Bởi Dorian Martin, Nhận được lớp tốt

Bạn có muốn tham gia vào lĩnh vực kỹ thuật dữ liệu không?

Ý tưởng tốt.

Rất nhiều công ty đang tìm kiếm kỹ sư dữ liệu - nếu bạn tìm kiếm “kỹ sư dữ liệu” trên LinkedIn, bạn sẽ nhận được hơn 88,000 ưu đãi hấp dẫn chỉ riêng ở Hoa Kỳ. Với các lựa chọn làm việc từ xa có sẵn cho mọi người, bạn có thể có được việc làm ở bất kỳ công ty nào. Nhưng trước tiên, bạn cần có những kỹ năng theo yêu cầu để trở thành ứng viên giỏi và được mời phỏng vấn.

Trong bài đăng này:

• Chín kỹ năng cần có để trở thành kỹ sư dữ liệu
• Lời khuyên để có được chín kỹ năng + lời khuyên nghề nghiệp.

1.SQL

 
Các kỹ sư dữ liệu di chuyển rất nhiều dữ liệu đi khắp nơi nên họ sử dụng cơ sở dữ liệu hàng ngày. Có hai loại công nghệ cơ sở dữ liệu chính dành cho cơ sở dữ liệu: SQL và NoSQL (xem thêm về NoSQL trong phần tiếp theo).

Kỹ năng SQL mạnh mẽ cho phép sử dụng cơ sở dữ liệu để xây dựng kho dữ liệu, tích hợp chúng với các công cụ khác và phân tích dữ liệu đó cho mục đích kinh doanh. Có một số loại SQL mà các kỹ sư dữ liệu có thể tập trung hoàn toàn vào một lúc nào đó (Mô hình nâng cao, Dữ liệu lớn, v.v.), nhưng để đạt được điều đó đòi hỏi phải tìm hiểu những kiến ​​​​thức cơ bản về công nghệ này.

Đó là lý do tại sao tất cả các công ty, từ những gã khổng lồ như Apple đến các doanh nghiệp nhỏ, đều cần các kỹ sư dữ liệu của họ phải là chuyên gia sử dụng SQL.

2. Không có SQL

 
Đây là một loại lưu trữ dữ liệu phân tán khác đang ngày càng trở nên phổ biến. Giải thích một cách đơn giản, cái tên “NoSQL” có nghĩa là công nghệ dựa trên một cái gì đó khác với SQL.

Các ví dụ về NoSQL bao gồm Apache River, BaseX, Ignite, Hazelcast, Coherence và nhiều ví dụ khác. Bạn chắc chắn sẽ gặp chúng trong quá trình tìm việc làm kỹ sư dữ liệu, vì vậy biết cách sử dụng chúng sẽ là một lợi thế rất lớn.

KHAI THÁC. Con trăn

 
Python là ngôn ngữ lập trình cốt lõi vẫn có nhu cầu cao (trên thực tế, nó là ngôn ngữ được các lập trình viên yêu thích thứ ba). Các kỹ sư dữ liệu phải thông thạo Python để có thể viết các hàm phức tạp, có thể duy trì, tái sử dụng và. Ngôn ngữ này hiệu quả, linh hoạt, hoàn hảo cho việc phân tích văn bản và cung cấp nền tảng hợp pháp cho việc hỗ trợ dữ liệu lớn.

nguồn

Học Python thật dễ dàng nhờ có sẵn các nguồn tài nguyên cho mọi cấp độ kỹ năng. Hãy xem nội dung này dành cho người mới bắt đầu:

• 7 tài nguyên để trở thành kỹ sư dữ liệu. Tập hợp các khóa học trực tuyến hữu ích, bao gồm phần giới thiệu Python thân thiện với người mới bắt đầu
• 10 kỹ năng Python cho người mới bắt đầu Danh sách các kỹ năng Python cần thiết dành cho lập trình viên làm việc với khoa học và kỹ thuật dữ liệu
• Khám phá kiến ​​thức cơ bản về Python. [Nội dung được lựa chọn cẩn thận bởi Naomi Ceder, Chủ tịch hiện tại của Quỹ phần mềm Python]. Sách điện tử miễn phí mô tả các khái niệm cơ bản về lập trình Python, tính năng và cú pháp của nó cũng như cách sử dụng Python để lập mô hình dữ liệu và tạo dự đoán chính xác.

4. Dịch vụ web của Amazon (AWS)

 
AWS là nền tảng đám mây phổ biến mà hầu hết các lập trình viên sử dụng trở nên linh hoạt hơn, sáng tạo hơn và có khả năng mở rộng hơn. Các nhóm kỹ thuật dữ liệu trả lời trên AWS để thiết kế các luồng dữ liệu tự động, vì vậy, bạn sẽ cần biết cách thiết kế và triển khai cơ sở hạ tầng dữ liệu dựa trên đám mây bằng công cụ này.

Nếu quan tâm đến việc học AWS, bạn có thể muốn thử các khóa học trực tuyến hoặc hướng dẫn riêng của Amazon (như khóa học này trên AWS và dữ liệu lớn). Sau đó, bạn có thể thử kiến ​​thức của mình và nhận được chứng chỉ chính thức từ Amazon – một cách hay để trở nên chuyên nghiệp.

5. Kafka

 
Kafka là một nền tảng phần mềm xử lý nguồn mở để xử lý các nguồn cấp dữ liệu theo thời gian thực. Điều đó có nghĩa là bạn có thể sử dụng nó để xây dựng các ứng dụng phát trực tuyến theo thời gian thực, đây là điều mà các doanh nghiệp yêu cầu. Các ứng dụng do Kafka cung cấp có thể giúp khám phá và áp dụng các xu hướng cũng như phản ứng với nhu cầu của khách hàng gần như theo thời gian thực.

