Knowledge

18 phút đọc

Data Engineer là gì? Data Engineer và Data Analyst có gì khác nhau?

Data Engineer là một ngành nghề đang phát triển mạnh trong lĩnh vực công nghệ thông tin, đặc biệt là trong thời đại của Big Data. Data Engineer và Data Analyst có những điểm tương đồng nhưng cũng có những khác biệt rõ ràng về kỹ năng, công cụ và mục tiêu. Hãy cùng MDA tìm hiểu Data Engineer là gì và sự khác nhau giữa Data Engineer và Data Analyst trong bài viết dưới đây nhé!

Data Engineer là gì?

Với sự gia tăng của dữ liệu lớn (Big Data) và phân tích dữ liệu, vai trò của Data Engineer trở nên ngày càng quan trọng. Vì vậy, cùng tìm hiểu nghề Data Engineer là gì và cơ hội việc làm hiện nay dưới đây:

Data Engineer là nghề gì?

Data Engineer hay còn gọi là một Kỹ sư dữ liệu, có nhiệm vụ chuẩn hóa dữ liệu cho các mục đích khác nhau của tổ chức. Họ làm việc với các hệ thống nguồn dữ liệu đa dạng để thu thập và kết hợp thông tin, làm cho dữ liệu sạch, có cấu trúc và phù hợp cho các ứng dụng phân tích. Từ đó, giúp tăng hiệu quả và khả năng truy cập của hệ thống dữ liệu lớn của tổ chức.

Công việc này giúp tạo ra giá trị từ dữ liệu và hỗ trợ cho các Data Analyst và Data Scientist trong việc tìm ra các insight và giải pháp cho các bài toán kinh doanh. Data Engineer cũng có thể phát triển sự nghiệp của mình theo nhiều hướng khác nhau, như trở thành Data Architect, Data Scientist, Machine Learning Engineer,…

Tìm hiểu Data Engineer là gì?

Cơ hội việc làm và mức lương của Data Engineer hiện nay

Hiện nay các doanh nghiệp kinh doanh hiện đại rất cần các Data Engineer để có thể quản lý, lưu trữ và kiểm soát nguồn dữ liệu một cách hiệu quả và linh hoạt. Vì vậy, cơ hội việc làm của Data Engineer cũng rộng mở, và cũng là một nghề rất hấp dẫn, có nhiều cơ hội phát triển trong tương lai.

Kỹ sư dữ liệu là một trong những nghề có nhu cầu cao và mức lương hấp dẫn trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Theo báo cáo của Glassdoor, mức lương Data Engineer tại Việt Nam vào năm 2023 trung bình khoảng 25 triệu đồng/tháng, cao hơn 10% so với năm 2021. Cụ thể hơn:

• Khoảng 4 – 6 triệu đồng/tháng dành cho sinh viên thực tập hoặc mới tốt nghiệp.
• Khoảng 10 – 25 triệu đồng/tháng dành cho nhân viên có kinh nghiệm và làm việc lâu dài
• Mức lương được trả lương bằng USD, trung bình từ 30 – 66 triệu đồng/tháng (khoảng 1500 USD – 3000 USD) dành cho Quản lý hoặc Giám đốc

Công việc chính của Kỹ sư dữ liệu

Sau khi đã tìm hiểu về Data Engineer là gì thì chúng ta sẽ tìm hiểu rõ hơn về công việc chính của Data Engineer là làm gì? MDA sẽ trình bày rõ hơn những nhiệm vụ của một Data Engineer ngay bên dưới.

Phân tích, tổng hợp và lưu trữ thông tin dữ liệu

Kỹ sư dữ liệu (hay Data Engineer) là người phối hợp với DBA (Database Administrator) để tạo ra các khu vực lưu trữ dữ liệu hiệu quả từ các nguồn hệ thống phù hợp. Họ chịu trách nhiệm đưa dữ liệu vào Database và File Server bằng các cách khác nhau (FTP, kéo và thả…) và lưu dữ liệu dưới các định dạng khác nhau (.csv, xlsx, .dat, database).

Nhiệm vụ chính của Kỹ sư dữ liệu

Chuyển đổi và tập trung nguồn dữ liệu

Một trong những nhiệm vụ của Data Engineer là chuyển đổi và lưu giữ các dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Điều này giúp cho việc so sánh, bổ sung và sao lưu các dữ liệu được dễ dàng hơn trong nhiều trường hợp khác nhau. Data Engineer cũng phải tạo ra một nguồn lưu trữ chung cho các dữ liệu, với các mô hình phù hợp cho từng loại dữ liệu. Từ đó giúp cho việc phục hồi và phân tích các dữ liệu khi cần thiết trong các tình huống khẩn cấp.

