Trước đây, dữ liệu chỉ được xem theo cách truyền thống. Nhưng theo thời gian, phạm vi của nó trở nên rộng hơn bao gồm các lĩnh vực liên quan đến dữ liệu. Các lĩnh vực này bắt đầu thực hiện một số thay đổi dẫn đến việc tập trung vào quản lý dữ liệu. Công việc quản lý yêu cầu một số nhóm người có kỹ năng có thể đặt nền móng cho cơ sở dữ liệu làm phát sinh vai trò của các kỹ sư dữ liệu trong thế giới của chúng ta ngày nay. Một kỹ sư dữ liệu chịu trách nhiệm phát triển và bảo trì cơ sở dữ liệu. Họ tận dụng các kỹ thuật và triển khai cơ sở dữ liệu để xây dựng các kiến trúc sáng tạo. Họ cũng thực hiện các bài kiểm tra định kỳ để đảm bảo các chương trình chạy trơn tru mà không gặp bất kỳ sự cố nào.
Các kỹ sư dữ liệu cũng hỗ trợ các nhà khoa học dữ liệu trong việc cải thiện chất lượng dữ liệu.
Kỹ sư dữ liệu là gì?
Kỹ sư dữ liệu là người sắp xếp dữ liệu được chỉ định từ các nguồn tài nguyên rộng lớn, thông qua thực hành thiết kế và xây dựng các hệ thống thu thập, lưu trữ và phân tích những dữ liệu này theo một tỷ lệ cụ thể.
Kỹ năng kỹ sư dữ liệu là gì?
Đây là những kỹ năng cần thiết mà một người cần phải có để trở thành một kỹ sư dữ liệu. Chúng là những kỹ năng quan trọng vì chúng giúp hiểu rõ hơn về nghề kỹ sư dữ liệu.
Các kỹ năng cần thiết để trở thành một kỹ sư dữ liệu
#1. Viết mã
Mã hóa là phương tiện mà con người giao tiếp với máy tính. Nó là một tập hợp các hướng dẫn cho máy tính biết phải làm gì, cách cư xử và những hành động mà nó phải thực hiện. Là một kỹ sư dữ liệu, bạn phải có kỹ năng mã hóa tốt để làm việc trơn tru với nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau liên quan đến khoa học dữ liệu. Có rất nhiều ngôn ngữ lập trình, nhưng phổ biến nhất là Java, Python và R. Giờ đây, những ngôn ngữ này không chỉ giúp hiểu cách sử dụng các hệ thống cơ sở dữ liệu thích hợp mà còn sử dụng các hệ thống phân tán một cách hiệu quả.
#2. Kỹ năng giao tiếp
Là một kỹ sư dữ liệu, bạn cần có khả năng truyền đạt ý tưởng, đề xuất và tài nguyên của mình một cách hiệu quả với các đồng nghiệp trong dự án. Mặc dù các chuyên gia dữ liệu như nhà khoa học dữ liệu và kiến trúc sư thường làm việc cùng với kỹ sư dữ liệu, nhưng bạn cũng cần truyền đạt ý tưởng của mình với các đồng nghiệp khác mà không có bất kỳ kiến thức kỹ thuật nào.
#3. Kiến thức về hệ điều hành
Các kỹ sư dữ liệu thường chịu trách nhiệm chọn hệ điều hành (HĐH) phù hợp để quản lý các chương trình ứng dụng khác. Người ta chỉ có thể biết hệ điều hành phù hợp để sử dụng nếu được cung cấp kiến thức phù hợp. Do đó, có đầy đủ kiến thức về các hệ điều hành như Apple macOS và Microsoft Windows là rất quan trọng đối với bất kỳ ai muốn trở thành kỹ sư dữ liệu.
#4. Phân tích dữ liệu
Một kỹ sư dữ liệu cần áp dụng thống kê logic và có hệ thống khi phải đánh giá dữ liệu. Có hiểu biết về phần mềm phân tích như Hbase giúp cung cấp giải pháp cho các nhiệm vụ quan trọng phía trước sau khi thu thập dữ liệu cần thiết.
