Big Data, Data Science – công nghệ đột phá của thế kỷ 21 đã trở thành ngành có nhu cầu nhân lực cao nhất hiện nay. Tại Việt Nam, với những ứng dụng quan trọng mà lĩnh vực này đem lại, Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu) sẽ là ngành nghề của tương lai với nhiều cơ hội rộng mở. Vậy nên trong bài viết này, Spiderum sẽ đem đến thông tin tổng quan về Data Engineer, những kỹ năng, kiến thức nào mà các bạn trẻ cùng định hướng nghề nghiệp trong ngành học này.

Tổng quan về Data Engineer

Định nghĩa 

Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) là người phát triển, xây dựng hệ thống tổng hợp, lưu trữ và xuất dữ liệu từ các phần mềm được tạo ra bởi Kỹ sư phần mềm (Software Engineer). Đồng thời, họ cũng là người đề xuất và đảm nhận việc cải thiện chất lượng dữ liệu. Trọng tâm chính của các kỹ sư dữ liệu là quản lý cơ sở dữ liệu và công nghệ Big Data. 

Công việc của một Data Engineer

Công việc chính của một kỹ sư dữ liệu là:

• Thu thập và lưu trữ dữ liệu

• • Data Engineer sẽ cùng với DBA (Database Administration) thiết kế các vùng lưu trữ dữ liệu từ các nguồn sao cho hiệu quả nhất
  • Đưa dữ liệu vào Database và File Server và lưu trữ dữ liệu 
  • Công cụ cần có: Bash jobs, SQL, ETL Tools

• Làm sạch, lưu chuyển, chuẩn hóa và tập trung dữ liệu:

• • Việc lưu chuyển và trao đổi dữ liệu giữa các nguồn khác nhau là để nhằm đối chiếu và bổ sung nếu cần thiết.
  • Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu – loại bỏ dữ liệu dư thừa, dữ liệu rác và chuyển các dữ liệu về các định dạng nhất định..
  • Vận chuyển các dữ liệu về một kho chứa chung – Data Warehouse – nơi chứa đầy đủ các thông tin lịch sử, được thiết kế theo mô hình chuyên biệt nhằm đưa ra phân tích hoặc khôi phục dữ liệu nếu cần thiết.
  • Công cụ cần có: SQL, SSIS, Data Stage, Talend, Bash jobs, Python

• Phân tích và trích xuất dữ liệu:

• • Tạo các báo cáo và dashboards.
  • Công cụ cần có: R, Python, Oracle BI, Power BI, Tableau

Bên cạnh đó, nhiều người vẫn còn nhầm lẫn về vị trí và công việc của Data Engineer, Software Engineer và Data Scienctist. Trên thực tế, ba vị trí này có những đặc thù khác nhau. Dưới đây là biểu đồ mô tả sự khác biệt về vai trò và kỹ năng cần thiết cho 3 nhóm ngành này:

Nguồn ảnh: Linkedin

Đào tạo Data Engineer

Nền tảng kiến thức 

Data Engineer cần những kỹ năng về cơ sở dữ liệu, ngôn ngữ lập trình, hệ điều hành cũng như các tác vụ về dữ liệu.

• Ngôn ngữ lập trình: Data Engineer cần có kiến ​​thức chuyên môn về các ngôn ngữ lập trình sau:

• • SQL: Đây là ngôn ngữ được các kỹ sư dữ liệu thường xuyên sử dụng để để thiết lập, quản lý và truy vấn hệ thống cơ sở dữ liệu. 
  • Python: Để thiết lập các mô hình thống kê, viết các lệnh trích xuất, thực hiện phân tích, chuyển đổi và di chuyển dữ liệu từ các hệ thống khác nhau. 
  • R:  Đây là ngôn ngữ đóng vai trò quan trọng cho ngành khoa học dữ liệu, dùng để thiết lập các mô hình thống kê và hiển thị trực quan, phân tích dữ liệu và. Ngôn ngữ này đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng phân tích dữ liệu và học máy.

• Hệ cơ sở dữ liệu quan hệ và phi quan hệ: Các Data Engineer cần hiểu cách làm việc với những nền tảng dữ liệu khác nhau: 

• • Hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ dựa trên SQL (RDBMS): MySQL, PostgreSQL (Cơ sở dữ liệu kết hợp giữa SQL và NoSQL), Microsoft SQL Server và Cơ sở dữ liệu Oracle. 
  • Hệ thống cơ sở dữ liệu NoSQL: MongoDB, Cassandra, Couchbase,  Oracle NoSQL,..

