Xuất phát điểm không phải Computer Science hay Software Engineering, Xuân Đức là sinh viên ngành Hệ thống Thông tin Quản lý (MIS) – một background khá “lệch” so với định hướng Data Engineering mà nhiều doanh nghiệp hiện nay yêu cầu.
Tuy nhiên, thay vì giới hạn bản thân trong chuyên ngành đang học, Đức lựa chọn bắt đầu lại với Data Engineering bằng một lộ trình Data Engineer bài bản và thực chiến. Điểm nổi bật ở Đức không chỉ nằm ở kỹ thuật, mà còn ở sự kiên trì theo đuổi roadmap dài hạn dù xuất phát điểm không thuận lợi như nhiều bạn học IT truyền thống.
1. Hành Trình Nhận Cú Đúp Offer Data Engineer
Từ một sinh viên MIS chưa có nền tảng backend hay distributed systems, Đức từng bước xây dựng lại tư duy dữ liệu, khả năng xử lý pipeline và kiến thức Big Data để đủ năng lực tham gia các vị trí Data Engineer Fresher.
Sau quá trình học tập và xây dựng project tại chương trình Data Engineer Full-stack K14, COLE đã kết nối và đồng hành giữa học viên với doanh nghiệp, hỗ trợ Đức từ định hướng kỹ năng, hoàn thiện CV/project cho tới kết nối cơ hội phỏng vấn phù hợp với năng lực thực tế của bạn. Đây là cột mốc rất đáng nhớ đối với một sinh viên trái ngành khi chuyển hướng sang lĩnh vực Data & Big Data Engineering.
Đức đã chính thức nhận được liên tiếp 2 offer Data Engineer từ các doanh nghiệp lớn:
TECHVIFY
2. Bộ Kỹ Năng Thực Chiến Phát Triển Trong Quá Trình Học
Trong quá trình học tại COLE, Đức đã tập trung cao độ để làm chủ các công nghệ cốt lõi và quan trọng nhất là việc xây dựng project theo workflow doanh nghiệp:
SQL & Database Design
Nền tảng vững chắc về truy vấn và thiết kế cơ sở dữ liệu tối ưu cho các bài toán thực tế.
ETL Pipeline & Data Warehouse
Làm chủ quy trình trích xuất, biến đổi, tải dữ liệu và xây dựng kho dữ liệu phân tích.
Python for Data Engineering
Sử dụng Python mạnh mẽ để viết các tập lệnh tự động hóa và xử lý dữ liệu phức tạp.
Apache Spark
Xử lý dữ liệu quy mô lớn (Big Data) với engine xử lý phân tán tốc độ cao.
Airflow Orchestration
Lập lịch, quản lý và theo dõi các luồng công việc (workflows) một cách tự động.
Kafka & Realtime Processing
Xây dựng hệ thống truyền phát và xử lý dữ liệu thời gian thực (streaming data).
3. Thay Đổi Tư Duy - Yếu Tố Quyết Định Thành Công
“Điều thay đổi lớn nhất với mình không chỉ là học thêm công cụ hay công nghệ mới, mà là thay đổi cách nhìn về Data Engineering. Trước đây mình thường học từng kiến thức rời rạc, nhưng trong quá trình học mình dần hiểu cách các thành phần trong một hệ thống dữ liệu kết nối với nhau, từ ingestion, processing cho tới serving dữ liệu.
Mỗi project đều giúp mình hiểu rõ hơn cách giải quyết một bài toán thực tế thay vì chỉ hoàn thành bài tập. Nhờ đó khi tham gia phỏng vấn, mình có thể tự tin trình bày tư duy thiết kế hệ thống, giải thích các quyết định kỹ thuật và chia sẻ kinh nghiệm triển khai project của bản thân. Mình nghĩ đây là một trong những yếu tố quan trọng giúp mình nhận được 2 offer Data Engineer.”
Xem full video Đức chia sẻ:
Data Engineering: Không Phải Sân Chơi Dành Riêng Cho Dân IT
Hai offer liên tiếp là minh chứng rất rõ rằng: Data Engineering không phải cuộc chơi dành riêng cho dân Computer Science. Nếu có roadmap đúng, môi trường thực chiến và sự đầu tư nghiêm túc, sinh viên trái ngành hoàn toàn có thể bước vào ngành Data thành công.
Chúc mừng Lữ Xuân Đức với thành quả đầu tiên trên hành trình trở thành Data Engineer chuyên nghiệp!
4. Bệ Phóng Của Thành Công: Project Thực Tế
Project Thiết kế database và tạo procedure cho bài toán E-Voucher của Lữ Xuân Đức
