Bài viết này nhằm mục đích xem xét vai trò của một dữ liệu kỹ sư, cách dữ liệu được thu thập, xử lý, lưu trữ và phân tích, đồng thời cho bạn ý tưởng tốt hơn về việc liệu nghề nghiệp này có phù hợp với bạn hay không.
Dữ liệu lớn là gì?
Thuật ngữ “dữ liệu lớn” dùng để chỉ một lượng cực lớn dữ liệu hoạt động, sản phẩm và khách hàng, thường ở phạm vi terabyte và petabyte. Ngoài ra, phân tích dữ liệu lớn có thể được sử dụng để giảm rủi ro tuân thủ và quy định, cải thiện các trường hợp sử dụng hoạt động và công ty quan trọng, đồng thời tạo ra các nguồn thu nhập hoàn toàn mới.
Danh sách các nguồn dữ liệu sau đây:
- giao dịch POS (điểm bán hàng) và thẻ tín dụng;
- giao dịch kỹ thuật số;
- tương tác trên mạng xã hội;
- tương tác với điện thoại thông minh và thiết bị di động; Và
- đọc từ các cảm biến do Internet of Things (IoT) tạo ra.
Dữ liệu lớn có thể cung cấp thông tin chi tiết về những thứ như:
- tối ưu hóa các trường hợp sử dụng kinh doanh và vận hành quan trọng;
- giảm thiểu rủi ro không tuân thủ quy định;
- tạo ra các nguồn thu nhập ròng mới; Và
- tạo ra những trải nghiệm khác biệt, hấp dẫn khách hàng.
Kỹ sư dữ liệu lớn là gì?
Kỹ sư dữ liệu lớn là chuyên gia chịu trách nhiệm tạo, duy trì, thử nghiệm, đánh giá và duy trì dữ liệu cho một công ty. Các tập dữ liệu rất lớn được gọi là dữ liệu lớn. Một lượng lớn dữ liệu thường được các doanh nghiệp trong hệ thống kinh tế thu thập khi họ thực hiện các hoạt động hàng ngày.
Ngoài ra, dữ liệu lớn có thể cực kỳ hữu ích cho các doanh nghiệp để tăng năng suất, lợi nhuận và khả năng mở rộng khi được sử dụng đúng cách. Nhưng nếu không có một kỹ sư dữ liệu lớn để tạo ra các hệ thống thu thập, duy trì và trích xuất dữ liệu, dữ liệu lớn của một công ty sẽ trở nên vô dụng. Do đó, các kỹ sư dữ liệu lớn chịu trách nhiệm cuối cùng trong việc hỗ trợ các doanh nghiệp quản lý dữ liệu lớn của họ.
Kỹ sư dữ liệu lớn làm gì?
Trách nhiệm của kỹ sư dữ liệu lớn là tạo, duy trì và đảm bảo môi trường dữ liệu lớn sẵn sàng cho sản xuất. Môi trường mà vai trò này hoạt động sẽ bao gồm kiến trúc, tiêu chuẩn công nghệ, tùy chọn nguồn mở, cũng như các quy trình quản lý dữ liệu và chuẩn bị dữ liệu. Các kỹ sư dữ liệu lớn thường thực hiện tất cả các nhiệm vụ sau:
- Thiết kế, xây dựng và duy trì các hệ thống xử lý lượng lớn dữ liệu. Điều này thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, cho dù có cấu trúc hay không.
- Dữ liệu nên được lưu giữ trong hồ dữ liệu hoặc kho.
- Sử dụng các phép biến đổi và thuật toán xử lý dữ liệu để xử lý dữ liệu thô và tạo cấu trúc dữ liệu được xác định trước. Ngoài ra, họ đưa kết quả vào hồ dữ liệu hoặc kho để xử lý sau.
- Đưa nhiều dữ liệu khác nhau thông qua quá trình chuyển đổi và tích hợp vào kho lưu trữ dữ liệu có thể mở rộng (chẳng hạn như kho dữ liệu, hồ dữ liệu hoặc đám mây).
