DATA ENGINEER LÀ GÌ? PHÂN BIỆT DATA ENGINEER VS DATA ANALYST
Data Engineer hay còn gọi là kỹ sư dữ liệu là chuyên gia trong lĩnh vực xử lý, tổng hợp, lưu trữ và quản lý dữ liệu.
Trong thời đại 4.0 hiện nay, dữ liệu đang dần trở thành tài nguyên vô cùng quý giá, các chuyên gia dữ liệu trở thành nhân tài cần thiết cho các công ty và tổ chức. Trong đó, Data Engineer là một vị trí đóng vai trò quan trọng, giúp xây dựng và duy trì các hệ thống lưu trữ, xử lý và truy xuất dữ liệu để đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp.
Vậy, điều gì cần thiết để bạn trở thành một Data Engineer chuyên nghiệp, hãy cùng 200Lab tìm hiểu trong bài viết dưới đây.
Data Engineer là gì?
Data Engineer hay còn gọi là kỹ sư dữ liệu, là chuyên gia trong lĩnh vực xử lý, tổng hợp, lưu trữ và quản lý dữ liệu.
Data Engineer có nhiệm vụ xây dựng và quản lý các data pipelines nhằm thu thập, lưu trữ và biến đổi dữ liệu thô thành dữ liệu định dạng để phục vụ cho nhu cầu phát triển của Data Warehouse, chịu trách nhiệm cho hệ sinh thái dữ liệu của doanh nghiệp.
Để có thể làm tốt công việc các Data Engineer cần có sự hiểu biết chuyên sâu về computer science, data modeling và data warehouse cũng như những kỹ năng về lập trình như Python, Java và SQL. Bên cạnh đó, bạn cũng cần nắm vững về cloud computing (điện toán đám mây), distributed systems (điện toán phân tán), Hadoop và Spark.
Trong những năm gần đây, vai trò của Data Engineer ngày càng trở nên quan trọng trong việc hỗ trợ công ty phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh.
Kỹ năng cần có để trở thành Data Engineer
Dưới đây là một số kỹ năng bạn nên sở hữu nếu muốn trở thành Data Engineer.
Kỹ năng cơ bản một data engineer phải có
Ngôn ngữ lập trình
Bạn nên có nền tảng vững chắc về các ngôn ngữ lập trình như SQL, Python, Java và Scala.
- SQL
SQL là kỹ năng cơ bản và cần thiết để giúp bạn trở thành data engineer. Bạn không thể quản lý RDBMS (hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ) nếu không thành thạo SQL. Bạn nên nhớ, học SQL không chỉ ghi nhớ truy vấn (query) mà bạn phải biết cách tối ưu truy vấn (optimized queries) đó.
Bạn có thể tham khảo bài viết dưới đây để hiểu rõ hơn về SQL nhé!
Pum
- Python
Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng, được sử dụng rộng rãi trong phân tích dữ liệu và xử lý dữ liệu lớn.
Data Engineer sử dụng Python để xây dựng quy trình ETL (Extract, Transform, Load) nhằm lấy dữ liệu từ các nguồn khác nhau, chuyển đổi và tải dữ liệu vào hệ thống lưu trữ dữ liệu.
Bạn có thể tham khảo bài viết dưới đây để hiểu rõ hơn về Python nhé!
Pum
- Java
Java là một ngôn ngữ lập trình phổ biến, đặc biệt là trong các ứng dụng doanh nghiệp. Java cung cấp các tính năng mạnh mẽ cho việc phát triển các ứng dụng quản lý cơ sở dữ liệu phức tạp và xử lý dữ liệu lớn.
Hầu hết các hệ thống dữ liệu phân tán và các công cụ Big Data như Hadoop, Spark, Flink đều được viết bằng Java.
- Scala
Scala là một ngôn ngữ lập trình hỗ trợ lập trình hướng đối tượng (OOP) và lập trình hàm, được sử dụng chủ yếu trong các dự án xử lý dữ liệu lớn và các hệ thống dữ liệu phân tán. Scala có thể hoạt động trên các nền tảng khác nhau và được tích hợp chặt chẽ với Apache Spark - công cụ xử lý dữ liệu lớn phổ biến.
