Công việc của kỹ sư dữ liệu mang tính kỹ thuật cao. Họ chịu trách nhiệm thiết kế và duy trì các kiến trúc hệ thống dữ liệu, kết hợp các khái niệm từ cơ sở hạ tầng phân tích đến kho dữ liệu. Kỹ sư dữ liệu cần có hiểu biết vững chắc về các ngôn ngữ kịch bản thường được sử dụng và phải hỗ trợ sự phát triển ổn định về Chất lượng dữ liệu được cải thiện và số lượng tăng lên bằng cách tận dụng và cải thiện hệ thống phân tích dữ liệu. Kỹ sư dữ liệu cũng chịu trách nhiệm tạo ra các bước và quy trình được sử dụng trong mô hình hóa, khai thác, xác minh và thu thập.

Sản phẩm nhu cầu về kỹ sư dữ liệu lành nghề được dự đoán sẽ tăng trưởng nhanh chóng. Trong thế giới hiện đại, các doanh nghiệp và tổ chức đòi hỏi một nền tảng vững chắc. Kiến trúc dữ liệu để lưu trữ và truy cập dữ liệu. Cần có kỹ sư dữ liệu khi một tổ chức mở rộng sang sử dụng Khoa học dữ liệu. Do đó, gần đây đã có một cuộc tuyển dụng kỹ sư dữ liệu.

Kỹ sư dữ liệu so với Nhà khoa học dữ liệu

Sản phẩm kỹ năng và trách nhiệm các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu thường chồng chéo lên nhau, mặc dù hai vị trí này ngày càng trở nên tách biệt thành các vai trò riêng biệt. Các nhà khoa học dữ liệu có xu hướng tập trung vào việc dịch dữ liệu lớn vào hoạt động kinh doanh thông minh, trong khi các kỹ sư dữ liệu tập trung nhiều hơn vào việc xây dựng Kiến trúc dữ liệu và cơ sở hạ tầng để tạo dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu cần các kỹ sư dữ liệu để tạo ra môi trường và cơ sở hạ tầng mà họ làm việc.

Một nhà khoa học dữ liệu tập trung nhiều hơn vào việc tương tác với cơ sở hạ tầng hơn là xây dựng và bảo trì nó. Các nhà khoa học dữ liệu được giao trách nhiệm lấy dữ liệu thô và biến nó thành thông tin hữu ích, dễ hiểu và có thể hành động. Các nhà khoa học dữ liệu làm việc với dữ liệu lớn và các kỹ sư dữ liệu làm việc với cơ sở hạ tầng và nền tảng dữ liệu.

Cơ sở dữ liệu

A nền tảng dữ liệu hỗ trợ tất cả các loại báo cáo và phân tích. Mục tiêu của kỹ sư dữ liệu là cung cấp dữ liệu đáng tin cậy, tích hợp và cập nhật từng phút để hỗ trợ báo cáo và phân tích. Nền tảng dữ liệu mạnh mẽ mang lại cho các tổ chức những lợi ích to lớn, giúp họ hoạt động hiệu quả hơn trong hành vi và ra quyết định. Những lợi ích hữu ích bao gồm:

• Cải thiện giao tiếp và hợp tác tổ chức
• Mua sắm dữ liệu một lần
• Một phiên bản duy nhất của hồ sơ được lưu giữ
• Hỗ trợ sự hiểu biết chung về thông tin trong toàn doanh nghiệp

Bằng cách không triển khai nền tảng dữ liệu hiệu quả, một tổ chức hiện đại sẽ tăng rủi ro bảo mật của chính mình và hỗ trợ sự thiếu hiệu quả trong tổ chức. Nền tảng dữ liệu kém có thể cung cấp nhiều câu trả lời cho cùng một câu hỏi và hỗ trợ các quyết định kinh doanh kém thông minh hơn.

Kỹ năng kỹ thuật dữ liệu

Kỹ sư dữ liệu cần có hiểu biết tốt về quản lý cơ sở dữ liệu, bao gồm kiến ​​thức chuyên sâu về Structured Query Language (SQL). Họ xây dựng cơ sở hạ tầng, công cụ, khuôn khổ và dịch vụ. Một số người tin rằng kỹ thuật dữ liệu đã trở nên giống với công nghệ phần mềm và phát triển ứng dụng hơn là Khoa học dữ liệu. Các kỹ năng hữu ích khác bao gồm:

• Có kinh nghiệm với Apache Hadoop, Hive, MapReduce và Hbase.
• học máy (ML) chủ yếu là trọng tâm của các nhà khoa học dữ liệu, nhưng một số hiểu biết về nó cũng rất quan trọng đối với kỹ thuật dữ liệu. ML được liên kết chặt chẽ với dữ liệu lớn. (ML đã hợp lý hóa việc xử lý dữ liệu lớn và hỗ trợ nhiều kỹ thuật để xử lý dữ liệu lớn và hiểu ý nghĩa của nó.)
• Kiến thức về mã hóa chắc chắn là một lợi thế. Làm quen với C/C++, Java, Python, Perl, Golang hoặc các ngôn ngữ khác có thể rất hữu ích. Hiểu biết tốt về Linux, UNIX và Solaris cũng rất hữu ích vì các hệ thống này có quyền truy cập root đáng kể vào chức năng và phần cứng của hệ điều hành.
• ETL (Trích xuất, chuyển đổi và tải) kinh nghiệm là điều cần thiết cho vị trí này. ETL là một quy trình lưu trữ dữ liệu được sử dụng để lấy dữ liệu ra khỏi hệ thống nguồn và sau đó lưu trữ nó trong kho dữ liệu. Làm quen với các công cụ ETL, chẳng hạn như segment or Nhà xây dựng kho Oraclevà các giải pháp lưu trữ dữ liệu như Hoảng loạn or Redshift, khá có giá trị.

