Data Engineer là gì? Góc độ tiếp cận đúng nhất về Data Engineer

1. Tìm hiểu chi tiết về công việc Data Engineer

1.1. Data Engineer là gì?

Data Engineer là một thuật ngữ chuyên ngành Công nghệ thông tin, có thể hiểu tương đương với công việc Kỹ sư dữ liệu.

Các Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu) chịu trách nhiệm tìm ra xu hướng trong tập dữ liệu và phát triển các thuật toán để giúp dữ liệu thô trở nên hữu ích hơn cho doanh nghiệp. Để làm tốt công việc này đòi hỏi Data Engineer cần phải thành thạo nhiều kỹ năng chuyên môn, có kiến thức chuyên sâu về thiết kế cơ sở dữ liệu SQL và các ngôn ngữ lập trình.

Data Engineer thường phụ trách chủ yếu việc xây dựng các thuật toán để giúp cho dữ liệu thô dễ dàng được quản lý và khai thác hơn, nhưng để làm được điều này, họ cần phải hiểu rõ mục tiêu của công ty hoặc khách hàng. Điều quan trọng là phải có các mục tiêu kinh doanh làm cơ sở đối chiếu khi làm việc với dữ liệu, đặc biệt là đối với các công ty xử lý các bộ dữ liệu cũng như cơ sở dữ liệu lớn và phức tạp.

Data Engineer cũng cần hiểu cách tối ưu hóa truy xuất dữ liệu và cách phát triển trang tổng quan, báo cáo và các hình ảnh trực quan khác cho các bên liên quan. Tùy thuộc vào cơ cấu của tổ chức, các Data Engineer cũng có thể chịu trách nhiệm truyền đạt các xu hướng dữ liệu. Các tổ chức lớn hơn thường có nhiều Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst) hoặc Chuyên gia khai thác dữ liệu (Data Scientist) để giúp hiểu dữ liệu, trong khi các công ty nhỏ hơn có thể dựa vào một Data Engineer để làm việc ở cả hai vai trò.

Xem thêm: DBA là gì - Chuyên viên quản trị dữ liệu

1.2. Nhiệm vụ của Data Engineer

Data Engineer thường xuyên phụ trách khá nhiều công việc, tùy theo quy mô doanh nghiệp mà khối lượng công việc có sự khác nhau.

Data Engineer thường được phân công trách nhiệm quản lý và tổ chức dữ liệu, đồng thời theo dõi các xu hướng hoặc sự mâu thuẫn trong biến động dữ liệu sẽ ảnh hưởng đến mục tiêu kinh doanh. Đây là một vị trí đòi hỏi kỹ thuật cao, đòi hỏi kinh nghiệm và kỹ năng trong các lĩnh vực như lập trình, toán học và khoa học máy tính. Nhưng các kỹ sư dữ liệu cũng cần các kỹ năng mềm để truyền đạt xu hướng dữ liệu cho những người khác trong tổ chức và giúp doanh nghiệp sử dụng dữ liệu mà họ thu thập được. Một số trách nhiệm phổ biến nhất đối với kỹ sư dữ liệu bao gồm:

- Phát triển, xây dựng, kiểm tra và duy trì cấu trúc dữ liệu

- Điều chỉnh cấu trúc dữ liệu phù hợp với yêu cầu kinh doanh

- Thu thập cơ sở dữ liệu

- Phát triển các quy trình thiết lập dữ liệu

- Sử dụng ngôn ngữ lập trình và các công cụ

- Xây dựng các cách để cải thiện độ tin cậy, hiệu quả và chất lượng của dữ liệu

- Tiến hành nghiên cứu về các vấn đề của doanh nghiệp

- Sử dụng cấu trúc dữ liệu để giải quyết các vấn đề kinh doanh

- Triển khai các chương trình phân tích phức tạp, máy học và phương pháp thống kê

- Chuẩn bị dữ liệu cho mô hình dự đoán và mô tả

- Tìm các mẫu ẩn bằng dữ liệu

- Sử dụng dữ liệu để khám phá các tác vụ có thể được tự động hóa

- Cung cấp thông tin cập nhật cho các bên liên quan dựa trên việc phân tích dữ liệu

1.3. Con đường trở thành Kỹ sư dữ liệu – Data Engineer

Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) thường có nền tảng kiến thức về khoa học máy tính, kỹ thuật, toán học ứng dụng hoặc có bằng cấp trong các lĩnh vực CNTT liên quan khác.