Đó là lý do tại sao 60% công ty Fortune 100 sử dụng Kafka cho các ứng dụng của họ. Trong số đó có LinkedIn, Microsoft, Netflix, Airbnb và Target. Ví dụ: The New York Times sử dụng Kafka để lưu trữ và phân phối nội dung đã xuất bản tới các ứng dụng để cung cấp cho độc giả.

6. Hadoop

 
Apache Hadoop là một khung nguồn mở mà các kỹ sư dữ liệu sử dụng để lưu trữ và phân tích lượng thông tin khổng lồ. Hadoop không phải là một nền tảng duy nhất mà là một số công cụ hỗ trợ tích hợp dữ liệu. Đó là lý do tại sao nó hữu ích cho việc phân tích dữ liệu lớn.

Nếu bạn trở thành kỹ sư dữ liệu, rất có thể bạn sẽ sử dụng Kafka cùng với Hadoop để xử lý, giám sát và báo cáo dữ liệu theo thời gian thực.

7. Viết rõ ràng và súc tích

 
Viết là kỹ năng mềm đầu tiên trong danh sách này. Đó là điều mà nhiều kỹ sư dữ liệu đầy tham vọng có xu hướng bỏ qua, chỉ khiến bản thân mất đi những cơ hội nghề nghiệp tốt hơn. Dưới đây là những lợi ích quan trọng nhất của việc viết lách đối với kỹ sư dữ liệu:

• Củng cố kiến ​​thức của bạn. Ian Goodfellow, một kỹ sư dữ liệu của Apple, cho biết viết blog giúp củng cố và củng cố sự hiểu biết về các khái niệm chuyên môn phức tạp. Trong cuộc phỏng vấn này với Andrew Ng
• Giải thích dữ liệu phức tạp cho người khác. Bạn có thể tham gia vào việc báo cáo dữ liệu và kết quả cho người quản lý, thành viên nhóm và các bên này, công việc này đòi hỏi khả năng viết rõ ràng và chính xác.

Bắt đầu bằng cách kiểm tra bài viết của bạn bằng các công cụ miễn phí như Grammarly. Nó sẽ tìm những câu phức tạp, những từ không cần thiết và đưa ra các đề xuất để bài viết mạch lạc và rõ ràng hơn.

8. Giao tiếp giữa các cá nhân

 
Kỹ sư dữ liệu là người thường xuyên liên lạc với các bên liên quan khác nhau, bao gồm các nhà phân tích dữ liệu, nhà cung cấp công nghệ chính, nhà phát triển, nhà thiết kế, khách hàng, kỹ sư máy học và những người khác.

Nghiên cứu trên LinkedIn nhận thấy rằng giao tiếp - bao gồm cả giao tiếp giữa các cá nhân - là kỹ năng mềm số một mà các nhà tuyển dụng mong muốn. Cho dù bạn là người hướng nội hay không có đủ kỹ năng giao tiếp giữa các cá nhân, bạn đều phải học chúng.

nguồn

Hãy cân nhắc bắt đầu với những lĩnh vực sau:

• Phản hồi—yêu cầu và đưa ra phản hồi cho người khác (cả bằng văn bản và lời nói)
• Lắng nghe tích cực—sử dụng lắng nghe tích cực để hiểu quan điểm của người khác và tham gia nhiều hơn vào các cuộc trò chuyện
• Ngôn ngữ cơ thể—tìm hiểu cách điệu bộ, nét mặt và cử chỉ tay có thể khiến người khác thoải mái hơn khi giao tiếp với bạn.

9. Quản lý thời gian

 
Một kỹ sư dữ liệu có kỹ năng quản lý thời gian xuất sắc có thể cải thiện mọi khía cạnh công việc của họ. Có rất nhiều thứ có thể khiến bạn mất ngủ trong nghề này, vì vậy việc có khả năng lập kế hoạch cho ngày làm việc và bám sát lịch trình là một lợi thế đáng kinh ngạc.

Lợi ích của việc quản lý thời gian giúp các kỹ sư dữ liệu hạnh phúc hơn:

• Giảm căng thẳng và lo lắng
• Cân bằng giữa công việc và cuộc sống tốt hơn
• Bàn giao dự án đúng thời hạn
• Có nhiều thời gian hơn cho các dự án cá nhân hoặc hoạt động giải trí
• Ít trì hoãn hơn.

Điều tốt là bạn có thể học cách quản lý thời gian. Có những ứng dụng hữu ích như Rừng và Thói QuenMinder (chúng rất hữu ích để giúp bạn học cách lập kế hoạch và tuân thủ lịch trình) cũng như nhiều cuốn sách bạn có thể sử dụng.

 
Tiểu sử: Dorian Martin là một nhà văn tự do chuyên nghiệp chuyên về tiếp thị kỹ thuật số, SaaS và công nghệ. Khi anh ấy không quản lý nội dung tại Nhận được lớp tốt, anh ấy thích nghiên cứu các kỹ thuật viết và là một sinh viên viết quảng cáo nói chung. Trong vòng ba năm qua, Dorian đã tốt nghiệp nhiều trường đại học trực tuyến và lấy được bằng cấp về tiếp thị.

Liên quan:

• Chúng tôi không cần nhà khoa học dữ liệu, chúng tôi cần kỹ sư dữ liệu
• 5 kỹ năng hỗ trợ có thể giúp bạn kiếm được công việc về khoa học dữ liệu
• Đọc báo giúp bạn trở thành nhà khoa học dữ liệu hiệu quả hơn như thế nào