Lộ Trình Học Data Engineer – 7 Phương Pháp Chuẩn Data Engineer Roadmap

Bằng cách bám sát lộ trình học Data Engineer, bạn có thể trở thành một Data Engineer lành nghề, thành thạo việc xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu và nhận được mức lương xứng đáng. Càng tích nhiều kĩ năng, càng chuyên sâu thì mức lương của bạn sẽ tăng theo. Cùng Cole tìm hiểu lộ trình học Data Engineer ngay sau đây.

Các kỹ năng cần có để trở thành một Data Engineer

Các kỹ năng cơ bản một kỹ sư dữ liệu phải có

• Data Modelling (mô hình hóa dữ liệu), Data Warehouse (kho dữ liệu), Data APIs (Restful API cho data) và Data Lake.
• Coding: Thành thạo các ngôn ngữ lập trình là điều cần thiết cho vai trò này. Các ngôn ngữ lập trình phổ biến bao gồm SQL, NoSQL, Python, Java, R và Scala. (Chủ yếu là SQL và Python, nếu Scala nữa càng tốt)
• Spark để xây dựng hệ thống data. Tối thiểu mọi người phải hiểu được Spark vận hành như thế vào; và viết được Spark Application.

Đây chính là những kỹ năng cần phải có ở 1 Data Engineer để có thể làm việc; ngoài ra các bạn cũng nên trau dồi thêm những kỹ năng chuyên môn khác để phục vụ tốt hơn cho công việc.

Các kỹ năng bổ trợ cho công việc phải biết khi bắt đầu theo học kỹ sư dữ liệu

• Devops: Docker, Kubernetes - dùng để deploy services, data application
• Machine learning (Học máy): Mặc dù Machine learning là lĩnh vực chủ yếu 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 các nhà khoa học dữ liệu trong nhóm của bạn mà có biết cách hỗ trợ hiệu quả.
• Các công cụ Big Data: Kỹ sư dữ liệu 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 ngày càng vận hành trên máy chủ cho các dịch vụ đám mây; phổ biến là Amazon Web Services (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 kỹ sư dữ liệu vẫn được giao nhiệm vụ quản lý và lưu trữ dữ liệu; một cách an toàn để bảo vệ dữ liệu khỏi bị mất hoặc bị đánh cắp.

Data Engineer Roadmap - 7 Phương pháp học kỹ sư dữ liệu

Do tính đặc thù của nó, để trở thành một Data Engineer thì bạn cần phải am hiểu nhiều kiến thức và kỹ năng khác nhau để phục vụ công việc

Ngôn ngữ lập trình - Học kỹ sư dữ liệu

• SQL: Các kỹ sư dữ liệu sẽ thường xuyên phải làm việc với cơ sở dữ liệu SQL để thiết lập, truy vấn và quản lý hệ thống cơ sở dữ liệu
• Python : Các kỹ sư dữ liệu sử dụng Python để viết mã các khuôn khổ ETL, tương tác API, tự động hóa và các tác vụ kết hợp dữ liệu như định hình lại, tổng hợp, kết hợp các nguồn khác nhau, v.v.
• R: Dùng để thực hiện các phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu. Các chức năng thống kê của R cũng giúp dễ dàng làm sạch, nhập và phân tích dữ liệu.
• Scala: Khi nói đến Data Engineer, Spark là một trong những công cụ được sử dụng rộng rãi nhất và nó được viết bằng ngôn ngữ Scala. Scala là một phần mở rộng của ngôn ngữ Java. Nếu bạn đang làm việc trong một dự án Spark thì Scala là ngôn ngữ bạn nên học

Học kỹ sư dữ liệu với cơ sở dữ liệu quan hệ và phi quan hệ

Các kỹ sư dữ liệu cũng phải biết cách làm việc với các hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ; chẳng hạn như MySQL và PostgreSQL. Bên cạnh đó các Data Engineer cũng nên có kỹ năng làm việc với các cơ sở dữ liệu phi quan hệ NoSQL; như MongoDB, Apache Cassandra, Couchbase and Apache HBase