Để trở thành một Data Engineer, bạn sẽ cần có kinh nghiệm làm việc với nhiều ngôn ngữ lập trình, bao gồm cả Python và Java, cũng như kiến ​​thức về thiết kế cơ sở dữ liệu SQL. Nếu bạn đã có kiến ​​thức nền tảng về CNTT hoặc một vài lĩnh vực có liên quan như toán học hoặc phân tích, thì những khóa đào tạo Bootcamp sẽ giúp bạn bổ túc những kiến thức có liên quan đến công việc của một Data Engineer. Chẳng hạn, nếu bạn đã làm việc trong lĩnh vực CNTT nhưng chưa từng làm việc với cơ sở dữ liệu, bạn có thể đăng ký tham gia khóa đào tạo về khoa học dữ liệu hoặc lấy chứng chỉ kỹ sư dữ liệu.

Nếu bạn không có kiến ​​thức nền tảng về công nghệ hoặc CNTT, bạn nên đăng ký một chương trình đào tạo chuyên sâu hoặc tham gia các khóa học tại chức ở trường đại học. Nếu bạn có bằng đại học nhưng không thuộc lĩnh vực liên quan, bạn có thể xem xét việc theo học các chương trình thạc sĩ về phân tích dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu.

Bên cạnh đó, khi đã quyết định theo đuổi và kiên trì trên con đường này, bạn cần phải làm chủ được những kỹ năng sau đây.

1.3.1. Kiến thức về SQL

Các kỹ sư dữ liệu thường xuyên làm việc với rất nhiều dữ liệu, vì vậy họ sử dụng cơ sở dữ liệu mỗi ngày. Có hai loại công nghệ cơ sở dữ liệu chính cho cơ sở dữ liệu: SQL và NoSQL.

SQL cho phép sử dụng cơ sở dữ liệu để xây dựng kho dữ liệu, tích hợp chúng với các công cụ khác và phân tích dữ liệu đó để phục vụ  cho các mục đích kinh doanh. Để đạt được hiệu quả công việc cao nhất đòi hỏi những người làm công việc Data Engineer phải nắm vững những kiến thức cơ bản về công nghệ này.

1.3.2. Kiến thức về NoSQL

Đây là một loại công nghệ lưu trữ dữ liệu phân tán khác đang ngày càng trở nên phổ biến. Giải thích một cách đơn giản, tên “NoSQL” có nghĩa là công nghệ dựa trên một cái gì đó khác với SQL.

Ví dụ về NoSQL bao gồm Apache River, BaseX, Ignite, Hazelcast, Coherence và nhiều loại khác. Bạn chắc chắn sẽ gặp chúng trong quá trình tìm kiếm việc làm Data Engineer, vì vậy biết cách sử dụng chúng sẽ là một lợi thế rất lớn.

1.3.3. Kiến thức về Python

Python là ngôn ngữ lập trình cốt lõi vẫn có giá trị sử dụng cao cho đến tận ngày nay. Trên thực tế, đây cũng là ngôn ngữ được các lập trình viên yêu thích. Các Data Engineer phải thông thạo Python để có thể viết các hàm có thể bảo trì, tái sử dụng và phức tạp. Ngôn ngữ này có tính hiệu quả, linh hoạt và hoàn hảo cho quá trình phân tích văn bản và tạo nền tảng hợp pháp cho nhằm hỗ trợ Big Data.