- Nhận biết các công cụ, kỹ thuật và thuật toán khác nhau được sử dụng trong chuyển đổi dữ liệu.
- Thực hiện logic kinh doanh và quy trình kỹ thuật để chuyển đổi dữ liệu thu thập được thành thông tin sâu sắc và hữu ích. Để sử dụng cho hoạt động và kinh doanh, dữ liệu này phải đáp ứng các yêu cầu về chất lượng, quản trị và tuân thủ để được tin cậy.
- Hiểu sự khác biệt giữa cấu trúc kho lưu trữ dữ liệu, cơ sở dữ liệu xử lý song song lớn (MPP) và đám mây lai, cũng như các tùy chọn vận hành và quản lý.
- Các đường dẫn dữ liệu nên được phân tích, so sánh và cải thiện. Đổi mới trong các mẫu thiết kế, thiết kế vòng đời dữ liệu, căn chỉnh bản thể dữ liệu, bộ dữ liệu được chú thích và kỹ thuật tìm kiếm đàn hồi là một số ví dụ về điều này.
- Để chuyển đổi và cung cấp dữ liệu vào môi trường phát triển, đảm bảo chất lượng và sản xuất, hãy chuẩn bị các đường dẫn dữ liệu tự động.
- Xây dựng và đưa vào sử dụng các hệ thống phần mềm.
- Thiết lập hệ thống thu thập và xử lý dữ liệu.
- Trích xuất, chuyển đổi và tải (quy trình ETL).
- Xây dựng kiến trúc dữ liệu đáp ứng nhu cầu kinh doanh.
- Kiểm tra các phương pháp mới để thu thập dữ liệu quan trọng và nâng cao chất lượng của nó.
- Phát triển các giải pháp dữ liệu có cấu trúc với nhiều công cụ và ngôn ngữ lập trình.
- Khai thác thông tin từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra mô hình kinh doanh hiệu quả.
- Hợp tác với các nhóm khác, nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích.
Làm thế nào để trở thành một kỹ sư dữ liệu lớn
Để trở thành một kỹ sư dữ liệu lớn, hầu hết mọi người phải trải qua một số bước.
#1. Lấy bằng:
Bằng cấp về khoa học máy tính, thống kê hoặc kinh doanh Phân tích dữ liệu được yêu cầu thành thạo các kỹ năng kỹ thuật cần thiết để trở thành một kỹ sư dữ liệu lớn. Đối với những vị trí này, đòi hỏi phải thành thạo mã hóa, thống kê và dữ liệu, phần lớn các nhà tuyển dụng yêu cầu bằng cử nhân.
#2. Có được kinh nghiệm làm việc:
Một bằng cấp quan trọng để trở thành một kỹ sư dữ liệu lớn là kinh nghiệm. Ngoài ra, bạn có thể tích lũy kinh nghiệm thông qua làm việc tự do, thực tập, hành nghề độc lập hoặc làm việc trong các lĩnh vực liên quan. Cơ hội của bạn để có được một công việc với tư cách là một kỹ sư dữ liệu lớn sẽ tăng lên cùng với kinh nghiệm.
#3. Nhận chứng chỉ:
Để có được công việc là một kỹ sư dữ liệu lớn, các chứng chỉ chuyên môn cũng có thể rất hữu ích. Đối với những kỹ sư dữ liệu lớn đầy tham vọng, bất kỳ chứng chỉ nào sau đây đều có thể hữu ích:
- Kỹ sư dữ liệu chuyên nghiệp được chứng nhận của Cloudera (CCP)
- Chuyên gia dữ liệu lớn được chứng nhận (CBDP)
- Kỹ sư dữ liệu chuyên nghiệp được chứng nhận về đám mây của Google
- Chứng chỉ Chuyên gia Khoa học Dữ liệu của IBM
10 công cụ tốt nhất dành cho kỹ sư dữ liệu
#1. Trăn:
Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến trong lĩnh vực kỹ thuật dữ liệu và được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau như tạo đường dẫn dữ liệu, khung ETL, tương tác với API, tự động hóa quy trình và trộn dữ liệu.