#5. Hiểu biết cơ bản về ngôn ngữ máy
Nghiên cứu về ngôn ngữ máy là trọng tâm chính của nhà khoa học dữ liệu, mặc dù kỹ sư dữ liệu cũng hợp tác với nhà khoa học. Ít nhất cần phải có kiến thức cơ bản về ngôn ngữ máy để làm việc hiệu quả với nhà khoa học dữ liệu trong một dự án. Ngoài ra, nó cũng là một điểm cộng khi có kiến thức như vậy vì nó khiến bạn trở thành tài sản quý giá cho công ty hoặc dự án
#6. Kỹ năng tư duy phản biện
Khả năng xem xét cẩn thận các vấn đề và tạo ra các giải pháp không chỉ hiệu quả mà còn năng suất luôn cần thiết cho hầu hết các dự án. Có được lợi thế này với tư cách là một kỹ sư dữ liệu có giá trị lớn ở chỗ hầu hết thời gian bạn sẽ phải tạo ra các giải pháp chưa tồn tại. Làm cho khả năng suy nghĩ sáng tạo trở nên quan trọng.
#7. Kho dữ liệu
Kho dữ liệu lưu trữ một lượng lớn dữ liệu trong quá khứ và gần đây để phân tích thường xuyên. Những dữ liệu này được lấy từ các nguồn khác nhau và được công ty sử dụng để kiểm tra các báo cáo. Mọi kỹ sư dữ liệu cần phải làm quen với hệ sinh thái lưu trữ và kho dữ liệu cũng như cách vận hành các công cụ.
#8. Kỹ năng thuyết trình
Các kỹ sư dữ liệu đôi khi phải trình bày nghiên cứu của họ cho các bên liên quan nổi bật của công ty sau khi thực hiện phân tích của một người. Biết cách trở nên hấp dẫn, bằng cách giải thích cách dữ liệu kỹ thuật của bạn giúp giải quyết vấn đề của công ty một cách hiệu quả sẽ làm tăng cơ hội thực hiện các đề xuất của họ.
#9. Hệ thống cơ sở dữ liệu
Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu (DBMS) là một ứng dụng phần mềm được sử dụng để cung cấp giao diện cơ sở dữ liệu cho việc lưu trữ và truy xuất thông tin nhạy cảm trong một tổ chức. Là một kỹ sư dữ liệu, bạn phải biết cách vận dụng hệ thống này để đạt được tiêu chuẩn bắt buộc mà tổ chức mà bạn đang làm việc cần. Để làm được điều này, bạn cần biết về các hệ thống cơ sở dữ liệu như SQL và NoSQL.
#10. API dữ liệu
API là giao diện cho phép các ứng dụng phần mềm truy cập dữ liệu và giao tiếp với nhau cho một tác vụ nhất định. Một ví dụ điển hình là các API trong ứng dụng web. Trong các ứng dụng web, API cho phép chức năng giao diện người dùng tương tác với dữ liệu mặt sau. Các API này được các kỹ sư dữ liệu tích hợp vào cơ sở dữ liệu để cho phép cả nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích tình báo truyền đạt các truy vấn về dữ liệu trong các hệ thống này.
#11. Tự động hóa và viết kịch bản
Các kỹ sư dữ liệu thường phải xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Vì dữ liệu khổng lồ rất quan trọng đối với nhà khoa học dữ liệu và nhóm AI, nên biết cách xử lý dữ liệu đó là rất quan trọng. Để tối ưu hóa công việc của bạn và nhận được giá trị tốt nhất, người ta phải có khả năng viết các tập lệnh cụ thể để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại nhằm giảm thời gian sử dụng. Do đó, biết cách viết kịch bản và tự động hóa công việc của bạn là một kỹ năng rất quan trọng đối với bất kỳ kỹ sư dữ liệu nào.
#12. Quản lý thời gian
Là một kỹ sư dữ liệu, bạn phải chịu trách nhiệm cho rất nhiều công việc. Mỗi hoạt động phải được thực hiện trong thời gian nhất định cho nó. Biết thời gian thích hợp cho mỗi hoạt động giúp bạn làm việc thoải mái hơn mà không bị áp lực. Đồng thời, giảm tỷ lệ lỗi và hiệu quả trong tổ chức.
#13. Dịch vụ web của Amazon (AWS)
Amazon web services (AWS) là một chương trình đám mây giúp lập trình viên trở nên sáng tạo và chuyên nghiệp hơn trong công việc. Đối với các kỹ sư dữ liệu, việc biết cách hình thành và thiết kế khung dựa trên đám mây cho phép họ sử dụng các dịch vụ web của amazon (AWS) để thiết kế các luồng dữ liệu tự động hoàn chỉnh. Điều này làm cho họ nổi bật trong một tổ chức.