1.3.4. Kiến thức về Amazon Web Services (AWS)

AWS là một nền tảng đám mây phổ biến mà hầu hết các lập trình viên đều sử dụng. Các nhóm kỹ sư dữ liệu làm việc trên nền tảng AWS để thiết kế các luồng dữ liệu tự động. Vì vậy bạn cần biết thiết kế và triển khai cơ sở hạ tầng dữ liệu đám mây bằng công cụ này.

1.3.5. Kiến thức về Kafka

Kafka là một nền tảng phần mềm xử lý mã nguồn mở để xử lý các nguồn cấp dữ liệu thời gian thực. Bạn có thể sử dụng nó để xây dựng các ứng dụng phát trực tuyến trong thời gian thực. Đây là mục tiêu mà các doanh nghiệp đều hướng tới. Các ứng dụng do Kafka cung cấp có thể giúp khám phá và áp dụng các xu hướng cũng như đáp ứng nhu cầu của khách hàng gần như trong thời gian thực.

1.3.6. Kiến thức về Hadoop

Apache Hadoop là một khuôn khổ mã nguồn mở mà các Data Engineer sử dụng để lưu trữ và phân tích một lượng lớn thông tin. Hadoop không phải là một nền tảng đơn lẻ mà là tập hợp của một số công cụ hỗ trợ tích hợp dữ liệu. Đó là lý do tại sao nó hữu ích khi sử dụng để phân tích Big Data.

Nếu bạn muốn trở thành một Data Engineer, bạn sẽ thường xuyên phải sử dụng Kafka cùng với Hadoop để xử lý, giám sát và báo cáo dữ liệu theo thời gian thực.

1.4. Những chứng chỉ dành cho công việc Data Engineer

Nếu bạn thực sự có niềm đam mê và muốn theo đuổi công việc Data Engineer thì những bằng cấp chứng chỉ sau sẽ là mục tiêu bạn cần hướng tới:

- Cloudera Certified Professional (CCP): Data Engineer

- Google Cloud Certified Professional Data Engineer

- Certificate in Engineering Excellence Big Data Analytics Optimization (CPEE)

- IBM Certified Data Engineer – Big Data

Xem thêm: Trả lời câu hỏi Data Model là gì? Tìm hiểu Data Model và Data Modeling 

2. Những khó khăn, thách thức trong công việc Data Engineer

Nhu cầu về nguồn nhân lực cho công việc Data Engineer đang tăng vọt và do đó, nhiều người đang chuyển sang hướng sang lĩnh vực này để với mục đích cải thiện nguồn thu nhập.

Mặc dù công việc Data Engineer có mức thu nhập khá cao, tuy vậy đây cũng là một công việc chứa nhiều áp lực và stress. Có quá nhiều công việc đòi hỏi kiến thức và kỹ năng chuyên sâu. Thời hạn và áp lực công việc cũng là thách thức không nhỏ đối với những người làm nghề này. Và bên cạnh đó, các Data Engineer và các nhà quản lý không chuyên về công nghệ rất khó để giao tiếp về chuyên môn do có sự chênh lệch quá nhiều về kiến thức. Điều này dẫn đến việc nhà quản lý không hiểu những áp lực mà công việc của họ đang gặp phải, và nhiều khó khăn không thể được xử lý một cách nhanh chóng.

Đến đây chắc hẳn bạn đã hiểu được Data Engineer là gì và những đặc trưng của công việc này. Tuy rằng Data Engineer là một công việc có vẻ nhàm chán và rất nhiều áp lực, nhưng nếu bạn có thực sự yêu thích thì đừng nản chí mà hãy kiên trì theo đuổi mục tiêu của mình. Thành quả chỉ đến với những trái tim bền bỉ và thực sự yêu thích công việc này. Hy vọng rằng với những chia sẻ trên của viecday365.com sẽ giúp bạn phần nào hiểu thêm về công việc này.