Kiểm tra, trích xuất dữ liệu

Người làm kỹ thuật dữ liệu phải làm việc với DBA (Database Administration) để xây dựng các kho dữ liệu an toàn và hiệu quả. Họ cũng phải giám sát và kiểm tra chất lượng của các nguồn dữ liệu từ các Database. Ngoài ra, Kỹ sư dữ liệu còn có trách nhiệm kiểm tra, trích xuất, gộp và lưu trữ dữ liệu, cũng như đề xuất các giải pháp vận hành cho hệ thống dữ liệu.

Kỹ năng cần có của một Data Engineer

Kỹ năng cần có của Data Engineer là gì? Một Data Engineer là người chịu trách nhiệm thiết kế, xây dựng và duy trì các hệ thống xử lý dữ liệu lớn và phức tạp. Để trở thành một Data Engineer chuyên nghiệp, bạn cần có những kỹ năng sau:

Sử dụng các ngôn ngữ lập trình

Nếu muốn trở thành Kỹ sư dữ liệu, trước tiên, bạn cần có kiến thức cơ bản về SQL, Python, Oracle. Những ngôn ngữ này sẽ giúp bạn xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Bạn không nhất thiết phải là một chuyên gia lập trình hay toán học, nhưng bạn phải hiểu được ý nghĩa và giá trị của những công thức mà bạn sử dụng để hiển thị kết quả trên màn hình.

Hiểu biết các ngôn ngữ lập trình

Tìm hiểu thêm: 10+ Cách học Python hiệu quả tốt nhất cho người mới bắt đầu

Phân tích dữ liệu một cách khoa học

Để làm tốt các công việc đòi hỏi sự chính xác và có mối liên hệ với nhau, kỹ năng phân tích logic là rất quan trọng. Data Engineer cần có khả năng phân tích và hiểu được ý nghĩa của các số liệu và dữ liệu thô. Từ đó, công ty có thể nhận biết được vấn đề để đưa ra giải pháp thích hợp.

Trình bày báo cáo khoa học

Kỹ năng trình bày báo cáo cũng là kỹ năng cần thiết của một Data Engineer. Bạn sẽ tiến hành phân tích dữ liệu và biên soạn bảng báo cáo để trình cấp trên. Kế đó, bạn cần đảm bảo báo cáo dễ hiểu, dễ so sánh các kết quả. Để có thể thực hiện công việc một cách thuận lợi, bạn nên học thêm và sử dụng các công cụ hỗ trợ thiết kế báo cáo.

Trình bày báo cáo khoa học, dễ hiểu

Kỹ năng kiểm soát thời gian và công việc

Để phân tích dữ liệu, Data Engineer phải thực hiện nhiều bước khác nhau và tốn khá nhiều thời gian. Điều này khiến cho công việc này rất nặng nề và căng thẳng. Do đó, bạn cần có cách quản lý công việc hiệu quả để tránh tình trạng bị quá tải và mệt mỏi.

Kỹ năng giao tiếp

Để truyền đạt được những kết quả nghiên cứu phức tạp và khó hiểu cho mọi người, bạn cần có những kỹ năng thuyết minh và giải thích rõ ràng. Ngoài ra, bạn cũng nên có khả năng giao tiếp hiệu quả với các bên liên quan như Data Scientist, Data Analyst,… để hiểu được yêu cầu, mong muốn và mục tiêu của họ. Cuối cùng, bạn cũng cần một khả năng hợp tác và làm việc nhóm tốt để hoàn thành các dự án dữ liệu.

Cẩn trọng và tỉ mỉ

Trong bất cứ lĩnh vực nào, không chỉ là khoa học công nghệ, sự tỉ mỉ và cẩn thận là rất cần thiết. Đặc biệt trong ngành công nghệ thông tin, việc quan tâm đến mọi chi tiết là điều bắt buộc vì một lỗi nhỏ cũng có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng cho toàn bộ các hệ thống khác. Do đó, Kỹ sư dữ liệu phải luôn kiểm tra kỹ lưỡng và sửa chữa những sai sót nhỏ nhất.

Học gì để trở thành Data Engineer?

Vậy những kiến thức để trở thành Data Engineer là gì? Để có thể trở thành một kỹ sư chuyên về dữ liệu, bạn hãy xem qua những chủ đề sau để xây dựng một Data Engineer roadmap cho riêng mình nhé.