#14. Bảo mật và quản trị dữ liệu
Mặc dù, các kỹ sư dữ liệu không nhất thiết phải chịu trách nhiệm quản trị dữ liệu. Nhưng họ cũng phải đảm bảo rằng các hệ thống được đặt đúng chỗ để dễ dàng truy cập dữ liệu và kiểm soát người dùng. Cung cấp kiến thức về quản trị cũng rất quan trọng để hỗ trợ tốt hơn cho các khái niệm quản trị dữ liệu.
#15. Khả năng thích ứng
Nói chung, khả năng thích ứng là một kỹ năng rất được khuyến khích cho bất kỳ lĩnh vực nào. Người ta phải làm việc hiệu quả với sự thay đổi của môi trường xung quanh tại bất kỳ thời điểm nào để có được kết quả mong muốn. Các kỹ sư dữ liệu cũng không vắng mặt, vì vậy nó được yêu cầu bởi tổ chức.
#16. Dân Tộc Làm Việc Mạnh Mẽ
Các tổ chức không muốn thấy những nhân viên đến làm việc chỉ với mức tối thiểu. Họ mong muốn nhóm của mình tự chịu trách nhiệm như một phần thành công của công ty, đòi hỏi họ phải làm việc hết khả năng của mình trong việc xây dựng tổ chức. Các kỹ sư dữ liệu cần phải làm việc hết sức mình để giúp xây dựng thành công của công ty và điều này chỉ có thể thực hiện được khi một người có đạo đức làm việc vững vàng.
#17. Xử lý dữ liệu theo thời gian thực
Một kỹ năng kỹ thuật dữ liệu quan trọng khác là kiến thức về các công cụ xử lý dữ liệu thời gian thực để truyền dữ liệu. Phải xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ, có độ phức tạp nhiệm vụ cao. Nhưng với thời gian thực, dữ liệu được phát triển và xử lý nhanh hơn trong các luồng sự kiện. Một số ví dụ về các nền tảng thời gian thực này là Kafka và Spark.
#18. Công cụ dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn là những công nghệ được sử dụng để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ có sẵn ở các dạng khác nhau. Để truy xuất một phần thông tin từ một tập hợp dữ liệu lớn, các kỹ sư dữ liệu cần biết các công cụ có thể xử lý dữ liệu lớn. Một ví dụ về công cụ như vậy là Apache Hadoop.
Apache Hadoop là một công cụ hoạt động như một giải pháp tất cả trong một giúp các kỹ sư dữ liệu giải quyết các vấn đề liên quan đến dữ liệu lớn. Nó được tạo thành từ nhiều công cụ, sử dụng các cụm máy để cho phép xử lý một lượng lớn dữ liệu trong các bộ trong khi ngồi dưới dạng một đơn vị.
Với kiến thức về Hadoop, người ta có thể dễ dàng tạo các ứng dụng xử lý dữ liệu quy mô lớn có thể được sử dụng để trích xuất dữ liệu.
Mức lương của một kỹ sư dữ liệu vào năm 2023 là bao nhiêu?
Kỹ sư dữ liệu là những nhân viên được trả lương cao trong bất kỳ tổ chức nào do chuyên môn của họ trong công việc. Một kỹ sư dữ liệu kiếm được mức lương trung bình hàng năm khoảng 124,210 USD ở Hoa Kỳ. Trong khi đó, các kỹ sư dữ liệu cũng có thể nhận được khoản bồi thường bổ sung trung bình là 26,370 đô la vào tiền lương của họ. Nhưng tổng số tiền bồi thường mà kỹ sư dữ liệu có thể nhận được từ tiền lương của mình là 150,581 đô la.
Cần gì để trở thành một kỹ sư dữ liệu?
Bạn có thể bắt đầu hoặc thăng tiến trong sự nghiệp thành công trong lĩnh vực kỹ thuật dữ liệu với sự kết hợp chính xác giữa các kỹ năng và kiến thức. Bằng cử nhân về khoa học máy tính hoặc một chủ đề tương tự là phổ biến đối với các kỹ sư dữ liệu. Bằng cách hoàn thành bằng cấp, bạn có thể đặt nền móng cho những thông tin bạn cần trong lĩnh vực đang thay đổi nhanh chóng này. Cân nhắc theo đuổi bằng thạc sĩ để thăng tiến trong sự nghiệp và tiếp cận với các vị trí có thể được trả lương cao hơn.
