát triển mở rộng. Vậy Data Engineer là gì? Làm sao để trở thành một Data Engineer giỏi? Hãy cùng tìm hiểu chi tiết với Mytour qua bài viết dưới đây!

1. Data Engineer là gì?

Khám phá thêm:

• Data Analyst là gì? 7 Kỹ năng cần có của một Data Analyst giỏi
• Nghề IT là gì? Nghề IT làm những công việc gì và thu nhập bao nhiêu?
• IT support là gì? Mô tả công việc chi tiết và kỹ năng cần thiết
• Nhân viên IT là gì? Vai trò, cơ hội và kỹ năng cần có

Kỹ sư dữ liệu sẽ áp dụng kiến thức chuyên môn của mình để đề xuất giải pháp xây dựng hệ thống dữ liệu có ích. Đồng thời, họ sẽ nâng cao chất lượng các nguồn dữ liệu bằng cách phát hiện xu hướng phát triển trong doanh nghiệp.

Sức nặng của dữ liệu mà một Data Engineer phải xử lý phụ thuộc vào quy mô kinh doanh của tổ chức. Càng lớn công ty, càng phức tạp việc phân tích dữ liệu. Do đó, vai trò của kỹ sư dữ liệu trở nên quan trọng hơn trong việc đảm bảo sự minh bạch và phát triển của kho dữ liệu, từ đó giúp doanh nghiệp ra các quyết định kinh doanh đúng đắn dựa trên dữ liệu đáng tin cậy.

2. Mô tả chi tiết công việc của Data Engineer

Phân tích, tổng hợp, lưu trữ dữ liệu

Nhiệm vụ của kỹ sư dữ liệu là quản lý, sao lưu và khôi phục dữ liệu từ cơ sở dữ liệu và máy chủ tệp thông qua các phương thức như FTP, kéo và thả... và lưu trữ dữ liệu dưới định dạng (.csv, xlsx, .dat, cơ sở dữ liệu).

Chuẩn hóa và chuyển đổi logic, tập trung nguồn dữ liệu

Dữ liệu được chuẩn hóa và chuyển đổi trước khi lưu vào các nguồn lưu trữ khác nhau để so sánh, bổ sung và dự phòng cho các tình huống khác nhau.

Chuẩn hóa Dữ liệu là quá trình loại bỏ các dữ liệu không cần thiết và dư thừa, đồng thời chuyển đổi chúng thành định dạng cụ thể. Trong quá trình này, việc Load Data (tập trung dữ liệu) là quan trọng, nó đồng bộ hóa các thông tin từ nhiều nguồn lưu trữ vào một Data Warehouse (DWH). DWH là một hệ thống chuyên biệt được sử dụng để lưu trữ, khôi phục và phân tích dữ liệu khi cần thiết.

Phân tích và trích xuất dữ liệu

Kỹ sư dữ liệu sử dụng các công cụ Business Intelligence (BI) để trích xuất dữ liệu từ Data Warehouse (DWH) hoặc các cơ sở dữ liệu khác, sau đó tạo ra bảng điều khiển (Dashboards) và báo cáo.

Trong các trường hợp phức tạp, kỹ sư dữ liệu cần sử dụng các mô hình thuật toán và mã lập trình riêng biệt để tích hợp vào các công cụ trích xuất và phân tích dữ liệu.

3. Những kỹ năng và phẩm chất cần có của Data Engineer

Kỹ năng lập trình

Kỹ năng phân tích logic dữ liệu

Khả năng phân tích logic là một kỹ năng cần thiết cho Data Engineer, công việc này đòi hỏi sự chính xác và tính liên kết. Kỹ sư dữ liệu cần biết cách phân tích và hiểu ý nghĩa của dữ liệu, từ đó giúp công ty hiểu rõ vấn đề và tìm ra giải pháp đúng đắn.

Thiết kế và trình bày báo cáo

Sau khi hoàn thành việc phân tích dữ liệu, Data Engineer cần thu thập và trình bày báo cáo cho cấp quản lý. Việc thiết kế và trình bày báo cáo cần phải dễ hiểu và có những so sánh rõ ràng, sử dụng các công cụ hỗ trợ để làm việc một cách hiệu quả.

Kỹ năng quản lý thời gian và sắp xếp công việc

Công việc phân tích dữ liệu đòi hỏi nhiều giai đoạn phức tạp và tốn nhiều thời gian. Do đó, quản lý thời gian và sắp xếp công việc là rất quan trọng, tránh tình trạng quá tải và tăng hiệu suất làm việc.

Kỹ năng giao tiếp

Các con số từ bảng báo cáo nghiên cứu dữ liệu rất phức tạp và khó hiểu đối với mọi người. Để mọi người có thể dễ hiểu và nắm rõ ý nghĩa, bạn cần có kỹ năng giao tiếp như giải thích, thuyết trình để mang đến cái nhìn tổng quan cho những vấn đề này.

Cẩn trọng, tỉ mỉ

Sự cẩn trọng và tỉ mỉ là điều cần thiết ở mọi ngành nghề. Với Data Engineer, chú ý đến từng chi tiết là rất quan trọng vì một lỗi nhỏ có thể ảnh hưởng đến toàn bộ hệ thống.

4. Phân biệt giữa Data Engineer, Data Scientist và Software Engineer

Ngoài Data Engineer, bạn cũng cần hiểu về Data Scientist và Software Engineer. Ba vị trí này thường dễ bị nhầm lẫn nhưng lại có nhiệm vụ khác nhau. Ví dụ:

Data Engineer – Chuyên gia dữ liệu

Data Engineer là người xây dựng, kiểm tra và duy trì các cấu trúc dữ liệu tổng hợp. Họ cũng thực hiện việc lưu trữ và xuất dữ liệu từ các hệ thống, ứng dụng được tạo ra bởi Kỹ sư Phần mềm.

Data Scientist – Nhà khoa học dữ liệu

Data Scientist được coi là một trong những nghề hấp dẫn và là xu hướng trong thế kỷ 21. Họ được định nghĩa là những người tạo ra các hệ thống phân tích dữ liệu.

Software Engineer – Chuyên gia phần mềm

Kỹ sư phần mềm là những người áp dụng nguyên lý và công nghệ phần mềm vào phát triển, bảo trì, thiết kế, kiểm tra và đánh giá phần mềm PC. Công việc của Data Engineer và Software Engineer có mối quan hệ chặt chẽ với nhau.

5. Con đường thành thạo của một Kỹ sư Dữ liệu chuyên nghiệp

Đa số Kỹ sư Dữ liệu đã có nền tảng vững chắc về công nghệ thông tin và lập trình. Nếu bạn đã có kiến thức sâu rộng, bạn có thể nhanh chóng tiến triển trên con đường trở thành một Kỹ sư Dữ liệu chuyên nghiệp.

Ngoài việc học hỏi qua các khóa học chuyên ngành, bạn nên cập nhật con đường để thành công trong vai trò Kỹ sư Dữ liệu với 4 bước sau đây:

Bước 1: Nâng cao kỹ năng chuyên môn của Kỹ sư Dữ liệu

Hãy tìm hiểu về điện toán đám mây, kỹ năng lập trình, phương pháp xây dựng cơ sở dữ liệu là bước khởi đầu trong sự nghiệp khoa học dữ liệu của bạn. Dưới đây là một số kiến thức mà một Kỹ sư Dữ liệu cần có:

• Lập trình: Hãy chắc chắn bạn thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình. Các ngôn ngữ phổ biến bao gồm: SQL, NoSQL, Java, Python, Scala…
• Cơ sở dữ liệu quan hệ/phi quan hệ: Phương tiện lưu trữ dữ liệu phổ biến nhất là cơ sở dữ liệu. Bạn cần hiểu về cách hoạt động của cả cơ sở dữ liệu quan hệ và phi quan hệ.
• Phương pháp lưu trữ dữ liệu: Nắm vững cách lưu trữ dữ liệu phù hợp với lượng thông tin để giảm thiểu rủi ro và bảo vệ thông tin.
• Tự động hóa: Công nghệ tự động hóa giúp bạn tiết kiệm thời gian cho các công việc không quan trọng và tập trung hơn vào việc quản lý kho dữ liệu lớn.
• Học máy (Machine Learning): Với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, bạn được hưởng nhiều lợi ích khi am hiểu các mô hình học máy và triển khai chúng trong quá trình sản xuất.
• Công cụ hỗ trợ quản lý: Quản lý dữ liệu lớn và hiệu quả hơn nhờ vào sự hỗ trợ từ các công cụ như: Kafka, Hadoop, MongoDB…
• Điện toán đám mây: Bạn có thể nâng cao kiến thức thông qua các khóa học về các dịch vụ của Amazon Web Services (AWS) hoặc Google Cloud.
• Bảo mật thông tin: Kỹ sư Dữ liệu có thể đảm nhận vai trò trong lĩnh vực bảo mật dữ liệu nếu công ty không có bộ phận chuyên biệt. Việc quản lý dữ liệu an toàn và ngăn chặn nguy cơ rò rỉ thông tin là một trong những ưu tiên hàng đầu của doanh nghiệp.
• Hệ thống ETL (trích xuất, chuyển đổi và tải): Là quá trình chuyển dữ liệu từ cơ sở dữ liệu và các nguồn khác vào một kho lưu trữ duy nhất. Một số công cụ ETL phổ biến bao gồm: plenty, Stitch, Alooma và Talend.

Bước 2: Tổng hợp các chứng chỉ phù hợp

Hãy đăng ký các khóa học ngắn hạn hoặc dài hạn để củng cố kiến thức và nhận chứng chỉ. Những chứng chỉ này có thể là yếu tố quyết định cho việc ứng tuyển vào các vị trí Data Engineer. Một số chương trình đào tạo uy tín mà bạn có thể tham khảo là của Cloudera, IBM hoặc Google Cloud.

Đừng quên tìm hiểu yêu cầu của nhà tuyển dụng để có thể phát triển kỹ năng phù hợp và nâng cao cơ hội việc làm.

Bước 3: Thể hiện tài năng qua Bộ sưu tập

Bộ sưu tập cá nhân sẽ giúp bạn ghi điểm trong quá trình tìm kiếm việc làm. Đây là bản thân bạn trên giấy, nơi bạn có thể thể hiện toàn bộ năng lực của mình cho nhà tuyển dụng.

Trong Bộ sưu tập, hãy liệt kê các dự án hoặc khóa học mà bạn đã hoàn thành. Đây là cơ hội để bạn thể hiện khả năng của mình (ví dụ như sử dụng dịch vụ Wix hoặc Squarespace).

Nếu bạn là người mới vào nghề, hãy chia sẻ thành tích của mình trên phần Dự án trên LinkedIn hoặc GitHub thay vì Portfolio chuyên nghiệp để thu hút sự chú ý của nhà tuyển dụng.

Bước 4: Bắt đầu công việc đầu tiên

Ở bước này, bạn đã đủ điều kiện để bắt đầu công việc đầu tiên. Nhiều Kỹ sư Dữ liệu thường bắt đầu từ các vị trí cơ bản như Nhà phân tích báo cáo hoặc Quản trị cơ sở dữ liệu. Từ đó, bạn có thể tích luỹ kinh nghiệm và học hỏi kỹ năng mới để tiến xa hơn trong sự nghiệp.

6. Cơ hội việc làm cho Kỹ sư Dữ liệu

Hiện nay, các doanh nghiệp không chỉ quan tâm đến việc quản lý dữ liệu mà còn muốn mở rộng nguồn tài nguyên để lưu trữ và kiểm soát dữ liệu. Điều này yêu cầu sự hỗ trợ của Kỹ sư Dữ liệu để thực hiện các giải pháp phù hợp. Do đó, nhu cầu tuyển dụng Kỹ sư Dữ liệu đang tăng cao trong thời gian tới.

Cơ hội phát triển sự nghiệp của Kỹ sư Dữ liệu trong tương lai rất lớn. Vị trí này đang nhận được sự ưu ái và giữ vai trò quan trọng trong các doanh nghiệp.

7. Mức lương của Kỹ sư Dữ liệu là bao nhiêu?

Mức lương của Kỹ sư Dữ liệu phụ thuộc vào nhiều yếu tố như vị trí, cấp bậc và kinh nghiệm. Trung bình, thu nhập cho vị trí này dao động từ khoảng 23.6 triệu đồng/ tháng.

• Đối với sinh viên thực tập hoặc mới ra trường, thu nhập thường từ 4 – 6 triệu đồng/ tháng.
• Đối với nhân viên có kinh nghiệm, thu nhập có thể từ 10 – 25 triệu đồng/ tháng và tăng theo thời gian và kinh nghiệm.
• Đối với các vị trí Quản lý hoặc Giám đốc, mức lương thường được tính bằng USD, trung bình từ 30 – 66 triệu đồng/ tháng (tương đương 1500 – 3000 USD/ tháng).

Với sự phát triển mạnh mẽ của ngành công nghệ thông tin, mức lương cho vị trí Kỹ sư Dữ liệu ngày càng hấp dẫn. Tuỳ thuộc vào kinh nghiệm và vai trò, mỗi người sẽ có mức lương khởi điểm khác nhau.

Để tìm việc làm với vị trí Kỹ sư Dữ liệu, bạn có thể truy cập Mytour. Nơi này sẽ cung cấp những cơ hội việc làm từ các doanh nghiệp hàng đầu với mức thu nhập hấp dẫn. Hãy tạo CV ấn tượng và ứng tuyển ngay tại Mytour để bắt đầu sự nghiệp của bạn!