Các ngôn ngữ lập trình

Một vài các ngôn ngữ lập trình bạn có thể học như:

• SQL: Dùng để tạo, truy vấn và quản lý cơ sở dữ liệu
• Python: Dùng để viết mã ETL, API, tự động hóa và kết hợp dữ liệu
• R: Dùng để phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu
• Scala: Dùng để làm việc với Spark, một công cụ Data Engineer phổ biến

Các hệ thống cơ sở dữ liệu

Một trong những kỹ năng cần thiết của Data Engineer là biết sử dụng các hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ, ví dụ như MySQL và PostgreSQL. Ngoài ra, họ cũng phải có khả năng làm việc với các loại cơ sở dữ liệu NoSQL không theo mô hình quan hệ, như MongoDB, Apache Cassandra, Couchbase và Apache HBase.

Sử dụng các hệ thống cơ sở dữ liệu

Sử dụng công cụ ETL và ELT

Một kỹ năng khác của Data Engineer đó là biết cách dùng các công cụ ETL; để chuyển dữ liệu từ các nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu vào một nơi lưu trữ duy nhất; ví dụ như Data Warehouse. Một số công cụ ETL phổ biến là Xplenty, Stitch, Alooma và Talend.

Data Warehouse/ Data Lake

Các Data Engineer thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trong doanh nghiệp và lưu trữ ở Data Warehouse hoặc Data Lake. Các nhà phân tích và khoa học dữ liệu dùng dữ liệu này để báo cáo và khai thác.

• Data Lake chứa tất cả các loại dữ liệu ở định dạng gốc, thường chỉ dành cho các công ty lớn.
• Data Warehouse chỉ chứa dữ liệu đã được cấu trúc, phù hợp cho nhiều công ty.

Trình bày các báo cáo phân tích dữ liệu

Các Data Engineer cần phải hiểu về các nền tảng Business Intelligence (BI) để phân tích và trình bày dữ liệu. Họ có thể sử dụng các nền tảng BI để kết nối các Data Warehouse, Data Lake và các nguồn dữ liệu khác. Các Data Engineer cũng phải có khả năng trực quan hóa dữ liệu bằng Power BI, Python hoặc R và tạo các báo cáo tổng quát.

Khóa học Phân tích Dữ liệu Online (DA) tại Mastering Data Analytics được thiết kế dành cho các Data Engineer và những ai muốn nắm vững kỹ năng sử dụng nền tảng BI để phân tích và trình bày dữ liệu. Khoá học này cung cấp kiến thức và kỹ năng cần thiết để kết nối các nguồn dữ liệu, xây dựng báo cáo tổng quát và trực quan hóa dữ liệu.

Hãy đăng ký ngay hôm nay để khám phá thế giới của dữ liệu và thúc đẩy sự nghiệp của bạn nhé!

Machine Learning

Machine Learning là những mô hình giúp Data Scientist dự đoán được những điều gì sẽ xảy ra dựa trên dữ liệu. Kỹ sư dữ liệu không cần phải chuyên sâu về Machine Learning, nhưng nếu có hiểu biết cơ bản thì sẽ có lợi. Họ sẽ biết được Data Scientist cần gì và tổ chức mong muốn gì, và từ đó có thể xây dựng Data Pipeline phù hợp hơn.

Khác nhau giữa Data Engineer và Data Analyst

Vậy sự khác nhau giữa Data Analyst và Data Engineer là gì? Cả hai đều làm việc với dữ liệu, nhưng lại có một vài điểm khác nhau.

Tóm lại, Data Engineer chịu trách nhiệm xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng dữ liệu, trong khi Data Analyst tập trung vào việc phân tích dữ liệu và tạo ra thông tin hữu ích từ dữ liệu đã được chuẩn bị sẵn. Cả hai vai trò này là quan trọng và thường cần làm việc cùng nhau để đảm bảo rằng dữ liệu được lưu trữ, xử lý và phân tích một cách hiệu quả để hỗ trợ quyết định kinh doanh.

Vậy là MDA đã giúp bạn có cái nhìn tổng quan về Data Engineer là gì và đưa ra điểm khác nhau của Data Engineer vs Data Analyst. Có thể thấy rằng, Kỹ sư dữ liệu là một nghề rất hấp dẫn và có nhiều cơ hội phát triển trong tương lai. Nếu bạn yêu thích và muốn theo đuổi nghề này, đừng ngần ngại mà hãy bắt đầu học hỏi và tích lũy kinh nghiệm cùng với lớp học BI của MDA từ bây giờ nhé!

Chia sẻ bài viết