100+ Cơ hội giới thiệu job của Danh mục Data engineer

Tuyển dụng việc làm Data Engineer lương cao l Aniday

1. Data Engineering là gì?

Data Engineering (kỹ thuật lập trình dữ liệu) là quá trình tạo ra và phát triển các hệ thống thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu trên quy mô lớn. Đây là một lĩnh vực rộng có ứng dụng trong hầu hết mọi lĩnh vực của nền kinh tế. Doanh nghiệp có thể thu thập lượng lớn dữ liệu, và để đảm bảo rằng dữ liệu này có giá trị rất lớn đối với các nhà khoa học dữ liệu và chuyên viên phân tích dữ liệu, họ cần có đội ngũ và công nghệ phù hợp.

Quá trình thu thập và lưu trữ dữ liệu là bước đầu tiên trong luồng công việc khoa học dữ liệu tiêu chuẩn do Data Engineer. Họ đảm bảo rằng các chuyên gia dữ liệu khác, như các nhà khoa học dữ liệu và chuyên viên phân tích dữ liệu, có thể dễ dàng truy cập lượng lớn dữ liệu thu thập từ các nguồn khác nhau.

Làm việc với vai trò Data Engineer giúp đời sống của các nhà khoa học dữ liệu trở nên đơn giản hơn và mang lại ảnh hưởng thực tế trong thế giới tạo ra 463 exabyte mỗi ngày vào năm 2025. Đó sẽ là một và mười tám số không byte thông tin.

2. Sự khác biệt giữa Data Engineer và Data Analyst là gì?

Bởi vì khoa học dữ liệu phát triển nhanh chóng trong những năm gần đây, vai trò Data Engineer và Data Analyst trở nên quan trọng hơn trong hệ sinh thái khoa học dữ liệu. Data Engineer và Data Analyst được trả lương khác nhau mặc dù chức danh thường được sử dụng thay thế cho nhau. Điều này bởi vì hai vai trò này khác biệt và yêu cầu các kỹ năng khác nhau. Data Analyst cần phân tích tập dữ liệu lớn để đi đến kết luận. Họ sử dụng ngôn ngữ lập trình máy tính và công cụ phân tích thống kê để tìm ra mô hình, xu hướng và nhận thức. Trong khi đó, Data Engineer chịu trách nhiệm tạo, xây dựng và quản lý kiến trúc và hệ thống cần thiết cho việc phân tích dữ liệu.

Các lĩnh vực tập trung và kỹ năng của Data Engineer và Data Analyst khác nhau. Trong khi Data Engineer tập trung vào cơ sở hạ tầng dữ liệu, phân tích viên tập trung vào phân tích dữ liệu. Do các nhiệm vụ và kỹ năng khác nhau, mức lương của họ cũng khác nhau. Nếu bạn đang nghĩ đến việc chuyển từ Data Analyst sang Data Engineer, bạn cần bổ sung thêm về kiến thức cũng như kỹ năng cần thiết để có được các kỹ năng cần thiết cho vị trí đó. Tuy nhiên, do bộ kỹ năng đặc thù và nhiệm vụ của họ, data scientist và kỹ sư phân tích có thể nhận được mức lương cao hơn. 

3. Data Engineer làm gì?

Data Engineer tạo ra các hệ thống thu thập, tổ chức và chuyển đổi dữ liệu chưa xử lý thành thông tin có thể được diễn giải bởi các data scientist và phân tích viên kinh doanh trong nhiều lĩnh vực. Mục tiêu tối hậu của họ là đảm bảo dữ liệu có sẵn để doanh nghiệp có thể sử dụng đánh giá và cải thiện hiệu suất hoạt động.

Khi làm việc với dữ liệu, Data Engineer thường hoàn thành các nhiệm vụ sau:

• Thu thập tập dữ liệu phù hợp với yêu cầu kinh doanh.

• Xây dựng thuật toán chuyển đổi dữ liệu thành thông tin có thể sử dụng và hành động.

• Xây dựng, đánh giá và quản lý thiết kế dòng dữ liệu cơ sở dữ liệu.

