Giới thiệu
Data Engineer là một trong những nghề nghiệp "sexy nhất thế kỷ 21". Mặc dù Data Engineer và Data Scientist có một số khác biệt nhỏ, nhưng cả hai đều có vai trò quan trọng trong việc xử lý và phân tích dữ liệu. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về vai trò của Data Engineer và các kỹ năng cần có để trở thành một Data Engineer giỏi.
1. Data Engineer là ai?
Data Engineer, hay còn được gọi là kỹ sư dữ liệu, là người xây dựng hệ thống Data Warehouse để tổng hợp, lưu trữ và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Data Engineer cũng đảm nhận việc chuẩn hóa dữ liệu để phục vụ cho Data Analyst, Data Scientist và Business Intelligence.
Data Scientist là người nghiên cứu và phân tích dữ liệu để đưa ra các ứng dụng như trí tuệ nhân tạo (AI), trong khi Data Analyst sử dụng dữ liệu trên quy mô nhỏ hơn để phục vụ cho các báo cáo và nghiên cứu cụ thể.
2. Các công việc của một Data Engineer
2.1 Phân tích, tổng hợp, lưu trữ dữ liệu
Data Engineer là người kết hợp cùng với DBA để tạo ra các vùng lưu trữ dữ liệu từ các nguồn hệ thống thích hợp và mang lại hiệu quả cao. 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 hoặc drag and drop và lưu trữ dữ liệu bằng định dạng tương ứng.
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 nhằm mục đích so sánh, thêm dữ liệu và dự phòng cho các trường hợp khác nhau. Kỹ sư dữ liệu tập trung nguồn dữ liệu và đưa các thông tin về một nguồn lưu trữ chung với các mô hình chuyên biệt, dành cho việc khôi phục phân tích các dữ liệu cần thiết trong các tình huống dự phòng.
2.3 Phân tích và trích xuất dữ liệu
Data Engineer sẽ kết hợp với DBA để tạo các vùng lưu trữ dữ liệu và đảm bảo tính bảo mật và hiệu quả của dữ liệu. Kỹ sư dữ liệu cũng có nhiệm vụ kiểm tra, trích xuất và đưa ra phương thức hoạt động cho hệ thống dữ liệu.
3. Các kỹ năng cần có để trở thành Data Engineer
Để trở thành một Data Engineer giỏi, bạn cần có các kỹ năng sau:
- Data Modelling (mô hình hóa dữ liệu), Data Warehouse (kho dữ liệu), Data APIs (Restful API cho data) và Datalake.
- Coding: Thành thạo các ngôn ngữ lập trình như SQL, NoSQL, Python, Java, R và Scala.
- Spark để xây dựng hệ thống dữ liệu.
- Các kỹ năng khác như làm việc với các hệ cơ sở dữ liệu quan hệ và phi quan hệ, biểu diễn trực quan hóa dữ liệu và kiến thức về machine learning.
4. Lộ trình trở thành Data Engineer
- Bắt đầu bằng việc học SQL để hiểu về truy vấn và thao tác dữ liệu cơ bản.
- Nâng cao kỹ năng SQL và học các ngôn ngữ lập trình khác như Python và R.
- Tiếp tục học về Data Warehouse và ETL để hiểu về việc tổng hợp, chuẩn hóa và xử lý dữ liệu.
- Nắm vững kiến thức về Data Modelling và học các công cụ phân tích dữ liệu như Power BI, Python và R.
- Tìm hiểu về machine learning để hiểu rõ hơn về các mô hình và tích hợp chúng vào hệ thống dữ liệu.
5. Lộ trình đào tạo Data Engineer tại Insight Data (Inda)
Inda cung cấp khóa học trở thành Data Engineer cho người mới bắt đầu gồm 5 khóa:
- SQL Level 1: SQL for Beginner (for Data Analyst/ Business Analyst/ Tester Data) - Truy vấn và thao tác dữ liệu cho người bắt đầu.
- SQL Level 2: Advanced SQL (for Data Engineer) - Lập trình dữ liệu nâng cao.
- DWH / ETL - Tổng hợp, chuẩn hóa và Xây dựng kho dữ liệu (Cơ bản).
- Data Modeling: Thiết kế mô hình dữ liệu trong doanh nghiệp.
- Google Bigquery Cloud for Data Analytics & Machine Learning.
Đăng ký ngay để nhận tư vấn chi tiết về lộ trình học tập và thử miễn phí.
Đăng ký tư vấn và học thử miễn phí
Chúng tôi chuyên cung cấp khóa học về Phân tích dữ liệu. Đăng ký ngay để nhận tư vấn chi tiết về lộ trình học tập và thử miễn phí.