Kỹ thuật ETL/ELT

Các Data Engineer cũng cần phải biết sử dụng các công cụ ETL; để di chuyển dữ liệu từ cơ sở dữ liệu và các nguồn khác vào một kho lưu trữ duy nhất; chẳng hạn như Data Warehouse. Các công cụ ETL phổ biến bao gồm Xplenty, Stitch, Alooma và Talend

Data Warehouse/Data Lake

Dữ liệu trong các tổ chức, doanh nghiệp từ các nguồn như hệ thống CRM; phần mềm kế toán và phần mềm ERP được các Data Engineer trích xuất; xử lý và lưu trữ ở 1 hệ thống lưu trữ dữ liệu; đó có thể là Data warehouse hoặc Data lake; sau đó những dữ liệu này được các Data Analyst, Business Analyst hoặc Data Scientist,…; sử dụng để báo cáo, phân tích và khai thác dữ liệu.

• Data Lake là một kho dữ liệu lưu trữ tất cả các loại dữ liệu; kể cả có cấu trúc, phi cấu trúc hay bán cấu trúc. Nó chứa một lượng lớn dữ liệu ở định dạng gốc. Thường chỉ các công ty, tập đoàn lớn có nhiều dữ liệu mới cần xây dựng Data Lake.
• Data Warehouse là kho dữ liệu của công ty; thường chỉ lưu trữ dữ liệu đã được lập mô hình/cấu trúc

Xây dựng báo cáo phân tích

Khi theo học kỹ sư dữ liệu, các công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu Business Intelligence (BI) là bắt buộc; và khả năng định cấu hình chúng cũng là kiến thức quan trọng mà các Data Engineer cần có. Với nền tảng BI, các Data Engineer có thể thiết lập kết nối giữa các Data warehouse; Data lake và các nguồn dữ liệu khác. Các Data Engineer phải biết biểu diễn trực quan dữ liệu trên Power BI, Python hoặc R; cũng như làm các báo cáo tổng hợp.

Machine Learning

Các thuật toán Machine learning — còn được gọi là mô hình — giúp các Data Scientist; đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu. Khi bạn bắt đầu học về kỹ sư dữ liệu thì kiến ​​thức cơ bản về Machine learning là bắt buộc phải có dù không chuyên sâu; vì nó cho phép họ hiểu rõ hơn nhu cầu của Data Scientist cũng như nhu cầu của tổ chức; từ đó có thể đưa mô hình vào việc xây dựng Data pipeline (đường ống dữ liệu) chính xác hơn. Khi bạn phát triển ML, bạn có thể tiếp tục học thêm về AI NLP hoặc Computer Vision vì 2 thuật toán này là nâng cao của công việc kỹ sư dữ liệu.

Thực hành và cập nhật xu hướng

Thực hành với các dự án kỹ thuật dữ liệu trong thế giới thực: Xây dựng các dự án liên quan đến mô hình hóa dữ liệu, ETL, công nghệ dữ liệu lớn, nền tảng đám mây và kho dữ liệu. Thực hành làm việc với các loại dữ liệu khác nhau và giải quyết các thách thức kỹ thuật dữ liệu trong thế giới thực.

Luôn cập nhật các xu hướng và công nghệ mới nhất: Kỹ thuật dữ liệu là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng, vì vậy, điều quan trọng là phải luôn cập nhật các xu hướng và công nghệ mới nhất. Theo dõi các blog ngành, tham dự các hội nghị và tham gia vào các cộng đồng trực tuyến để nâng cấp các kỹ năng của bạn.

Data Engineer khác gì so với Data Analyst?

Cả 2 vị trí đều làm việc liên quan đến dữ liệu và các kiến thức gần như trùng lặp. Tuy nhiên vẫn có một sự khác biệt rõ ràng giữa 2 thuật ngữ Data Engineer vs Data Analyst này

Với Data Analyst, nhiệm vụ của họ chính là tham gia vào quá trình trích xuất thông tin, phân tích dữ liệu đưa ra kết quả cuối cùng. Còn đối với Data Engineer, công việc chính của họ sẽ tập trung chủ yếu việc thiết kế, xây dựng cấu trúc cơ sở hạ tầng dữ liệu. Họ sẽ là người xây dựng kho dữ liệu (Data Warehouse) và các luồng dữ liệu (Data Pipeline) và đảm bảo cho các dữ liệu được lưu thông và luôn ở trạng thái sẵn sàng, phục vụ cho công việc của Data Analyst.