Kỹ năng về database (cơ sở dữ liệu)
Bạn phải thành thạo SQL và biết về cơ sở dữ liệu NoSQL như Cassandra, MongoDB và HBase. Data engineer cần phải có sự hiểu biết về các loại cơ sở dữ liệu (SQL, NoSQL), các nguyên tắc thiết kế cơ sở dữ liệu, các ràng buộc dữ liệu, quan hệ giữa các bảng và cách tối ưu hóa truy vấn cơ sở dữ liệu.
Kỹ thuật ELT/ETL
Data engineer cũng cần nắm các khái niệm cơ bản trong ETL như trích xuất dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu và tải dữ liệu. Nắm vững các công cụ ETL như Apache NiFi, Apache Airflow, Talend, Pentaho.
Data Warehouse/ Data Lake
Data warehouse và data lake là những kỹ năng quan trọng trong việc xử lý dữ liệu lớn và lưu trữ dữ liệu phân tán. Việc nắm vững và hiểu sâu các kỹ năng này sẽ giúp Data Engineer có thể thiết kế, triển khai và duy trì các hệ thống lưu trữ dữ liệu phân tán một cách hiệu quả, phù hợp với nhu cầu và mục đích sử dụng của tổ chức.
Ngoài ra, việc áp dụng các kỹ năng này còn giúp Data Engineer có thể tối ưu hóa hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống lưu trữ dữ liệu phân tán, đảm bảo tính bảo mật và tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu.
- Data Warehouse: là một hệ thống lưu trữ dữ liệu phân tán, được thiết kế để hỗ trợ việc phân tích dữ liệu và ra quyết định. Nó thường được xây dựng bằng các công nghệ truyền thống như RDBMS và ETL.
- Data Lake: là một kho lưu trữ dữ liệu thô (bất kể dữ liệu đã được hệ thống và xử lý hay chưa) ở mọi định dạng khác nhau. Chúng thường được xây dựng bằng các công nghệ mới như Hadoop và Spark.
Data Pipelines
Data Pipelines là quy trình tự động dùng để truyền dẫn data trong doanh nghiệp nhằm phục vụ cho việc phân tích, machine learning.
Data Pipelines là phần không thể thiếu trong công việc của Data Engineer, việc nắm vững các kỹ năng và công nghệ liên quan đến Data Pipeline là một yêu cầu cần thiết nếu bạn muốn trở thành một Data Engineer.
Data Engineer phải nắm vững các kỹ năng lập trình và các công nghệ phân tích dữ liệu như Python, SQL, Apache Spark, Apache Airflow, Kafka,... nắm vững các kỹ thuật và công nghệ để xử lý các vấn đề về độ trễ, độ tin cậy và khả năng mở rộng trong việc xử lý lượng dữ liệu lớn.
Data Architecture
Nếu bạn muốn trở thành Data Engineer thì kiến thức về Data Architecture là rất quan trọng. Data Architecture rất cần thiết trong việc thiết kế, xây dựng và duy trì các hệ thống dữ liệu phức tạp. Nó giúp đảm bảo rằng dữ liệu được tổ chức và lưu trữ một cách hợp lý, có thể được truy xuất và sử dụng một cách hiệu quả bởi các hệ thống khác.
Kỹ năng bổ trợ cho công việc của data engineer
Big Data
Data Engineer làm việc với dữ liệu lớn và phân tán đòi hỏi phải nắm vững các kỹ năng và công nghệ để lưu trữ, truy xuất và xử lý dữ liệu. Điều này đòi hỏi Data Engineer phải nắm vững các công nghệ như Apache Hadoop, Spark, Hive, Cassandra, HBase và các công nghệ khác để xử lý dữ liệu lớn và phân tán.
Machine Learning
Data Engineer cần có kiến thức cơ bản về Machine learning để hiểu rõ hơn nhu cầu của tổ chức, từ đó có thể áp dụng mô hình vào việc xây dựng Data pipline chính xác hơn.
Điện toán đám mây (Cloud Computing)
Bạn cần làm quen với cloud-based storage (lưu trữ đám mây) và computing platforms (nền tảng điện toán) để lưu trữ, xử lý và quản lý dữ liệu. Các dịch vụ điện toán đám mây như Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP) cho phép bạn lưu trữ dữ liệu trên các máy chủ ảo và có thể mở rộng theo nhu cầu.
Nếu sử dụng tốt các dịch vụ điện toán đám mây sẽ giúp data engineer đảm bảo khả năng mở rộng và tính linh hoạt cho hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu, giảm chi phí về cơ sở hạ tầng và tăng cường hiệu suất cho các ứng dụng xử lý dữ liệu.