Ngoài ra, Python là một lựa chọn thiết yếu cho hơn hai phần ba danh sách công việc dành cho kỹ sư dữ liệu do cú pháp đơn giản và sự phong phú của các thư viện bên thứ ba, giúp cắt giảm thời gian và chi phí phát triển.
# 2. SQL:
SQL rất cần thiết cho các kỹ sư dữ liệu vì nó có thể tạo cấu trúc dữ liệu có thể tái sử dụng, chạy các truy vấn phức tạp và lập mô hình logic nghiệp vụ. Ngoài ra, nó giúp truy cập, chèn, cập nhật, thao tác và sửa đổi dữ liệu dễ dàng hơn bằng nhiều phương pháp khác nhau.
#3. PostgreSQL:
Quan hệ mã nguồn mở được sử dụng rộng rãi nhất cơ sở dữ liệu trên thế giới là PostgreSQL, có một cộng đồng sôi nổi và thiết kế nhỏ gọn, dễ thích ứng và mạnh mẽ. Ngoài ra, nó hoàn hảo cho quy trình công việc kỹ thuật dữ liệu vì nó có các tính năng tích hợp, dung lượng dữ liệu lớn và tính toàn vẹn đáng tin cậy.
#4. MongoDB:
MongoDB là một cơ sở dữ liệu NoSQL phổ biến xử lý dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc ở quy mô lớn. Nó rất dễ sử dụng, rất linh hoạt và cung cấp các tính năng như kho lưu trữ khóa-giá trị được phân phối, NoSQL hướng tài liệu và tính toán MapReduce. Ngoài ra, MongoDB là lý tưởng để xử lý khối lượng dữ liệu lớn và bảo toàn chức năng trong khi vẫn cho phép mở rộng theo chiều ngang.
#5. Tia lửa Apache:
Các doanh nghiệp cần nắm bắt và cung cấp dữ liệu một cách nhanh chóng. Apache Spark là một triển khai phổ biến của Xử lý luồng, cho phép truy vấn các luồng dữ liệu liên tục theo thời gian thực. Ngoài ra, nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình, sử dụng bộ nhớ đệm trong bộ nhớ và tối ưu hóa việc thực thi truy vấn.
#6. Apache Kafka:
Apache Kafka là một nền tảng phát trực tuyến sự kiện nguồn mở với nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm đồng bộ hóa dữ liệu, nhắn tin và phát trực tuyến theo thời gian thực, phổ biến cho các đường dẫn ELT và thu thập dữ liệu.
#7. Dịch chuyển đỏ của Amazon:
Một ví dụ điển hình về cách cơ sở hạ tầng dữ liệu hiện đại đã phát triển vượt ra ngoài các chức năng lưu trữ là Amazon Redshift. Ngoài ra, nó giúp sử dụng SQL tiêu chuẩn để truy vấn và kết hợp dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc từ kho dữ liệu, cơ sở dữ liệu hoạt động và kho dữ liệu dễ dàng hơn.
#8. bông tuyết:
Snowflake là một nền tảng lưu trữ dữ liệu dựa trên đám mây cung cấp khả năng lưu trữ, điện toán, công cụ của bên thứ ba và sao chép dữ liệu. Ngoài ra, nó hợp lý hóa các hoạt động kỹ thuật dữ liệu bằng cách nhập, biến đổi và phân phối dữ liệu để hiểu sâu hơn, cho phép các kỹ sư dữ liệu tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị khác.