Do tính chất phải chịu trách nhiệm cho cả hệ sinh thái dữ liệu của doanh nghiệp, để trở thành một Data Engineer, ban phải nắm giữ được những kiến thức chuyên sâu, nâng cao. Data Engineers phải làm việc với cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc. Do đó, họ cần có kiến ​​thức chuyên môn về cả cơ sở dữ liệu SQL và NoSQL. Data Engineer cũng cần có nhiều kinh nghiệm hơn với các kiến thức và kỹ năng về ngôn ngữ lập trình nâng cao như Python, Java, Scalar,…

Chính bởi sự đòi hỏi cao từ kiến thức và các kỹ năng nâng cao, trực tiếp xây dựng nên cấu trúc cơ sở dữ liệu phục vụ các bộ khác mà Data Engineer sẽ có mức thu nhập cao hơn Data Analyst trong lĩnh vực khoa học dữ liệu

Nếu là người đam mê trở thành một kỹ sư dữ liệu thì điều này sẽ thích hợp nhất cho những bạn đã có nền tảng CNTT, am hiểu sâu về các ngôn ngữ lập trình phức tạp. Những kiến thức này là cần thiết để có thể thực hiện các nghiệp vụ nâng cao như Data Lake và Big Data. Đối với những người đang làm Data Analyst muốn chuyển nghề sang Data Engineer cũng có lợi thế vì các kiến thức phải học dường như khá trùng lặp, tuy nhiên bạn vẫn sẽ gặp khó khăn hơn những bạn có kiến thức về CNTT do phải nắm chắc kiến thức chuyên sâu và phức tạp về ngôn ngữ lập trình.

Dựa theo khảo sát của Cole trên hơn 100 học viên tham gia Đào tạo Data Engineer tại đây thì có gần 60% học viên đang làm Data Engineer, có nền tảng là CNTT, lập trình

Mức lương của Data Engineer

Theo Salary Expert khảo sát mức lương của Data Engineer như sau:

• Mức lương cơ bản trung bình 587.421.750 đồng/ năm, tương đương với 48.951.812 đồng/ tháng.
• Tính ra mức lương cơ bản mỗi giờ: 282.414 đồng/ giờ.

Theo Salary, mức lương trung bình đối với từng cấp bậc kinh nghiệm như sau:

• Entry: 419.061.366 đồng/năm, tương đương với 34.921.780 đồng/tháng.
• Average: 587.421.750 đồng/năm, tương đương với 48.951.812 đồng/tháng.
• Senior: 739.876.796 đồng/năm, tương đương với 61.656.400 đồng/tháng.

Lộ trình đào tạo trở thành Data Engineer tại Cole

Khóa học Data Engineer tại Cole cung cấp một lộ trình bài bản, chuyên nghiệp cho bất cứ ai có mong muốn trở thành một kỹ sư dữ liệu. Các kiến thức tại Cole được đào tạo từ kiến thức cơ bản tới nâng cao bởi các giảng viên, trợ giảng dày dặn kinh nghiệm

Lộ trình học Data Engineer tại Cole bao gồm:

• Kiến thức về ngôn ngữ truy vấn SQL và công cụ SQL Server
• Hiểu và thành thạo ETL và Data Warehouse
• Biết biểu diễn trực quan hóa dữ liệu với Power BI
• Kiến thức về Data Lake/Big Data

Không thể phủ nhận được rằng Data Engineer thật sự đang trở thành xu hướng nghề trong thời đại mới, khi mà CNTT phát triển không ngừng và nhu cầu tuyển dụng các kỹ sư dữ liệu của doanh nghiệp là rất lớn. Với chút chia sẻ về nghề kỹ sư dữ liệu, Cole hi vọng sẽ giúp bạn có cái nhìn tổng quát về công việc cũng như định hướng của mình.

>> Xem thêm Quy trình tuyển dụng Data Engineer hack não