Kỹ năng mềm
Ngoài những kỹ năng cần thiết, bắt buộc ở trên, bạn cũng cần phải có những kỹ năng mềm như:
- Kỹ năng giải quyết vấn đề
- Kỹ năng tư duy logic
- Kỹ năng giao tiếp
- Kỹ năng quản lý thời gian
- Sự tỉ mỉ và chính xác
- Tinh thần hợp tác
Phân biệt Data Engineer và Data Analyst
Data Engineer và Data Analyst là hai vị trí công việc khác nhau trong lĩnh vực dữ liệu, mặc dù cả hai đều có liên quan đến việc xử lý dữ liệu, nhưng có những khác biệt cơ bản.
Trước khi tìm ra sự khác nhau giữa Data Engineer và Data Analyst, bạn hãy tham khảo bài viết dưới đây để hiểu rõ hơn về Data Analyst nhé!
Kieu Hoa
Nếu bạn có định hướng trở thành Data Analyst chuyên nghiệp thì bạn có thể tham khảo bộ khóa học toàn diện chuyên nghiệp với combo 4 khóa học trong 1 bootcamp của 200Lab tại đây.
Trách nhiệm công việc
Data Engineer
- Thiết kế, xây dựng và duy trì các hệ thống lưu trữ, quản lý, xử lý và truy xuất dữ liệu.
- Tiến hành thử nghiệm trên nền tảng dữ liệu quy mô lớn.
- Xử lý error logs và xây dựng data pipelines.
- Xử lý dữ liệu thô và phi cấu trúc.
- Kiểm tra tính bảo mật và độ tin cậy của hệ thống và đảm bảo rằng dữ liệu được lưu trữ và truy xuất một cách an toàn và hiệu quả.
- Nghiên cứu và áp dụng các công nghệ mới để cải thiện hiệu suất của hệ thống lưu trữ dữ liệu.
- Phát triển và duy trì API dữ liệu, quy trình ETL và hệ thống tích hợp dữ liệu.
Data Analyst
- Thu thập và xử lý dữ liệu để đưa ra các phân tích và báo cáo.
- Phân tích dữ liệu thông qua thống kê mô tả.
- Sử dụng ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu để truy xuất và thao tác trên thông tin.
- Đưa ra các dự đoán và kế hoạch dựa trên các phân tích dữ liệu.
- Tư vấn và hỗ trợ các nhà quản lý và nhà phân tích dữ liệu về việc sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu và các kết quả phân tích.
Kỹ năng và công cụ
Data Engineer
- Có kỹ năng lập trình vững chắc, đặc biệt là các ngôn ngữ như Python, Java, Scala và SQL.
- Hiểu các hệ thống cơ sở dữ liệu, hệ thống máy tính phân tán, data warehouse và các công nghệ dữ liệu lớn như Hadoop, Spark và Kafka
- Khả năng phát triển packages ETL có thể mở rộng.
- Nên thông thạo SQL cũng như các công nghệ NoSQL (Cassandra và MongoDB).
- Nên làm quen với các nền tảng đám mây như AWS, Google Cloud và Azure.
Data Analyst
- Thành thạo SQL, Excel, Tableau hoặc các công cụ BI khác.
- Có thái độ giải quyết vấn đề chuyên nghiệp.
- Cần có kỹ năng phân tích dữ liệu, biểu đồ hóa.
- Kỹ năng giao tiếp và tư duy phân tích.
Tóm lại, Data Engineer và Data Analyst đều quan trọng trong việc quản lý và xử lý dữ liệu nhưng đóng vai trò khác nhau, yêu cầu các kỹ năng và công cụ khác nhau để hoàn thành công việc.
Kieu Hoa
Lời kết
200Lab hy vọng những chia sẻ trên sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về Data Engineer, tiếp thêm động lực để bạn theo đuổi ngành nghề đang vô cùng hot này.
Nếu bạn có định hướng trở thành Data Analyst chuyên nghiệp thì bạn có thể tham khảo bộ khóa học toàn diện chuyên nghiệp với combo 4 khóa học trong 1 bootcamp của 200Lab tại đây
Bạn có thể tham khảo thêm những bài viết hữu ích về chủ đề Data tại Blog của 200Lab nhé!