Tại sao Data Engineering được xem là thách thức lớn cho các bạn chuyển ngành?

thach-thuc-data-engineer

Kỹ sư dữ liệu là ngành đầy thách thức, đồng thời, cũng là một ngành có mức lương cao. Đây cũng không phải là ngành luôn chào đón những ứng cử viên mới. Data engineering bản chất nó là một thuật ngữ rộng được nhắc đến nhiều trên phương tiện truyền thông. Thuật ngữ này bao hàm các công nghệ ứng dụng, các vai trò, khái niệm mơ hồ. Từ đây, các kỹ sư và sinh viên tốt nghiệp tương lai sẽ gặp nhiều khó khăn để xây dựng sự nghiệp với các khái niệm tương đối mơ hồ đó.

Có những thách thức khác nhau mà bạn sẽ phải đối mặt khi cố gắng trở thành một kỹ sư dữ liệu. Bài viết này sẽ đưa ra một số giải pháp và con đường để các bạn có thể bắt đầu tiến vào lĩnh vực này.

data-engineering

Thách thức với trong việc học trở thành kỹ sư dữ liệu

Thách thức lớn đầu tiên có liên quan đến việc thiếu cơ hội thực tế cho bạn chuyển hóa thành kinh nghiệm thực tế. Đây rõ ràng không phải là một con đường dễ dàng để bạn có thể tự đi. Cụ thể, không nhiều chương trình cao đẳng và đại học có liên quan giúp bạn chuẩn bị các kiến thức và kỹ năng cần thiết cho ngành kỹ thuật dữ liệu như xử lý dữ liệu thô, dữ liệu phi cấu trúc hoặc các khái niệm cơ sở dữ liệu cấp cao hơn. Mặc dù đa phần giáo dục đại học có giảng dạy lĩnh vực này, nhưng chủ yếu liên quan nhiều hơn đến các khía cạnh khác của khoa học dữ liệu hoặc thiên về phát triển phần mềm. Liệu đó có phải là tất cả? Vậy chuyên môn nào là cần thiết trong kỹ thuật dữ liệu? Đến nay, khái niệm Kỹ thuật dữ liệu  vẫn còn là một phần mơ hồ trong các chương trình đào tạo bậc cao đẳng đại học.

Trên thực tế, nhiều chuyên gia hiểu được những khó khăn trên sẽ biết rõ hơn về “khoảng cách” giữa các chương trình đào tạo và các kỹ năng và kinh nghiệm cần thiết trong công việc. Đó cũng là điều bạn sẽ phải đối mặt khi bạn chọn ngành này làm hướng đi mới cho sự nghiệp.

Thiếu các vị trí kỹ sư dữ liệu học việc

Ngày nay, có một vấn đề là chỉ có rất ít các công ty tuyển kỹ sư dữ liệu chưa có kinh nghiệm làm việc. Đây cũng là thách thức với việc xây dựng các kỹ năng và kinh nghiệm đưa bạn từ vị trí thấp đến một vị trí cao hơn như mong muốn. Ví dụ, bạn có thể gặp khó khăn nếu muốn trải nghiệm các quy trình ETL và kho dữ liệu. Bên cạnh đó, nếu không có quyền truy cập vào các bộ dữ liệu phức tạp lớn cũng như cơ sở hạ tầng phức tạp, bạn cũng sẽ khó có thể học hỏi được cách giải quyết nhiều bài toán liên quan đến dữ liệu.

Vì vậy, nếu không có một loạt các vị trí học việc, nhiều người có thể sẽ gặp khó khăn khi muốn trở thành một kỹ sư dữ liệu. Tuy nhiên, hiện tại nhiều công ty đang tìm cách khắc phục các vấn đề này nhưng vẫn còn chậm.

Phát triển một dự án khai thác dữ liệu đủ tốt

Vậy còn việc tự mình thực hiện các dự án và xây dựng một portfolio mà bất kỳ chuyên gia nào cũng sẽ tự hào?

Nếu bạn không ở trong lĩnh vực này hay ở một vị trí công việc có liên quan, thì bạn sẽ không thấy được những thách thức cụ thể mà bạn sẽ gặp phải với những bộ dữ liệu thô hoặc giải pháp thay thế cho các vấn đề doanh nghiệp cụ thể. Cố gắng tự giải quyết các vấn đề trên mà không có kinh nghiệm cũng sẽ gặp rất nhiều khó khăn. Ý tôi không nói điều này không thể thực hiện được. Trên thực tế, tôi đã tập hợp một danh sách các dự án dữ liệu mà tôi nghĩ là thực sự tuyệt vời. Tuy nhiên, các dự án này vẫn gặp nhiều khó khăn do các nghiên cứu về dữ liệu cũng không cho ứng dụng nhiều so với nghiên cứu, xây dựng phần mềm.

