Vừa qua, trung tâm đào tạo công nghệ Cole đã tổ chức thành công chương trình Webinar hướng nghiệp với chủ đề về nghề Data Engineer. Buổi chia sẻ quy tụ dàn diễn giả là các chuyên gia, quản lý và kiến trúc sư dữ liệu hàng đầu đến từ các tập đoàn công nghệ và tài chính lớn, thu hút đông đảo sinh viên, người đi làm và những người đang muốn chuyển ngành sang lĩnh vực dữ liệu.
Mục Lục
1. Bức tranh toàn cảnh và nhu cầu thị trường nghề Data Engineer
Xu hướng bùng nổ của dữ liệu và AI
Mở đầu buổi Webinar, ban tổ chức đã vẽ nên bức tranh tổng quan về xu hướng chuyển đổi số mạnh mẽ tại Việt Nam cũng như trên thế giới. Dữ liệu đang được ví như loại dầu mỏ mới của thế kỷ 21, và công việc khai phá dữ liệu đóng vai trò sống còn trong việc vận hành, quản trị và ra quyết định kinh doanh.
Các diễn giả nhấn mạnh rằng lượng dữ liệu hiện nay tăng theo cấp số nhân không chỉ từ hành vi con người mà còn do chính trí tuệ nhân tạo tạo ra. Điều này khiến các hệ thống báo cáo truyền thống rơi vào trạng thái quá tải, thiếu chính xác nếu không được nâng cấp.
Nhu cầu tuyển dụng và bản chất dữ liệu
Theo các báo cáo thị trường, nhu cầu tuyển dụng các vị trí thuộc nhóm ngành dữ liệu luôn chiếm tỉ trọng cao trong nhóm công việc công nghệ thông tin được doanh nghiệp tìm kiếm thường xuyên.
Doanh nghiệp cần phân biệt rõ giữa dữ liệu thô và thông tin. Dữ liệu thô là các bản ghi chưa qua xử lý, còn thông tin là dữ liệu đã được làm sạch, chuyển đổi và đặt vào ngữ cảnh nghiệp vụ cụ thể để giúp lãnh đạo ra quyết định chính xác.
2. Mô hình kiến trúc dữ liệu và phân định vai trò trong doanh nghiệp
Mô hình luồng dữ liệu tiêu chuẩn
Tại sự kiện, các diễn giả đã phân tích sâu về mô hình kiến trúc dữ liệu tiêu chuẩn tại các doanh nghiệp lớn thuộc mảng ngân hàng, bán lẻ, thương mại điện tử và tài chính công nghệ. Luồng dữ liệu chuẩn thường đi từ hệ thống nguồn, qua lớp tích hợp và xử lý, đổ về kho lưu trữ dữ liệu rồi cuối cùng phục vụ cho lớp báo cáo và phân tích.
Ba nhóm nhân sự cốt lõi trong mảng Data
Trong mô hình này, ba nhóm nhân sự chính được phân định rõ ràng:
Nhóm vận hành và hạ tầng: Do các Kỹ sư dữ liệu đảm nhận, chịu trách nhiệm xây dựng, vận hành các luồng dữ liệu, xử lý trích xuất chuyển đổi và tối ưu hóa kho lưu trữ.
Nhóm phân tích và trực quan: Do các Chuyên viên phân tích dữ liệu và Chuyên viên báo cáo đảm nhận, giúp chuyển hóa dữ liệu thành các biểu đồ trực quan.
Nhóm phát triển và dự báo: Do các Nhà khoa học dữ liệu phụ trách để xây dựng các mô hình dự báo nâng cao.
3. Lộ trình phát triển và các trụ cột kỹ năng của Data Engineer
Trụ cột kỹ năng kỹ thuật
Để trở thành một Kỹ sư dữ liệu vững vàng, ngôn ngữ truy vấn dữ liệu SQL là nền tảng bắt buộc phải giỏi. Bên cạnh đó là khả năng lập trình với Python, làm việc với các công cụ xử lý dữ liệu lớn như Apache Spark, kiến thức về điện toán đám mây như AWS, Azure, Google Cloud và các mô hình lưu trữ tiên tiến.