#9. Amazônia Athena:
Amazon Athena là một công cụ truy vấn tương tác để phân tích dữ liệu phi cấu trúc, bán cấu trúc và có cấu trúc được lưu trữ trong Amazon S3 bằng cách sử dụng SQL tiêu chuẩn. Ngoài ra, các kỹ sư dữ liệu và các cá nhân có kỹ năng SQL có thể nhanh chóng phân tích các tập dữ liệu lớn nhờ vào tính chất không cần máy chủ của chúng, giúp loại bỏ nhu cầu quản lý cơ sở hạ tầng và các tác vụ ETL phức tạp.
#10. Luồng khí Apache:
Quản lý dữ liệu giữa các nhóm là một thách thức đối với quy trình làm việc dữ liệu hiện đại. Quy trình công việc được sắp xếp hợp lý, các tác vụ lặp đi lặp lại được tự động hóa, đồng thời các công cụ lập lịch và sắp xếp công việc như Apache Airflow giúp loại bỏ các ngăn chứa dữ liệu. Công cụ này được yêu thích trong dữ liệu Kỹ sư bởi vì nó cung cấp một giao diện phong phú để trực quan hóa, theo dõi tiến độ và giải quyết vấn đề.
Kỹ thuật dữ liệu lớn khó như thế nào?
Thành thật mà nói, trở thành một kỹ sư dữ liệu có thể là một thách thức. Nhưng một khi bạn đã thành thạo các khả năng thiết yếu và đảm bảo vị trí đầu tiên của mình, bạn sẽ có được sự tự do đáng kể để tạo ra vị trí lý tưởng của mình. Hiếm khi bạn được cho biết nên sử dụng công cụ nào và bạn sẽ quyết định mình sẽ làm gì và khi nào.
Làm việc với tư cách là một kỹ sư dữ liệu lớn có phải là một nghề nghiệp tốt không?
Kỹ thuật dữ liệu là một nghề béo bở. Theo Glassdoor, mức lương trung bình ở Mỹ là khoảng 115,000 đô la, nhưng một số kỹ sư dữ liệu kiếm được tới 170,000 đô la hàng năm.
Dữ liệu lớn có khó học không?
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rộng lớn ban đầu có vẻ áp đảo. Bạn có thể học các kỹ năng cần thiết cho dữ liệu lớn một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn nếu có sự kiên trì, tập trung và một lộ trình học tập vững chắc.
Kỹ thuật dữ liệu có yêu cầu nhiều toán học không?
Toán học là một phần quan trọng của khoa học dữ liệu. Mặt khác, các kỹ sư dữ liệu tập trung chủ yếu vào các khía cạnh kỹ thuật của việc tạo ra các đường dẫn dữ liệu. Thực tế là cả hai vai trò này đều xử lý dữ liệu lớn là điều hợp nhất chúng. Thường cần một nhóm lớn để làm việc với dữ liệu lớn.
Các kỹ sư dữ liệu lớn có viết mã không?
Viết mã là kỹ năng cần thiết đối với kỹ sư dữ liệu, giống như đối với các vị trí khoa học dữ liệu khác. Các ngôn ngữ lập trình khác được sử dụng bởi các kỹ sư dữ liệu ngoài SQL cho nhiều nhiệm vụ khác nhau. Python chắc chắn là một trong những ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho kỹ thuật dữ liệu, mặc dù có nhiều ngôn ngữ khác.
Dữ liệu lớn có yêu cầu mã hóa không?
Chuyên môn mã hóa trước đây là cần thiết cho các vị trí khoa học dữ liệu và phần lớn các nhà khoa học dữ liệu hiện tại có kinh nghiệm vẫn sử dụng nó. Nhưng khi lĩnh vực khoa học dữ liệu phát triển, giờ đây mọi người có thể hoàn thành các dự án dữ liệu lớn mà không cần viết bất kỳ mã nào, nhờ các công nghệ mới.
Mô tả công việc của Kỹ sư dữ liệu lớn là gì?
Cần có một kỹ sư dữ liệu lớn để phát triển và quản lý các giải pháp Dữ liệu lớn của công ty, bao gồm thiết kế các công cụ, triển khai các quy trình ELT, cộng tác với các nhóm phát triển, xây dựng nền tảng đám mây và duy trì hệ thống sản xuất.
