Học Big data bắt đầu từ đâu? Lộ trình học cho người mới  

Không chỉ đóng vai trò quan trọng cho các doanh nghiệp, big data còn là hướng phát triển đầy tiềm năng cho những nhân sự đam mê dữ liệu. Với nhu cầu nguồn lực lớn nhưng nhân tài hiếm như hiện nay, việc trang bị kiến thức và kỹ năng về big data ngay bây giờ sẽ mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp cho bạn.

Vậy học big data bắt đầu từ đâu, người mới học cần chuẩn bị gì? Cùng SOM tìm hiểu nhé.

Big data là gì? Tầm quan trọng của dữ liệu lớn trong doanh nghiệp

Big data là tệp dữ liệu lớn vượt quá khả năng quản trị, xử lý thông thường. Thay vào đó, big data yêu cầu các công cụ tinh vi và phương pháp chuyên sâu hơn để phân tích, trích xuất và lọc ra các thông tin hữu ích cho doanh nghiệp. Từ đó, cấp quản lý có cơ sở logic và mới mẻ hơn để đưa ra các giải pháp bứt phá và quyết định hiệu quả.

Tầm quan trọng của Big data

Big data không tập trung vào số lượng dữ liệu, mà quan trọng ở cách mà doanh nghiệp làm gì với chúng. Nếu biết cách quản trị, xử lý và tận dụng tốt, tổ chức sẽ thuận lợi khai phá những insight mới mẻ, những điểm ‘nóng’ mà chưa đối thủ nào giải quyết… Từ đó, nhanh chóng đề ra các sản phẩm, dịch vụ, giải pháp đáp ứng tối đa vấn đề, trở nên ưu việt trong lòng khách hàng.

Một số ứng dụng nổi bật của big data trong doanh nghiệp:

• Thu hút khách hàng mới, giữ chân khách hàng cũ.
• Công cụ hỗ trợ marketing thông minh, hiệu quả và tiết kiệm chi phí.
• Xác định gốc rễ vấn đề, đánh giá và chỉ ra khiếm khuyết trong thời gian ngắn.
• Dự đoán rủi ro, cung cấp cơ sở xây dựng giải pháp.
• Tìm đúng hướng cải tiến hoặc tạo mới sản phẩm, dịch vụ.
• Tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
• Hỗ trợ nhà lãnh đạo ra quyết định sáng suốt trong vận hành, quản lý và phát triển doanh nghiệp.

>> Tìm hiểu chi tiết Ứng dụng của Big Data cho doanh nghiệp theo từng lĩnh vực

Vì sao nên học big data?

1. Mức lương cao do thị trường ‘khát’ nhân lực

Để có thể thu hoạch tối đa các lợi ích trên, doanh nghiệp cần tìm người có thể xử lý và phân tích tốt big data. Và trong một thị trường hiếm người theo ngành này như hiện nay, những nhân sự dù chỉ từng có kinh nghiệm ‘tiếp xúc’ big data cũng đã trở nên khác biệt.

Do vậy, nếu đầu tư học big data bài bản và không ngừng nâng cao kỹ thuật liên quan, không ít bên sẽ sẵn sàng trả mức lương khổng lồ để ‘giành’ nhân tài về tổ chức của họ. Thống kê trên VietnamWorks, thu nhập trung bình của một nhân viên big data thường khoảng 800 - 1.100 USD/tháng nếu dưới 2 năm kinh nghiệm. Và đương nhiên mức này sẽ tăng theo cấp số nhân dựa theo kinh nghiệm và kỹ năng của nhân sự.

>> Lương Data Analyst ở Việt Nam 2022 & Tương lai ngành big data

2. Đa dạng cơ hội làm việc, không bị hạn chế lĩnh vực

Big data vốn không chỉ giới hạn trong các công ty công nghệ, mà ở mọi tổ chức tham gia số hóa. Thị trường không ngừng cạnh tranh đã thôi thúc các doanh nghiệp nhanh chóng phát hiện cơ hội mới, thông qua các tệp dữ liệu lớn.

Bởi thế, mà các nhân sự ngành big data không ràng buộc ở bất kỳ lĩnh vực nào. Từ tài chính, sản xuất đến giáo dục, y tế, truyền thông, an ninh đến kiến trúc đều có thể tự tin ứng tuyển. Đặc biệt trong thời đại 4.0 khi tất cả mọi hoạt động đều di cư lên nền tảng số và thành phố đang dần được định hướng phát triển theo hướng thông minh - smart city, học big data sẽ là chía khóa mở ra những cánh cửa cơ họi đầy tiềm năng ngay khi vừa tốt nghiệp.

