Các kỹ sư dữ liệu cần phải đạt đến trình độ cao nhất để có thể tiến lên, nhưng thường có những lỗ hổng trong kỹ năng của họ cần được lấp đầy.
Nếu bạn là một kỹ sư dữ liệu hoặc đang có nguyện vọng trở thành một kỹ sư dữ liệu, bạn cần có nhiều kỹ năng chuyên môn để có thể cạnh tranh trong lĩnh vực này và giành được những công việc tốt nhất.
Vì vậy, cách tốt nhất để phát triển là không tập trung vào một chuyên môn nào mà phải tìm kiếm mọi khả năng và bồi dưỡng chúng một cách kỹ lưỡng.
Như đã nói, bây giờ là thời điểm hoàn hảo để xem xét các kỹ năng chủ chốt mà các kỹ sư dữ liệu hiện đại cần có, giúp bạn có khuôn khổ để tuân theo khi theo đuổi mục tiêu nghề nghiệp của riêng mình và phát triển trong lĩnh vực này.
Thể hiện trình độ lập trình cốt lõi với Python và SQL
Sự thành thạo trong các ngôn ngữ lập trình cụ thể là nền tảng cơ bản đối với kỹ thuật dữ liệu, nhưng vẫn còn rất nhiều lựa chọn khác – sau đây là lý do tại sao việc thành thạo Python và SQL nên được ưu tiên hàng đầu của bạn:
Trăn
Được biết đến với tính linh hoạt và dễ sử dụng, Python là một công cụ mạnh mẽ trong việc xử lý và phân tích dữ liệu. Các thư viện mở rộng của nó, chẳng hạn như Pandas để xử lý dữ liệu và TensorFlow để học máy, khiến nó trở thành một công cụ vô giá.
Mặc dù trong phạm vi phát triển, nó có thể ít được sử dụng rộng rãi hơn JavaScript hoặc HTML, nhưng nó vẫn là một ngôn ngữ 49,28% lập trình viên có trong tủ đồ của họ và đối với các ứng dụng dựa trên dữ liệu, đây là lựa chọn hàng đầu.
SQL
Ngôn ngữ này vẫn là tiêu chuẩn vàng để quản lý cơ sở dữ liệu. Cho dù bạn đang truy vấn các tập dữ liệu lớn hay thực hiện các phép nối phức tạp, SQL là điều cần thiết để trích xuất thông tin chi tiết có thể hành động được từ cơ sở dữ liệu quan hệ – chẳng hạn như cho mục đích tiếp thị.
Một ví dụ thực tế
Hãy xem xét một tình huống trong đó một công ty cần phân tích các mô hình hành vi của khách hàng từ cơ sở dữ liệu bán hàng của mình để điều chỉnh các chiến lược tiếp thị một cách hiệu quả.
Khi sử dụng Python, kỹ sư dữ liệu có thể viết các tập lệnh để tự động trích xuất và chuyển đổi dữ liệu này; sau đó sử dụng SQL, họ có thể thực hiện các truy vấn phức tạp để khám phá các xu hướng giúp đưa ra các quyết định chiến lược.
Vì vậy, như bạn có thể thấy, việc nắm vững các ngôn ngữ này không chỉ cho phép bạn xử lý các công việc hàng ngày hiệu quả hơn mà còn định vị bạn là một người chơi chủ chốt trong các hoạt động kinh doanh chiến lược. Và nếu bạn muốn chứng minh khả năng của mình một cách rõ ràng, hãy chọn trở thành Kỹ sư dữ liệu được chứng nhận là một bước đi hợp lý – vì nó chứng tỏ bạn có đủ khả năng theo cách hiệu quả và được công nhận.
Nguồn hình ảnh: Pexels
Hiểu về Hệ thống phân tán
Để các kỹ sư dữ liệu có thể mở rộng quy mô hoạt động hoặc tăng tốc độ xử lý, việc nắm bắt thông tin về các hệ thống phân tán là điều bắt buộc. Sau đây là những điều bạn cần biết về lĩnh vực quan trọng này:
Khả năng mở rộng và khả năng chịu lỗi
Hệ thống phân tán cho phép xử lý dữ liệu trên nhiều máy, không chỉ cải thiện hiệu suất mà còn cung cấp khả năng dự phòng trong trường hợp hệ thống gặp sự cố.