Ngoài việc đạt được bằng cấp, bạn có thể thực hiện một số bước khác để định vị bản thân để thành công.
#1. Cải thiện kỹ năng kỹ thuật dữ liệu của bạn.
Là điểm khởi đầu cho sự nghiệp trong khoa học dữ liệu, hãy tìm hiểu các nguyên tắc của điện toán đám mây, kỹ năng viết mã và kiến trúc cơ sở dữ liệu.
- Trình độ ngôn ngữ lập trình là cần thiết cho nghề này, vì vậy hãy cân nhắc tham gia các khóa học để đạt được và thực hành các kỹ năng của bạn. SQL, NoSQL, Python, Java, R và Scala là những ví dụ về các ngôn ngữ lập trình phổ biến.
- Cơ sở dữ liệu, cả quan hệ và không quan hệ, là một trong những phương pháp lưu trữ dữ liệu được sử dụng nhiều nhất. Bạn nên có kiến thức về cơ sở dữ liệu quan hệ và không quan hệ, cũng như cách chúng hoạt động.
- Hệ thống ETL (trích xuất, chuyển đổi và tải): ETL là quá trình di chuyển dữ liệu từ cơ sở dữ liệu và các nguồn khác vào một kho lưu trữ duy nhất, chẳng hạn như kho dữ liệu. Các công cụ ETL thường được sử dụng bao gồm Xplenty, Stitch, Alooma và Talend.
- Lưu trữ dữ liệu: Không phải tất cả các loại dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu lớn, nên được lưu giữ theo cùng một cách. Ví dụ: bạn sẽ muốn biết khi nào nên sử dụng hồ dữ liệu so với kho dữ liệu khi bạn tạo các giải pháp dữ liệu cho một công ty.
- Tự động hóa và viết kịch bản: Vì các tổ chức có thể thu thập rất nhiều dữ liệu nên tự động hóa là một khía cạnh quan trọng khi làm việc với dữ liệu lớn. Để tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại, bạn cần có khả năng phát triển các tập lệnh.
- Máy học: Mặc dù các nhà khoa học dữ liệu quan tâm nhiều hơn đến học máy, nhưng việc hiểu các ý tưởng cơ bản sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về nhu cầu của các nhà khoa học dữ liệu trong nhóm của mình.
Đọc thêm: Học máy: Tất cả những gì bạn cần biết về Học máy
- Công cụ dữ liệu lớn: Kỹ sư dữ liệu không chỉ làm việc với dữ liệu truyền thống. Họ thường chịu trách nhiệm quản lý một lượng lớn dữ liệu. Hadoop, MongoDB và Kafka là một số công cụ và công nghệ phổ biến đang thay đổi và khác nhau ở mỗi công ty.
- Điện toán đám mây: Khi các công ty ngày càng trao đổi máy chủ vật lý để lấy dịch vụ đám mây, bạn sẽ cần hiểu về lưu trữ đám mây và điện toán đám mây. Người mới bắt đầu nên xem xét Amazon Web Services (AWS) hoặc Google Cloud.
Mặc dù một số doanh nghiệp có thể có các nhóm 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 tránh mất mát hoặc trộm cắp.
#2. Đạt được chứng nhận.
Chứng nhận có thể chứng nhận kỹ năng của bạn với các nhà tuyển dụng trong tương lai và học để thi lấy chứng chỉ là một cơ hội tuyệt vời để mở rộng kiến thức và kỹ năng của bạn. Kỹ sư dữ liệu lớn liên kết, Kỹ sư dữ liệu chuyên nghiệp được chứng nhận của Cloudera, Kỹ sư dữ liệu được chứng nhận của IBM và Kỹ sư dữ liệu chuyên nghiệp được chứng nhận của Google Cloud đều là những lựa chọn.
Kiểm tra các tin tuyển dụng khác nhau để xem bạn có thể quan tâm đến những vị trí nào khi ứng tuyển. Nếu bạn nhận thấy rằng một chứng nhận cụ thể thường xuyên được liệt kê là bắt buộc hoặc được khuyến nghị, thì đó là một nơi tuyệt vời để bắt đầu.
#3. Tạo danh mục dự án kỹ thuật dữ liệu.