Một thách thức khác đó là sự đòi hỏi đa dạng trong bộ kỹ năng

Khi nói về lý do tại sao rất khó để bắt đầu tiến vào ngành kỹ sư dữ liệu, chúng ta cũng nên nói về bề rộng của các kỹ năng cần thiết.

Một kỹ sư dữ liệu giỏi sẽ có cơ sở lập trình, không chỉ với Python hay Scala mà còn trong một môi trường công nghệ đa dạng. Các nhà tuyển dụng có nói về “nhà khoa học hoặc kỹ sư dữ liệu full-stack” như một chén thánh trong ngành, nhưng họ không thường nói về cách đạt được các thành tích đó. Hoặc nếu được đề cập đến thì ngoài lập trình, một kỹ sư dữ liệu giỏi cũng nên có một sự hiểu biết tốt về DevOps. Họ nên biết về cách thiết lập các dịch vụ đám mây và API, biết cách làm việc với SQL cũng như tương tác với cơ sở dữ liệu NoSQL và cách các công cụ nguồn mở và nhà cung cấp có thể hoạt động cùng nhau. Bạn cũng nên có một số kinh nghiệm thực hành với các nguồn dữ liệu và kho dữ liệu.

Tất cả những điều đó đều là đã được sắp đặt hoàn hảo!

Vậy làm thế nào để bạn đạt được nó?

Cách để trở thành kỹ sư dữ liệu

Bây giờ chúng ta có thể nói về một số giải pháp có thể đưa bạn đến gần hơn với mục tiêu trở thành một kỹ sư dữ liệu giỏi.

Cách để trở thành kỹ sư dữ liệu: Các nhà phân tích và kỹ sư phần mềm

Một trong những cách tốt nhất để bước chân vô ngành này là bắt đầu ở một vị trí liên quan phổ biến hơn một chút hoặc một vị trí đơn giản nhất, thấp nhất trong ngành.

Nói cách khác, nhân viên phân tích là một tiêu chuẩn cơ bản trong CNTT. Giống như các chuỗi bán lẻ, nhân viên phân tích trong CNTT có thể có nhiều vị trí khác nhau. Bạn có thể làm ở vai trò là nhân viên phân tích dữ liệu, nhà phân tích kinh doanh hoặc nhà phân tích tài chính. Thực sự có rất nhiều vai trò với thuật ngữ phân tích có thể yêu cầu một số kỹ năng tương tự. Ví dụ: bạn có thể sẽ cần truy vấn dữ liệu và hiểu kho dữ liệu. Đây là những kỹ năng cơ bản của một kỹ sư dữ liệu.

Bằng cách này, bạn có thể sẽ làm việc gần một kỹ sư dữ liệu và thậm chí có thể có cơ hội tiếp xúc với việc xây dựng và phân tích dữ liệu. Từ đó, xây dựng được một con đường rõ ràng để bạn đi từ nhân viên phân tích đến kỹ sư dữ liệu .

Ý tưởng cơ bản là, để làm được những điều này, bạn cần xây dựng các kỹ năng cần có của một kỹ sư dữ liệu. Đồng thời, bạn cũng có hy vọng kết nối để có được sự nổi bật hơn trong công ty của bạn. Bạn có thể tiếp cận cách giải quyết những vấn đề mà chúng tôi đã đề cập ở trên.

Tương tự với những người muốn đi từ kỹ sư phần mềm đến kỹ sư dữ liệu.

Làm việc với các startup

Một con đường khác để có kinh nghiệm làm việc với dữ liệu là tham gia xuyên suốt các nhóm có những dự án mới và thú vị liên quan đến dữ liệu.

Khởi nghiệp là một nơi tuyệt vời để bắt đầu sự nghiệp công nghệ.

Các công ty khởi nghiệp thường là các nhóm nhỏ, và cạnh tranh với các công ty lớn có các nhà phát triển và kỹ sư riêng của họ để đưa ra các giải pháp dữ liệu.

Lý do tôi đề nghị làm việc với các công ty khởi nghiệp là bạn có nhiều cơ hội xây dựng kỹ năng chung hơn. Bạn có nhiều cơ hội được làm việc trong các dự án dữ liệu. Bạn có thể đảm nhiệm nhiều phần việc để phát triển nhiều kỹ năng phù hợp với bạn hơn.