Khung xử lý dữ liệu
Các công nghệ như Apache Hadoop và Apache Spark là then chốt – và chúng ta sẽ đề cập thêm về chúng sau. Ví dụ, hệ sinh thái Hadoop có thành tích đã được chứng minh về khả năng xử lý dữ liệu lớn hiệu quả về mặt chi phí trong khi Spark cung cấp tốc độ và tính dễ sử dụng vượt trội cho phân tích thời gian thực.
Điều này có ý nghĩa quan trọng vì trong khi phân tích dữ liệu được coi là ưu tiên đầu tư của 87,9% công tychỉ có 37% tin rằng họ đã cải thiện thành công chất lượng dữ liệu mà họ có – và do đó, một kỹ sư lành nghề là vô cùng có giá trị trong bối cảnh này.
Một ví dụ thực tế
Một công ty bán lẻ có thể sử dụng Hadoop để lưu trữ và xử lý nhiều năm dữ liệu giao dịch của khách hàng được phân phối trên hàng trăm máy chủ. Sử dụng Spark, sau đó họ có thể thực hiện phân tích thời gian thực đối với các giao dịch gần đây để điều chỉnh giá hoặc khuyến mại một cách năng động trong các giai đoạn nhu cầu cao.
Việc nắm bắt các công nghệ này trang bị cho bạn khả năng lãnh đạo các dự án đòi hỏi giải pháp cơ sở hạ tầng mạnh mẽtất nhiên là rất quan trọng đối với các doanh nghiệp xử lý dữ liệu quy mô lớn.
Nguồn hình ảnh: Ảnh: Pixabay
Đánh giá cao các quy trình ETL
Quản lý hiệu quả các quy trình Trích xuất, Chuyển đổi, Tải (ETL) là một kỹ năng quan trọng khác đối với các kỹ sư dữ liệu – và thực sự có cả một ngành công nghiệp được xây dựng xung quanh các nền tảng phần mềm và công cụ được tạo ra để quản lý điều này, với giá trị định giá 11,86 tỷ đô la trong phân tích thị trường mới nhất hiện có. Sau đây là tổng quan về lý do tại sao việc rèn luyện kỹ năng này là cần thiết:
Khả năng lấy dữ liệu hiệu quả từ nhiều nguồn khác nhau là rất quan trọng. Điều này bao gồm việc xử lý các định dạng và cấu trúc khác nhau như JSON, XML hoặc trực tiếp từ API.
Chuyển đổi dữ liệu
Các kỹ thuật như chuẩn hóa, tổng hợp và làm sạch dữ liệu được áp dụng để đảm bảo rằng tập dữ liệu có thể sử dụng để phân tích. Kiến thức nâng cao về các quy trình này giúp giảm lỗi và cải thiện chất lượng dữ liệu.
Đang tải dữ liệu
Sau khi chuyển đổi, việc tải dữ liệu vào hệ thống lưu trữ phù hợp cho phép phân tích sâu hơn hoặc thực hiện các hoạt động kinh doanh thông minh.
Một ví dụ thực tế
Hãy xem xét một công ty dịch vụ tài chính cần thông tin chi tiết hàng ngày về xu hướng thị trường. Một quy trình ETL hiệu quả có thể bao gồm việc trích xuất dữ liệu giao dịch trên nhiều sàn giao dịch chứng khoán, chuyển đổi dữ liệu này để phù hợp với các công cụ phân tích của công ty và tải dữ liệu vào cơ sở dữ liệu được điều chỉnh hiệu suất mỗi ngày trước khi thị trường mở cửa.
Tóm lại, việc quen thuộc với ETL có thể thúc đẩy trình độ chuyên môn của bạn và tăng cường khả năng hỗ trợ các quyết định dựa trên phân tích trong môi trường thời gian thực.
Trước đó chúng tôi đã đề cập rằng các công cụ dữ liệu như Apache Hadoop và Spark thường là yêu cầu để đáp ứng nhu cầu của các doanh nghiệp hiện đại – và do đó, việc sử dụng các công cụ này là một kỹ năng cần được nuôi dưỡng theo đúng nghĩa của nó. Sau đây là tổng quan nhanh về từng công cụ:
Apache Hadoop
Lý tưởng để xử lý lượng dữ liệu lớn trên môi trường phân tán. Nó sử dụng HDFS (Hệ thống tệp phân tán Hadoop) để truy cập dữ liệu ứng dụng với thông lượng cao.