3. Lợi thế cạnh tranh khi thăng tiến

Không chỉ tạo ra lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp, mà bản thân nhân sự cũng có thể được ‘ưu ái’ khi sở hữu hiểu biết, kỹ năng về big data, dù không chuyên sâu. Bởi big data suy cho cùng vẫn là công cụ hỗ trợ, còn người ra quyết định cuối cùng vẫn là cấp lãnh đạo. Do đó, nếu quản lý tổ chức có khả năng đọc hiểu dữ liệu lớn và các bài phân tích của chuyên viên, họ sẽ nhanh chóng đưa ra các giải pháp hiệu quả.

Chính vì thế, các doanh nghiệp số hiện nay ưu tiên các nhân sự cấp cao có hiểu biết nhất định về big data, để giúp họ lèo lái vững vàng trong thời đại 4.0. Những ai đang muốn thăng tiến có thể nhân cơ hội này, học dữ liệu lớn, làm dày background, ghi điểm với cấp lãnh đạo, cuối cùng là thuận lợi lên chức.

Học Big data bắt đầu từ đâu? Lộ trình học cho người mới

Có thể thấy, dù là sinh viên, nhân sự vài năm kinh nghiệp hay quản lý cấp cao đều nên học big data để hỗ trợ cho việc phát triển nghề nghiệp. Vậy nên học big data từ đâu?

Tìm hiểu cơ bản về khái niệm Big data

Đặc biệt là người mới, tìm hiểu cơ bản về big data sẽ là bước đầu tiên và cần thiết để học viên am hiểu gốc rễ, khởi nguồn của dữ liệu lớn. Trước khi đi đến những cái khó hơn, nhân sự nên bắt đầu với những khái niệm cơ bản chẳng hạn như các cách phân tích dữ liệu lớn:

• Phân tích mô tả: Tóm tát tập dữ liệu lịch sử, mô tả xác suất và xu hướng trong tương lai.
• Phân tích chẩn đoán: Truy tìm nguyên nhân và lý giải các hành vi, sự kiện.
• Phân tích dự đoán: Sử dụng dữ liệu quá khứ, kết hợp với các kỹ thuật khai thác dữ liệu, machine learning để biến data thành các dự đoán, kịch bản có thể xảy đến trong tương lai nếu không có gì thay đổi.
• Phân tích quy luật: Đưa ra hành động đúng lúc, đúng thời điểm dựa trên việc giải mã quy luật.

Tiếp đó là hiểu được các kiến thức tổng quát về dữ liệu như relational, database, schema, constraints cũng như các phép thống kê và tư duy giải quyết vấn đề.

Học một ngôn ngữ lập trình

Sau khi đã hiểu về lý thuyết cơ bản, tiếp theo học viên sẽ tìm hiểu cách giải quyết các bài toán big data bằng ngôn ngữ lập trình - yêu cầu tất yếu của mọi nhân sự trong ngành. SOM gợi ý Python và Java, 2 loại phổ biến và cần thiết với những ai muốn bắt đầu công việc này.

Vững 2 ngôn ngữ lập trình cơ bản, học viên có thể tìm hiểu và phát triển thêm kiến thức và kỹ năng ở các công nghệ lớn như Hadoop Kafka, Spark, Storm, NoSQL… Trong đó, Hadoop đang được lựa chọn nhiều nhất, bởi nó cung cấp đa dạng nền tảng để hỗ trợ mô hình lập trình MapReduce. Đây là một kỹ thuật phổ biến nhất mà dường như nhân sự big data nào cũng biết.

Kỹ thuật cơ bản của Big data

Như đã đề cập phía trên, MapReduce là kỹ thuật mà ai muốn theo ngành big data cũng nắm rõ. Mô hình này dùng ngôn ngữ lập trình Java để viết, có 2 chức năng chính:

• Map: tập hợp dữ liệu và chuyển đổi chúng thành bộ dữ liệu với các cặp khóa và giá trị khác nhau.
• Reduce: lấy đầu ra từ Map tạo thành bộ dữ liệu nhỏ hơn ban đầu, làm giảm tác vụ, thuận lợi gửi đến nơi chứa dữ liệu.

Khi viết MapReduce, nhân sự có thể mở rộng để chúng chạy trên hàng chục nghìn máy khác nhau, chỉ cần thay đổi cấu hình. Bởi thế, lợi ích lớn nhất của MapReduce là giúp dễ dàng mở rộng quy mô và tiết kiệm thời gian xử lý dữ liệu.

Trên chỉ là lộ trình học cơ bản dành cho người mới mà SOM gợi ý. Tùy vào xuất phát điểm, background và định hướng phát triển, mà mỗi học viên sẽ lộ trình học big data khác nhau.

Trong trường hợp bạn là nhân sự cấp cao đang muốn thăng tiến, lãnh đạo của doanh nghiệp số, hoặc chủ startup số đang muốn tìm hiểu về big data, liên hệ với SOM để được tư vấn lộ trình phù hợp nhé. Điền thông tin vào form bên dưới để được hỗ trợ.