• Giải pháp ETL: Các Data Engineer cần biết cách sử dụng các hệ thống ETL (trích xuất, chuyển đổi, tải) vào kho dữ liệu, hiểu được cách áp dụng được các giải pháp ETL trong việc chuyển đổi, di chuyển dữ liệu sang các hệ thống lưu trữ ứng dụng khác nhau. 
• Data Warehouses (kho dữ liệu): Các kỹ sư dữ liệu cần trích xuất thông tin từ các hệ thống kinh doanh khác nhau để từ đó tích hợp thông tin với kho dữ liệu.
• Data Lakes (hồ dữ liệu): Data Warehouses chỉ có thể hoạt động với thông tin có cấu trúc – cơ sở dữ liệu quan hệ nơi dữ liệu được sắp xếp thành các cột và hàng nhất định. Ngược lại, Data Lakes hoạt động được với tất cả mọi loại dữ liệu, cả có cấu trúc và phi cấu trúc. Vì vậy, các công ty hiện tại thường liên kết Data Lakes với cơ sở hạ tầng thông tin của mình.

Các trường đào tạo Data Engineer 

Hiện nay, ngành Khoa học dữ liệu được rất nhiều trường đại học đào tạo như: Đại học Kinh tế Quốc dân, Đại học Công nghệ thông tin (ĐHQG – HCM), Đại học Công nghệ TP.HCM Hồ Chí Minh (HUTECH),…

Định hướng nghề nghiệp cho Data Engineer 

Cơ hội nghề nghiệp của Data Engineer 

Nhiều chuyên gia nhận định ngành công nghệ thông tin hiện có ưu thế xu hướng phát triển, được xem là ngành tiền phong và dẫn đầu ở thời điểm hiện tại. Bởi vậy, theo học Data Engineer sẽ đem đến cơ hội phát triển và môi trường làm việc rộng mở trong tương lai. Vị trí kỹ thuật dữ liệu nắm vai trò hết sức quan trọng trong doanh nghiệp với nhu cầu tuyển dụng cao.

Bản mô tả và yêu cầu tuyển dụng Data Engineer 

• Mô tả công việc:

• • Xây dựng hệ thống để cập nhật, thu thập số liệu, thiết kế, tổ chức nhà kho dữ liệu, xử lý dữ liệu.
  • Phát triển, triển khai và vận hành các giải pháp/dịch vụ dựa trên nền tảng dữ liệu.
  • Tham gia tích hợp, vận hành, triển khai và hỗ trợ khai thác số liệu.

• Yêu cầu công việc :

• • Có kinh nghiệm, am hiểu về Big Data, Data-Warehouse, BI, Analytics, Data Mining, Hadoop Ecosystem/tools.
  • Có khả năng lập trình Java, Scala, Python, PHP
  • Có kinh nghiệm tham gia quá trình thiết kế, triển khai và bảo trì hệ thống Data Pipeline, kinh nghiệm sử dụng SQL

• Ưu tiên:

• • Ứng viên có kinh nghiệm vận hành, khai thác, triển khai Hadoop Ecosystem.
  • Ứng viên có kinh nghiệm triển khai, thiết kế, tối ưu các dịch vụ và tăng trưởng hệ thống/dữ liệu.

Mức thu nhập của Data Engineer 

Với Kỹ sư dữ liệu, mức lương trung bình khoảng $124.000/năm – trong đó $34.000/năm cho mức lương tối thiểu và $341.000/năm cho mức lương tối đa. Theo dữ liệu từ indeed.com, có khoảng 85.000 cơ hội việc làm cho vị trí kỹ sư dữ liệu, trong khi đó có khoảng 110.000 việc làm cho các nhà Khoa học dữ liệu trên thị trường.

Kết luận

Hy vọng với những thông tin trên, bạn đã có được góc nhìn bao quát về ngành Data Engineer, từ đấy đưa ra lựa chọn phù hợp cho bản thân. Bạn cũng có thể đọc thêm về Big Data để nắm được bức tranh tổng quan về ngành kỹ thuật dữ liệu nhé. Và đừng quên chờ đón những bài viết tiếp theo về hướng nghiệp ngành Công nghệ Thông tin của Spiderum!