Theo một nghiên cứu của Allied Market Research, thị trường Hadoop dự kiến sẽ tăng trưởng lên hơn 842 tỷ đô la vào năm 2030phản ánh nhu cầu ngày càng tăng về các giải pháp dữ liệu lớn có khả năng mở rộng và yêu cầu các kỹ sư dữ liệu phải bắt kịp tốc độ.
Tia lửa Apache
Được biết đến với tốc độ xử lý phân tích, Spark hoạt động cả trong bộ nhớ và trên đĩa. Nó đặc biệt phù hợp với máy học, phát trực tuyến thời gian thực và các thuật toán phức tạp đòi hỏi truy cập lặp lại nhanh vào các tập dữ liệu.
Một ví dụ thực tế
Hãy tưởng tượng một công ty thương mại điện tử xử lý dữ liệu do người dùng tạo ra hàng ngày vượt quá terabyte. Bằng cách tận dụng Hadoop để lưu trữ hiệu quả về mặt chi phí và xử lý hàng loạt kết hợp với Spark để có thuật toán đề xuất theo thời gian thực, công ty có thể nâng cao trải nghiệm người dùng thông qua các đề xuất mua sắm được cá nhân hóa trong khi quản lý hiệu quả các hoạt động phụ trợ.
Về cơ bản, việc thành thạo các công nghệ này cho phép bạn đi đầu trong việc giải quyết một số thách thức dữ liệu lớn nhất hiện nay – và do đó nâng cao đáng kể khả năng tuyển dụng (và tiềm năng kiếm tiền) của bạn.
Giao tiếp hiệu quả để chuyển đổi dữ liệu thành chiến lược
Khả năng truyền đạt thông tin phức tạp một cách rõ ràng và hiệu quả là một trong những kỹ năng mềm quan trọng nhất đối với kỹ sư dữ liệu – vì nó kết nối thế giới kỹ thuật với những hiểu biết chiến lược về kinh doanh và được áp dụng trong các bối cảnh sau:
Bài trình bày của các bên liên quan
Việc điều chỉnh thông điệp của bạn theo đối tượng – dù là giám đốc điều hành hay nhóm tiếp thị – là chìa khóa để đảm bảo rằng những hiểu biết dựa trên dữ liệu của bạn có thể thực hiện được và dễ hiểu.
Tài liệu
Việc viết tài liệu rõ ràng, súc tích về quy trình dữ liệu của bạn cho phép các thành viên khác trong nhóm hiểu và có khả năng sao chép công việc của bạn mà không cần hướng dẫn liên tục.
Các buổi đào tạo
Thỉnh thoảng, bạn sẽ cần tổ chức các buổi đào tạo cho nhân viên không chuyên về kỹ thuật, giúp họ sử dụng tốt hơn các công cụ dữ liệu có sẵn.
Một ví dụ thực tế
Hãy tưởng tượng một kịch bản mà một kỹ sư dữ liệu cần giải thích kết quả của một mô hình dự đoán phức tạp dự báo xu hướng bán hàng. Bằng cách sử dụng hình ảnh trực quan đơn giản và các phép loại suy dễ liên hệ, họ đã giúp nhóm bán hàng hiểu cách họ có thể điều chỉnh chiến lược của mình dựa trên những hiểu biết này.
Tất cả những điều này quan trọng nhất vì các doanh nghiệp hiện đang chuyển sang nền văn hóa lấy dữ liệu làm trọng tâm, tuy nhiên chỉ 21% tin rằng họ đã đưa một giải pháp vào thực tế thành công. Đây là vấn đề mà các kỹ sư dữ liệu có thể giải quyết – miễn là kỹ năng giao tiếp của họ đạt yêu cầu.
Nguồn hình ảnh: Pexels
Giải quyết vấn đề ngay lập tức
Tư duy phân tích hiệu quả và các phương pháp tiếp cận hướng đến giải pháp có thể tác động đáng kể đến kết quả của dự án, do đó các kỹ sư dữ liệu cần lưu ý những điều sau để có thể hoạt động tối ưu hàng ngày trong vai trò của mình:
Xác định vấn đề
Hiểu nhanh mọi sự khác biệt trong quy trình hoặc đầu ra dữ liệu là một phần công việc mà một kỹ sư dữ liệu phải làm. