Nhìn nhận nghề nghiệp “hấp dẫn nhất thế kỷ 21” qua góc nhìn của một “công nhân”. Theo Harvard Business Review, Data Scientist được xem là nghề nghiệp “hấp dẫn nhất thế kỷ 21”. Mặc dù Data Engineer có một số khác biệt so với Data Scientist, nhưng cả hai đều liên quan đến việc xử lý và phân tích dữ liệu, và cả hai đều “hot” như nhau.
Contents
1. Data Engineer là ai?
Data Engineer (kỹ sư dữ liệu) hoặc kỹ sư khoa học dữ liệu, chính là những người làm công việc về Data Engineering. Vai trò của họ là xây dựng hệ thống Data Warehouse để tổng hợp, lưu trữ, xử lý và xuất dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Họ cũng thực hiện việc chuyển đổi dữ liệu thành định dạng chuẩn. Hệ thống dữ liệu được xây dựng bởi Data Engineer và dữ liệu được chuẩn hóa bởi Data Engineer sẽ phục vụ cho các Data Analyst, Data Scientist, và Business Intelligence trong việc phân tích dữ liệu và các nhu cầu khác.
Bạn đang xem: Hành trình tự học Data Engineer cho người mới bắt đầu
Một cách dễ hiểu, có thể coi Data Engineer là người kỹ sư, công nhân đảm bảo nguyên liệu cho nhà máy xử lý dữ liệu. Họ thu thập và sắp xếp dữ liệu để dễ dàng cho các Data Analyst và Data Scientist sử dụng.
READ MORE:
2. Các công việc của một Data Engineer
2.1 Phân tích, tổng hợp, lưu trữ dữ liệu
Xem thêm : Review phỏng vấn Vietcombank – Sáng phỏng vấn, chiều báo ĐẬU
Data Engineer cùng với DBA tạo ra các vùng lưu trữ dữ liệu từ các nguồn hệ thống thích hợp. Nhiệm vụ của kỹ sư dữ liệu là đưa các dữ liệu vào Database và File Sever bằng cách sử dụng các công cụ như FTP, drag and drop. Các dữ liệu được lưu trữ bằng các định dạng như .csv, xlsx, .dat, database.
2.2 Chuẩn hóa và chuyển đổi logic, tập trung nguồn dữ liệu
Các dữ liệu được Data Engineer lưu chuyển đến các nguồn lưu trữ khác nhau để so sánh, thêm dữ liệu và dự phòng cho nhiều trường hợp khác nhau. Data Engineer tập trung nguồn dữ liệu và đưa thông tin về một nguồn lưu trữ chung với các mô hình chuyên biệt, dành cho việc khôi phục và phân tích dữ liệu cần thiết trong các tình huống dự phòng.
2.3 Phân tích và trích xuất dữ liệu
Data Engineer cùng với DBA tạo ra các vùng lưu trữ dữ liệu và đảm bảo tính riêng tư và hiệu quả của các yếu tố liên quan đến bảo mật. Nhiệm vụ của kỹ sư dữ liệu bao gồm kiểm tra, trích xuất và dự trữ dữ liệu, đồng thời xác định các phương thức hoạt động cho hệ thống dữ liệu.
3. Các kỹ năng cơ bản cần có để trở thành Data Engineer
- Data Modelling, Data Warehouse, Data APIs, và Datalake.
- Coding: Thành thạo các ngôn ngữ lập trình như SQL, NoSQL, Python, Java, R và Scala.
- Spark để xây dựng hệ thống data.
- Các kỹ năng khác như Machine Learning, ETL/ELT, và visualizing data.
4. Để trở thành kỹ sư khoa học dữ liệu, bạn phải học những gì?
Xem thêm : Khác biệt giữa khóa chính và khóa ngoại trong SQL
“Hành trình tự học data engineer cần học gì?” là câu hỏi mà người mới bắt đầu thường đặt ra. Để trở thành Data Engineer, bạn cần có kiến thức và kỹ năng như:
4.1 Ngôn ngữ lập trình cho mục đích data engineering
- SQL: Kỹ sư dữ liệu thường làm việc với cơ sở dữ liệu SQL để thiết lập, truy vấn và quản lý hệ thống cơ sở dữ liệu.
- Python: Kỹ sư dữ liệu sử dụng Python để viết mã ETL, tương tác API, tự động hóa và các tác vụ kết hợp dữ liệu khác.
- R: Dùng để phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu.
- Scala: Ngôn ngữ được sử dụng trong dự án Spark.
4.2 Hệ cơ sở dữ liệu quan hệ và phi quan hệ
- Công việc của Data Engineer bao gồm làm việc với các hệ cơ sở dữ liệu quan hệ như MySQL và PostgreSQL, cũng như cơ sở dữ liệu phi quan hệ như MongoDB, Apache Cassandra, Couchbase, và Apache HBase.
4.3 Giải pháp ETL/ELT
- Data Engineer cần biết sử dụng các công cụ ETL để di chuyển dữ liệu từ cơ sở dữ liệu và nguồn khác vào một kho lưu trữ duy nhất như Data Warehouse. Các công cụ ETL phổ biến bao gồm Xplenty, Stitch, Alooma và Talend.
4.4 Data warehouse/Data lake
- Data Engineer trích xuất, xử lý và lưu trữ dữ liệu từ các nguồn như hệ thống CRM, phần mềm kế toán và ERP vào một hệ thống lưu trữ dữ liệu, có thể là Data Warehouse hoặc Data Lake.
4.5 Biểu diễn trực quan hóa dữ liệu
- Data Engineer cần biết sử dụng các công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu như Power BI, Python hoặc R để biểu diễn dữ liệu và làm các báo cáo tổng hợp.
4.6 Machine learning (máy học)
- Data Engineer cần có kiến thức cơ bản về Machine Learning để hiểu rõ nhu cầu của Data Scientist và tổ chức và có thể xây dựng Data pipeline chính xác hơn.
5. Lộ trình trở thành Data Engineer
Dưới đây là lộ trình trở thành Data Engineer cho người mới bắt đầu:
READ MORE:
6. Lộ trình đào tạo Data Engineer tại Insight Data (Inda)
- Khóa học cho người mới bắt đầu: SQL Level 1, SQL Level 2, DWH/ETL, Data Modeling, Google Bigquery Cloud for Data Analytics & Machine Learning.
Kết Luận
Trên đây là tất cả những chia sẻ về hành trình tự học Data Engineer cho người mới bắt đầu. Hy vọng những thông tin này sẽ giúp bạn hình dung rõ hơn về lộ trình tự học hiệu quả.
Đăng ký tư vấn và học thử miễn phí
Chúng tôi chuyên cung cấp các khóa học về Phân tích dữ liệu. Đăng ký ngay để nhận tư vấn và lộ trình dành riêng cho bạn!
Nguồn: https://ispacedanang.edu.vn
Danh mục: Học tập
