Data Engineer là gì? Những điều cần biết để trở thành Data Engineer giỏi

Trong thế giới dữ liệu phát triển mạnh mẽ, các tổ chức đang phải đối mặt với một lượng thông tin khổng lồ và nhu cầu quản lý thông tin giá trị từ dữ liệu này ngày càng tăng cao. Đó là lý do tại sao vai trò của Data Engineer – kỹ sư dữ liệu trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Họ là những kiến trúc sư đằng sau màn hình, làm việc không mệt mỏi để thiết kế, xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng cho việc thu thập, lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu ở quy mô lớn.

Data Engineer là gì?

Data Engineer thường được ví như “thợ xây dựng đường ống dữ liệu”. Họ chịu trách nhiệm thiết kế, xây dựng và duy trì hệ thống, cơ sở hạ tầng dữ liệu, nhằm đảm bảo rằng dữ liệu có thể được thu thập, lưu trữ, xử lý và truy cập một cách an toàn và hiệu quả. Vai trò của Data Engineer ngày càng trở nên quan trọng và phổ biến trong môi trường kinh doanh hiện đại, nơi dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc ra quyết định và tạo ra giá trị.

Bạn đang xem: Data Engineer là gì? Những điều cần biết để trở thành Data Engineer giỏi

Data Engineer trong vai trò họ thực hiện (Nguồn: iSpace Đà Nẵng)

Nhiệm vụ của một Data Engineer

Công việc của một Data Engineer bao gồm các nhiệm vụ sau:

• Thu thập và xử lý dữ liệu:

  • Xác định các nguồn dữ liệu cần thiết và phát triển quy trình thu thập.
  • Tiền xử lý dữ liệu, bao gồm làm sạch, chuyển đổi định dạng và xử lý lỗi.
  • Xây dựng quy trình ETL (Extract, Transform, Load) để trích xuất, biến đổi và tải dữ liệu vào hệ thống.

• Thiết kế và xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu:

  • Thiết kế cơ sở dữ liệu phù hợp với yêu cầu và mô hình dữ liệu của tổ chức.
  • Xây dựng hệ thống lưu trữ dữ liệu, bao gồm cơ sở dữ liệu quan hệ, phi quan hệ, lưu trữ đám mây, v.v.
  • Quản lý quyền truy cập và bảo mật dữ liệu.

• Phát triển công cụ và quy trình xử lý dữ liệu:

  • Xây dựng và duy trì công cụ và ứng dụng xử lý dữ liệu.
  • Tối ưu hóa hiệu suất và khả năng mở rộng của hệ thống xử lý dữ liệu.
  • Xây dựng quy trình tự động hóa để tối đa hóa hiệu suất làm việc.

• Quản lý và giám sát dữ liệu:

  • Theo dõi, giám sát và đánh giá hiệu suất của hệ thống xử lý dữ liệu.
  • Đảm bảo tính nhất quán, đồng bộ và đúng giờ của dữ liệu.
  • Đảm bảo bảo mật và tuân thủ quy định liên quan đến dữ liệu.

Cần trang bị những gì để trở thành một Data Engineer giỏi?

Để trở thành một Data Engineer giỏi, bạn cần phải có một số kỹ năng và kiến thức cơ bản sau:

• Kiến thức về Cơ sở dữ liệu: Hiểu biết về các loại cơ sở dữ liệu, bao gồm cơ sở dữ liệu quan hệ (SQL), cơ sở dữ liệu phi quan hệ (NoSQL), và hệ thống lưu trữ phân tán. Kiến thức về mô hình hóa dữ liệu và thiết kế cơ sở dữ liệu cũng cần thiết.

• Xem thêm : TẤT TẦN TẬT THÔNG TIN VỀ CHỨNG CHỈ PET CAMBRIDGE

  Kỹ năng lập trình: Thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình như Python, Java hoặc Scala. Có khả năng viết mã để xử lý và chuyển đổi dữ liệu, xây dựng các công cụ và ứng dụng xử lý dữ liệu.

• Kỹ năng ETL (Extract, Transform, Load): Hiểu và áp dụng quy trình ETL để trích xuất, biến đổi và tải dữ liệu vào hệ thống. Kỹ năng làm sạch dữ liệu và xử lý lỗi cũng cần thiết.

• Kiến thức về hệ thống phân tán: Nắm chắc kiến thức về các công nghệ và cơ chế phân tán như Hadoop, Spark, và lưu trữ đám mây. Có khả năng xây dựng hệ thống xử lý dữ liệu phân tán.

• Kỹ năng quản lý cơ sở dữ liệu: Có kiến thức về quản lý cơ sở dữ liệu, bao gồm cấu hình, tối ưu hóa và bảo mật cơ sở dữ liệu.