Portfolio thường được sử dụng trong tìm kiếm việc làm để thể hiện khả năng của bạn với nhà tuyển dụng, người quản lý tuyển dụng và người sử dụng lao động trong tương lai.
Trang web danh mục đầu tư (được tạo bằng dịch vụ như Wix hoặc Squarespace) có thể được sử dụng để tải lên các nhiệm vụ của kỹ sư dữ liệu mà bạn đã hoàn thành một cách độc lập hoặc là một phần của lớp học. Ngoài ra, bạn có thể tải tác phẩm của mình lên phần Dự án trong hồ sơ LinkedIn của bạn hoặc lên một trang web như GitHub, cả hai đều là những lựa chọn thay thế miễn phí cho một trang danh mục đầu tư độc lập.
Cải thiện kỹ năng dữ liệu lớn của bạn với Dự án có hướng dẫn sẵn sàng cho danh mục đầu tư, chỉ mất chưa đầy hai giờ để hoàn thành. Dưới đây là một số tùy chọn để giúp bạn bắt đầu mà không cần tải xuống chương trình:
- Tạo cơ sở dữ liệu NoSQL đầu tiên của bạn bằng MongoDB và Thiết kế cơ sở dữ liệu la bàn với SQL Server Management Studio (SSMS)
- MYSQL Workbench được sử dụng để tạo và lập mô hình cơ sở dữ liệu.
#4. Bắt đầu với một vị trí cấp thấp.
Nhiều kỹ sư dữ liệu bắt đầu sự nghiệp của họ ở các vị trí mới bắt đầu như nhà phân tích kinh doanh thông minh hoặc quản trị viên cơ sở dữ liệu. Khi bạn có kinh nghiệm, bạn sẽ có thể học các kỹ năng mới và đủ điều kiện cho các vị trí cao hơn.
Trách nhiệm của Kỹ sư dữ liệu là gì?
Một kỹ sư dữ liệu chịu trách nhiệm về:
- Thu thập, quản lý và chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin.
- Giải thích và đánh giá các mục tiêu kinh doanh.
- Phân tích dữ liệu và tạo báo cáo về các kết quả đã cho.
- Xây dựng thuật toán và nguyên mẫu cần thiết.
- Phát triển các công cụ và chương trình để phân tích thích hợp.
- l Giao tiếp hiệu quả với các nhà khoa học dữ liệu để có kết quả tốt hơn trong các dự án đang làm việc.
Các kỹ sư dữ liệu có viết mã không?
Có, các kỹ sư dữ liệu viết mã. Bạn cần có kiến thức phù hợp về mã hóa ngôn ngữ lập trình để trở thành một kỹ sư dữ liệu.
Kỹ thuật dữ liệu có phải là một nghề nghiệp tốt không?
Thế giới đang phát triển quá nhanh với quá nhiều thông tin đã được xử lý từ dữ liệu thô. Cho đến nay, dữ liệu này luôn có sẵn để xử lý, các kỹ sư dữ liệu sẽ luôn có nhu cầu cao. Chọn kỹ thuật dữ liệu sẽ là một nghề nghiệp tốt cho bất kỳ ai trong tương lai.
Kết luận
Kỹ thuật dữ liệu là một nghề nghiệp rất quan trọng và sự gia tăng các dịch vụ dựa trên đám mây tiếp tục tạo ra nhiều nhu cầu hơn đối với các kỹ sư dữ liệu. Bạn không nhất thiết phải là một chuyên gia trong tất cả các kỹ năng, chỉ cần có kiến thức cơ bản về những kỹ năng này và tập trung kinh nghiệm của bạn vào việc giải quyết các vấn đề thực tế để thể hiện tài năng của bạn với thế giới.
Bài viết liên quan
- KỸ SƯ KỸ SƯ: Ý Nghĩa, Nhiệm Vụ, Mức Lương, Kỹ Năng & Câu Hỏi Phỏng Vấn
- NGHỀ CNTT: Ý nghĩa, Con đường, Cách bắt đầu, Mức lương & Sự nghiệp tốt nhất
- GIÁM ĐỐC KỸ THUẬT: Định nghĩa, Nhiệm vụ, Mức lương, Phần mềm & Câu hỏi phỏng vấn
- Kỹ sư bán hàng: Cập nhật Mô tả công việc, Kỹ năng & Mức lương! (CHÚNG TA)
dự án