• Hợp tác với lãnh đạo hiểu rõ mục tiêu doanh nghiệp.

• Phát triển cách tiếp cận mới cho xác thực dữ liệu và công cụ phân tích dữ liệu.

• Xác minh tuân thủ hướng dẫn bảo mật và quản trị dữ liệu.

Nhiệm vụ liên quan đến dữ liệu rộng hơn trong công việc đa ngành là điển hình khi làm việc tại các công ty nhỏ hơn. Trong khi một số Data Engineer tại các công ty lớn chuyên về xây dựng dòng dữ liệu, những người khác quản lý kho dữ liệu, tạo bảng schema để theo dõi vị trí lưu trữ dữ liệu và thêm dữ liệu vào kho dữ liệu.

4. Những kỹ năng quan trọng của một Data Engineer? 

Lập trình - Hầu hết các công việc Data Engineer đòi hỏi kỹ năng lập trình, đây là khả năng được tìm kiếm nhiều. Việc quen thuộc cơ bản với các ngôn ngữ lập trình như Python, Golang, Ruby, Perl, Scala, Java, SAS, R, MatLab, C và C ++ được nhiều doanh nghiệp ưa chuộng.

Kho dữ liệu - Lượng dữ liệu khổng lồ phải lưu trữ và phân tích thuộc phạm vi trách nhiệm của Data Engineer. Do đó, việc am hiểu và chuyên môn về nền tảng kho dữ liệu như Redshift hoặc Panoply là yêu cầu quan trọng đối với vị trí Data Engineer. Những người có chuyên môn quản lý và diễn giải dữ liệu từ kho dữ liệu có khả năng tìm thấy thêm các vị trí phù hợp do việc sử dụng rộng rãi hệ thống này.

Hệ thống dữ liệu - Data Engineer cần nắm vững quản lý hệ thống thông tin và quản trị cơ sở dữ liệu. Kiến thức sâu rộng về SQL đặc biệt quý giá do việc sử dụng rộng rãi trong ngành quản lý và trích xuất dữ liệu theo bảng. Quen thuộc với các tùy chọn cơ sở dữ liệu khác như Bigtable hoặc Cassandra cũng rất cần thiết, đặc biệt là đối với những người theo đuổi Data Engineer tự do.

Phân tích dữ liệu - Doanh nghiệp thường tìm Data Engineer có chuyên môn trong phần mềm phân tích, bao gồm các giải pháp dựa trên Apache Hadoop như MapReduce, Hive, Pig và HBase. Các Data Engineer chủ yếu tập trung vào xây dựng hệ thống thu thập dữ liệu phục vụ phân tích viên hoặc nhà khoa học. Kỹ năng phân tích mạnh là một ưu thế cho các kỹ sư phát triển và cải tiến hệ thống một cách hiệu quả.

Tư duy phản biện - Để đánh giá vấn đề và xây dựng giải pháp sáng tạo, đặc biệt là khi phát triển các giải pháp mới. Kỹ năng quan trọng cho việc thiết kế và khắc phục sự cố cho hệ thống thu thập và quản lý dữ liệu một cách hiệu quả.

Hiểu biết về học máy - Nâng cao hiểu biết về mô hình hóa dữ liệu và phân tích thống kê giúp họ trở thành những tài sản có giá trị hơn cho doanh nghiệp và nâng cao khả năng cung cấp giải pháp thực tế. Hơn nữa, khi học máy được áp dụng rộng rãi hơn trong nhiều lĩnh vực, các Data Engineer có thể theo đuổi nhiều lựa chọn công việc hơn nhờ chuyên môn này.

Kỹ năng giao tiếp - Giao tiếp rõ ràng, chia sẻ nhận thức với chuyên gia dữ liệu hoặc trình bày kết quả cho đồng nghiệp không chuyên ngành là điều quan trọng. Năng lực giao tiếp kỹ thuật số cũng là yêu cầu bắt buộc do xu hướng làm việc từ xa ngày càng phổ biến