Trụ cột kỹ năng nghiệp vụ
Các chuyên gia nhấn mạnh nghiệp vụ chính là yếu tố tạo nên giá trị lâu dài của người làm dữ liệu. Kỹ thuật có thể thay đổi sau vài năm, nhưng kinh nghiệm nghiệp vụ về tài chính, ngân hàng, chuỗi cung ứng hay bán hàng sẽ tích lũy theo thời gian. Người hiểu sâu nghiệp vụ sẽ nắm bắt yêu cầu nhanh hơn, thiết kế mô hình dữ liệu chính xác hơn và tạo ra năng suất lao động vượt trội.
4. Phần Q&A: Giải đáp thắc mắc cùng các diễn giả
Câu hỏi 1: Sinh viên khối ngành Kinh tế hay người trái ngành có thể theo đuổi nghề Kỹ sư dữ liệu được không?
Diễn giả giải đáp rằng người học kinh tế hoàn toàn có thể theo đuổi ngành này. Khối ngành kinh tế sở hữu lợi thế rất lớn về tư duy nghiệp vụ, hiểu rõ bản chất của các chỉ số tài chính, doanh thu hay vận hành. Lộ trình phù hợp cho người trái ngành là bắt đầu học vững ngôn ngữ SQL, Python căn bản và các công cụ làm báo cáo. Sau đó tiếp cận các vị trí như Chuyên viên phân tích nghiệp vụ hoặc Chuyên viên phân tích dữ liệu, rồi từng bước nâng cao kỹ thuật hạ tầng để chuyển sang làm Kỹ sư dữ liệu.
Câu hỏi 2: Hiện nay các vị trí thực tập mảng dữ liệu khá hiếm, làm sao để đủ kiến thức đi làm ngay?
Diễn giả khuyên ứng viên nên bỏ tư duy thụ động tìm suất thực tập. Thay vào đó, hãy tập trung chuẩn bị thật kỹ một đến hai kỹ năng cốt lõi như SQL và một công cụ xử lý dữ liệu. Tự xây dựng các dự án cá nhân hoàn chỉnh từ khâu thiết kế cơ sở dữ liệu, xử lý dữ liệu đến làm báo cáo để đưa vào hồ sơ xin việc. Khi chứng minh được năng lực làm việc thực tế, ứng viên hoàn toàn đủ tự tin ứng tuyển thẳng vào các vị trí chính thức dành cho người mới.
Câu hỏi 3: Trí tuệ nhân tạo phát triển nhanh có thay thế được nghề Kỹ sư dữ liệu không?
Diễn giả khẳng định trí tuệ nhân tạo rất khó thay thế được Kỹ sư dữ liệu. Trí tuệ nhân tạo hiện tại chỉ đóng vai trò trợ lý hỗ trợ công việc nhanh hơn chứ không thể thay thế con người trong việc hiểu trọn vẹn ngữ cảnh kinh doanh riêng biệt của từng doanh nghiệp. Ngoài ra, dữ liệu trong doanh nghiệp đòi hỏi tính tuân thủ pháp lý, bảo mật và độ chính xác tuyệt đối mà máy móc không thể tự chịu trách nhiệm.
Câu hỏi 4: Sự khác biệt giữa Kho dữ liệu, Hồ dữ liệu và Kiến trúc kết hợp là gì?
Diễn giả giải thích rằng Kho dữ liệu dùng để lưu trữ dữ liệu có cấu trúc đã qua chuẩn hóa, phục vụ làm báo cáo truyền thống. Hồ dữ liệu dùng để chứa mọi loại dữ liệu thô bao gồm cả hình ảnh, video với chi phí rẻ nhưng khó quản lý. Kiến trúc kết hợp hiện đại là sự kết hợp ưu điểm của cả hai, vừa lưu trữ đa dạng dữ liệu vừa đảm bảo hiệu năng truy vấn và quản trị cao.
Sự kiện khép lại với nhiều thông tin giá trị, mang lại định hướng rõ ràng cho những ai đang muốn bước chân vào con đường phát triển cùng nghề dữ liệu.
>>> Tìm hiểu thêm: Khóa học Data Engineer thực chiến
Xem chi tiết webinar tại video dưới đây!