• Kiến thức về bảo mật dữ liệu: Hiểu về bảo mật dữ liệu và tuân thủ quy định liên quan, bao gồm quyền truy cập dữ liệu, mã hóa dữ liệu, và quản lý rủi ro bảo mật.

• Kỹ năng phân tích và giải quyết vấn đề: Bên cạnh kiến thức chuyên môn, cần có khả năng làm việc độc lập và giải quyết vấn đề một cách sáng tạo.

Ngoài ra, việc tiếp tục học tập và cập nhật kiến thức về các công nghệ và xu hướng mới trong lĩnh vực dữ liệu cũng rất quan trọng để phát triển sự nghiệp làm Data Engineer.

Data Engineer đang làm việc (Nguồn: iSpace Đà Nẵng)

Lộ trình thăng tiến cho vị trí Data Engineer

Lộ trình thăng tiến cho Data Engineer có thể thay đổi tùy thuộc vào tổ chức và ngành công nghiệp. Tuy nhiên, dưới đây là một lộ trình thường được áp dụng:

• Data Engineer mới vào nghề (Entry-level): Học tập và xây dựng kiến thức cơ bản về cơ sở dữ liệu, xử lý dữ liệu và công nghệ liên quan. Tham gia vào các dự án nhỏ và học hỏi từ các Data Engineer có kinh nghiệm.

• Xem thêm :  Đánh Giá Trường THPT Nguyễn Du – Bình Phước Có Tốt Không?

  Junior Data Engineer: Tham gia đảm nhận công việc xử lý và quản lý dữ liệu trong dự án. Phát triển kỹ năng ETL, quản lý cơ sở dữ liệu và công cụ xử lý dữ liệu.

• Senior Data Engineer: Đảm nhận vai trò lãnh đạo và quản lý dự án. Thiết kế và triển khai hệ thống xử lý dữ liệu phức tạp. Định hướng và đưa ra giải pháp cho các vấn đề kỹ thuật và kiến trúc dữ liệu.

• Data Engineering Manager: Quản lý và chỉ đạo nhóm Data Engineer. Định hướng phát triển của đội ngũ Data Engineering trong tổ chức. Đại diện bộ phận tương tác với các bên liên quan.

• Data Architect hoặc Data Engineering Director: Trở thành chuyên gia trong lĩnh vực này với vai trò là một kiến trúc sư về dữ liệu hoặc giữ vị trí quản lý cao nhất trong bộ phận.

Mức thu nhập cho vị trí Data Engineer tại Việt Nam

Mức thu nhập của Data Engineer tại Việt Nam phụ thuộc vào nhiều yếu tố như kinh nghiệm, trình độ chuyên môn, quy mô và ngành công nghiệp của công ty, vị trí công việc, khu vực và thị trường lao động.

Tuy nhiên, để cung cấp một hình dung chung, mức thu nhập của Data Engineer ở Việt Nam có thể dao động từ khoảng 15 triệu đến 40 triệu đồng trở lên cho các vị trí cấp nhập và trung bình. Với những Data Engineer có kỹ năng và kinh nghiệm phong phú, thu nhập có thể lên đến 60 triệu đồng trở lên.

Lưu ý rằng đây chỉ là một ước lượng và mức thu nhập có thể thay đổi tùy theo các yếu tố đã đề cập. Khả năng thương lượng và đàm phán trong quá trình tuyển dụng cũng có thể ảnh hưởng đáng kể đến mức lương của một Data Engineer.

Tạm kết

Với kỹ thuật vững chắc và hiểu biết sâu sắc về hệ thống và quy trình dữ liệu, Data Engineer đã trở thành một người chủ chốt trong việc xây dựng nền tảng dữ liệu mạnh mẽ cho sự phát triển của các tổ chức. Vai trò của kỹ sư dữ liệu sẽ tiếp tục mở rộng và trở nên ngày càng không thể thiếu trong việc tận dụng tiềm năng của dữ liệu.

Stringee API cung cấp các tính năng như gọi thoại, gọi video, tin nhắn chat, SMS hay tổng đài chăm sóc khách hàng (CSKH) có thể được nhúng trực tiếp vào các ứng dụng/website của doanh nghiệp một cách nhanh chóng. Điều này giúp tiết kiệm đến 80% thời gian và chi phí cho doanh nghiệp, trong khi nếu tự phát triển các tính năng này có thể mất từ 1 – 3 năm.

Stringee API cung cấp các tính năng nhúng cho doanh nghiệp (Nguồn: iSpace Đà Nẵng)

Nguồn: https://ispacedanang.edu.vn
Danh mục: Học tập