Mặc dù làm việc cho các công ty khởi nghiệp không phải lúc nào cũng sinh lợi, nhưng đó có thể sẽ là một cơ hội học tập tuyệt vời.

Lộ trình thực tập

Có một cách rất khác để tiếp cận kỹ thuật dữ liệu mà bạn có thể nghĩ đến.

Nếu bạn không muốn thách thức khó khăn khi cố gắng làm việc cho các công ty khởi nghiệp, bạn có thể thử thực tập tại một trong những công ty được thành lập lâu hơn trước khi bạn có khả năng trau dồi kiến thức về DevOps, phương pháp tiếp cận đám mây và các yếu tố khác của kỹ thuật dữ liệu.

Tuy nhiên, giải pháp nào cũng có ưu và nhược điểm. Bạn sẽ không phát triển nhiều kỹ năng. Mặt khác, bạn phát triển được một số kĩ năng cụ thể khi bạn phấn đấu đạt được vị trí cao hơn.

Ngoài ra, nếu bạn hoàn thành tốt công việc, thì bạn có khả năng được giữ lại làm và sẽ không phải lo kiếm việc sau khi ra trường.

Các bước tiếp theo

Sự thật là đối với nhiều người đọc bài viết này có thể không biết vai trò của mình. Thường có những người hỏi tôi làm thế nào họ sẽ biết vị trí mà họ thích. Sự thật là điều này không chỉ tùy thuộc vào năng lực con người mà còn cả công ty và nhóm mà bạn làm việc.

Trong một số trường hợp, bạn thực sự có thể thích làm việc như một kỹ sư dữ liệu tại một công ty khởi nghiệp và không thích tại một công ty khác. Một số công ty sử dụng rất nhiều kỹ thuật coding để phát triển pipeline của  họ.

Nói chung, các bước tiếp theo của bạn để bắt đầu cuộc hành trình chinh phục ngành này là Hãy thử xây dựng một dự án kỹ thuật dữ liệu hoặc thực tập tại một công ty.

Chúc may mắn!

Tham khảo bài viết

Bài viết gốc: How to break into Data Engineering and why it’s so hard?

Link bài viết: https://medium.com/coriers/how-to-break-into-data-engineering-and-why-its-so-hard-afe023922ef6

Biên dịch: Thành Trung

Biên tập: Mary

Bài viết có hữu ích không?

Các bài viết liên quan

flirt4free sito di incontri

Un arnese da dungeon di abile botta fetish

how to see who likes you on tinder review

ten. Allow her to generate have confidence in you

love ru sign in

18 Wedding Class Games Your guests Would like

militarycupid-recenze Seznamka

six. Sign-up online dating sites and you can qualities one to target rich website subscribers

Escort escort orlando

Do not get myself wrong; I'm an individual guy who's towards the matchmaking

adventure-dating-nl MOBIELE SITE

There is no better method to finish your day instead of sharing that it meme gif with your loved ones?

fastflirting Zaloguj si?

The working platform are right for small hookups

puerto-rico-chat-rooms dating

Ways to get an effective screenwriting broker and you can manager action six: choose wisely

sites-de-rencontre-mexicains avis

Paree list acquisition habitation 2021 — au Top 10+ demande a placer quand d’achat d’une logement

quickflirt kosten

Lass mich daruber erzahlen ruhen Eltern, entsprechend Die leser man sagt, sie seien, Jedoch befinden Die Kunden, entsprechend Eltern schuften

writers-dating dating

Amid all this, Ghanaian ladies are nonetheless thought to be beautiful and you will classic

hot or not Zaloguj si?

Mom Necklace, Mother-in-laws Necklace, On my Date’s Mommy Necklace, Current To possess Boyfriend’s Mom Mommy’s Time

girlsdateforfree mobile site

Relationships versus. Relationships: 15 Differences You have to know In the

dating-in-spanish mobile site

Think about, when you ask some body out, it's the start of exactly what will possibly feel a committed relationship

Bình luận của bạn

MiEdu - AI Your Career

Bài viết mới nhất

Theo dõi trên Facebook

Chia sẻ bài viết cho bạn bè

Share on facebook
Share on linkedin

© Copyright 2021 - Công ty Đào tạo và Hướng nghiệp thông minh Miedu

Sign Up and Start Learning

Hạn sử dụng đến 20/01/2022

TÌM HIỂU khóa
Full Stack data Science
-30%

Bảo hành học tập trọn đời cho người chuyển đổi công việc!