Ngoài ra, bạn cần có kiến thức chuyên sâu về công nghệ Hadoop, khả năng quản lý dự án hạng nhất và khả năng giải quyết vấn đề nâng cao để thành công với tư cách là một kỹ sư dữ liệu lớn. Một kỹ sư dữ liệu lớn hàng đầu nhận thức được các yêu cầu của công ty và triển khai các giải pháp dữ liệu có thể mở rộng để đáp ứng cả nhu cầu hiện tại và tương lai của công ty.
Mức lương của Kỹ sư dữ liệu lớn là gì?
Các kỹ sư dữ liệu lớn kiếm được mức lương trung bình hơn 130,000 đô la, theo ZipRecruiter. Các kỹ sư dữ liệu lớn có nhiều kinh nghiệm và đang ở giai đoạn sau của sự nghiệp có thể kiếm được nhiều tiền hơn đáng kể. Tuy nhiên, những người mới tham gia vào ngành và thiếu kinh nghiệm đáng kể có thể dự kiến kiếm được ít tiền hơn.
Việc làm kỹ sư dữ liệu lớn
Dưới đây là một vài ví dụ về công việc dữ liệu lớn để suy nghĩ về:
#1. Người kiểm tra dữ liệu lớn:
Lương trung bình: $ 33,000 mỗi năm
Nhà phân tích đảm bảo chất lượng (QA) và người kiểm tra dữ liệu lớn là tương tự nhau. Họ đánh giá các kế hoạch dữ liệu để hỗ trợ phân phối hàng hóa liên quan đến dữ liệu. Ngoài ra, họ có thể tạo, chạy và phân tích các kịch bản thử nghiệm cũng như các kịch bản thực thi dữ liệu. Người kiểm tra dữ liệu lớn cũng chỉ định và giám sát các chỉ số QA như kết quả kiểm tra và số lượng lỗi.
#2. Tuyển dụng kỹ thuật:
Lương trung bình: $ 54,000 một năm
Một nhà tuyển dụng kỹ thuật hỗ trợ các doanh nghiệp xác định các yêu cầu tuyển dụng của họ và định vị những người có nguyện vọng cho các vị trí dữ liệu lớn. Ngoài ra, họ tìm kiếm các ứng viên trên thị trường để sàng lọc, phỏng vấn và tuyển dụng. Quá trình tuyển dụng cũng có thể được hưởng lợi từ sự hỗ trợ của các nhà tuyển dụng kỹ thuật.
#3. Trình quản lý cơ sở dữ liệu:
Lương trung bình: $ 65,000 một năm
Người quản lý cơ sở dữ liệu là những cá nhân tài năng về kỹ thuật với hiểu biết rộng về công nghệ cơ sở dữ liệu. Họ đảm nhận các nhiệm vụ quản lý dự án và duy trì môi trường cơ sở dữ liệu. Ngoài ra, người quản lý cơ sở dữ liệu thường xử lý nhiều trách nhiệm quản lý chung, bao gồm quản lý các vấn đề về nhân sự, lãnh đạo nhóm dữ liệu và điều chỉnh ngân sách.
#4. Nhà phân tích dữ liệu:
Lương trung bình: $ 74,000 một năm
Nhà phân tích dữ liệu là người phân tích hệ thống dữ liệu và giải quyết vấn đề. Họ thường xuyên thiết kế các công cụ tự động tìm kiếm dữ liệu trong cơ sở dữ liệu. Các nhà phân tích dữ liệu có thể làm việc một mình hoặc theo nhóm và họ thường tổng hợp các báo cáo.
#5. Nhà phát triển dữ liệu lớn:
Lương trung bình: $ 83,668 một năm
Giống như nhà phát triển phần mềm, nhà phát triển dữ liệu lớn tạo ra dữ liệu. Họ hoàn thành việc lập trình và mã hóa các ứng dụng cũng như tạo và đưa vào sử dụng các quy trình trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu thành sản phẩm cuối cùng.