ETL (Trích xuất, chuyển đổi và tải)

Trong thế giới điện toán, ETL được sử dụng trong cơ sở dữ liệu và xây dựng kho. Việc trích xuất, chuyển đổi và tải trở nên phổ biến trong những năm 1970. Trích xuất dữ liệu mô tả dữ liệu được trích xuất từ ​​các nguồn dữ liệu đồng nhất hoặc không đồng nhất. Chuyển đổi dữ liệu thể hiện dữ liệu được dịch sang cấu trúc hoặc định dạng phù hợp cho mục đích lưu trữ (và sau này là nghiên cứu và phân tích). Tải dữ liệu là quá trình tải dữ liệu đã dịch xuống trung tâm dữ liệu, kho dữ liệu hoặc kho dữ liệu.

Một hệ thống ETL được thiết kế tốt có thể trích xuất dữ liệu từ hệ thống nguồn và thực thi các tiêu chuẩn chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu. Nó cũng có thể cung cấp dữ liệu ở định dạng sẵn sàng để trình bày, cho phép các nhà phát triển xây dựng một ứng dụng và người dùng cuối sẽ quyết định giá trị của nó.

Các hệ thống ETL theo truyền thống tích hợp dữ liệu từ một số ứng dụng và từ các nhà cung cấp và phần cứng máy tính khác nhau. Các hệ thống riêng biệt chứa dữ liệu gốc thường được vận hành và kiểm soát bởi những người khác nhau. Ví dụ, người quản lý hệ thống kế toán tiền lương có thể kết hợp dữ liệu từ việc bán hàng và mua hàng.

Kho dữ liệu

Kho dữ liệu được sử dụng để lưu trữ, báo cáo và phân tích dữ liệu. Điều cần thiết trong sự phát triển của nền kinh tế hiện đại kinh doanh thông minh. Kho dữ liệu được sử dụng để lưu trữ tập trung dữ liệu tích hợp đến từ một hoặc nhiều nguồn. Chúng lưu trữ cả dữ liệu hiện tại và lịch sử, được sử dụng để phát triển các báo cáo phân tích.

Nếu không có Kho dữ liệu (hoặc các hồ dữ liệu đối tác kiến ​​trúc được cập nhật của họ), việc xử lý dữ liệu lớn - và mọi hoạt động liên quan đến Khoa học dữ liệu - trở nên cực kỳ tốn kém hoặc không thể mở rộng được. Nếu không có kho dữ liệu được thiết kế thông minh, các nhà phân tích có thể dễ dàng báo cáo các kết quả khác nhau sau khi nghiên cứu cùng một câu hỏi. Họ cũng có thể vô tình cố gắng nghiên cứu cơ sở dữ liệu sản xuất (trong khi thiếu kho dữ liệu) và gây ra sự chậm trễ hoặc ngừng hoạt động.

Trở thành kỹ sư dữ liệu

Nói chung, kỹ sư dữ liệu phải có bằng Công nghệ thông tin hoặc Khoa học máy tính kết hợp với các chứng chỉ và đào tạo khác. Các trường kỹ thuật dữ liệu thường tiếp cận giáo dục một cách linh hoạt hơn do nhu cầu cá nhân hóa hơn của từng môi trường làm việc.

Bằng cấp và đào tạo chuyên ngành là quan trọng, nhưng tự nó thôi thì chưa đủ. Chứng chỉ bổ sung có thể cực kỳ có giá trị. Các chứng chỉ kỹ thuật dữ liệu hữu ích bao gồm:

Chứng chỉ thứ cấp cũng có sẵn. Ví dụ, MCSE (Chuyên gia giải pháp được chứng nhận của Microsoft) bao gồm nhiều chủ đề và áp dụng các chứng chỉ phụ cho các chủ đề cụ thể, bao gồm MCSE: Quản lý dữ liệu và phân tích; MCSA: Báo cáo thông tin kinh doanh; và MCSA: Nền tảng đám mây của Microsoft. Ngoài ra, các sự kiện trong ngành dữ liệu có thể cung cấp một nguồn đào tạo và giáo dục tuyệt vời (đồng thời mang đến cơ hội tuyệt vời để kết nối mạng). Các khóa học trực tuyến cũng có thể cung cấp những khóa đào tạo hữu ích cho các tình huống cụ thể; có rất nhiều có sẵn.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.dataversity.net/want-data-engineer/