Ngoài ra, nhà phát triển cũng có thể giúp phát triển các dịch vụ web hiệu suất cao, có thể mở rộng để theo dõi dữ liệu. Để phát triển các phương pháp hiệu quả hơn, một số nhà phát triển dữ liệu lớn cũng điều tra và kiểm tra các cách tiếp cận mới đối với các vấn đề như lưu trữ hoặc xử lý dữ liệu.
#6. Tư vấn quản trị dữ liệu:
Lương trung bình: $ 95,000 một năm
Một nhà tư vấn quản trị dữ liệu tạo ra các khuôn khổ để bảo vệ và kiểm soát việc sử dụng dữ liệu. Điều này bao gồm việc tác động đến cách thu thập, quản lý, sử dụng và lưu trữ nội dung dữ liệu. Ngoài ra, họ giám sát các thông lệ và quy định, đồng thời đảm bảo rằng việc sử dụng dữ liệu tuân thủ các tiêu chuẩn đã đặt ra.
#7. Quản trị cơ sở dữ liệu:
Lương trung bình: $ 96,000 một năm
Các hoạt động hàng ngày của một bản ghi cơ sở dữ liệu được quản trị viên cơ sở dữ liệu quản lý. Điều này đòi hỏi phải bảo quản các bản sao lưu cơ sở dữ liệu và đảm bảo cơ sở dữ liệu ổn định. Hơn nữa, các cập nhật và sửa đổi cơ sở dữ liệu cũng được thực hiện bởi các quản trị viên cơ sở dữ liệu.
#số 8. Kỹ sư bảo mật:
Lương trung bình: $ 107,000 một năm
CNTT cần các kỹ sư bảo mật để giảm rủi ro cho công ty. Đối với mạng máy tính, họ phát triển các giao thức phòng thủ nhiều lớp, chẳng hạn như cài đặt tường lửa, theo dõi và phản ứng với các nỗ lực xâm nhập. Ngoài ra, để tìm ra các vấn đề và phát triển cũng như thực hiện các kế hoạch kiểm tra các bản cập nhật phần mềm, các kỹ sư bảo mật sẽ đánh giá các hệ thống bảo mật.
#9. Nhà khoa học dữ liệu:
Lương trung bình: $ 122,000 một năm
Các nhà khoa học dữ liệu hợp tác chặt chẽ với các hoạt động kinh doanh của công ty. Ngoài ra, họ thu thập, kiểm tra và giải thích dữ liệu, sau đó trình bày kết luận của mình cho các giám đốc điều hành doanh nghiệp. Các nhà khoa học dữ liệu cung cấp lời khuyên cho các doanh nghiệp để hỗ trợ việc ra quyết định dựa trên những phát hiện và xu hướng của họ.
#10. Kiến trúc sư dữ liệu:
Lương trung bình: $ 130,000 một năm
Để phát triển các chiến lược kinh doanh và giải pháp cơ sở dữ liệu, kiến trúc sư dữ liệu kết hợp khả năng sáng tạo của họ với sự hiểu biết toàn diện về thiết kế cơ sở dữ liệu. Ngoài ra, để giúp doanh nghiệp đạt được mục tiêu của mình, họ làm việc với các kỹ sư dữ liệu để phát triển quy trình công việc dữ liệu. Các nguyên mẫu cơ sở dữ liệu mới cũng được tạo và đánh giá bởi một kiến trúc sư dữ liệu.
Bài viết liên quan:
LƯƠNG CỦA NHÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU: Các nhà khoa học dữ liệu trung bình phải trả vào năm 2023
Cơ sở dữ liệu và Kho dữ liệu: Đâu là sự khác biệt?
CHUẨN HÓA DỮ LIỆU: Định nghĩa, Quy trình & Tại sao lại Quan trọng
Tài liệu tham khảo:
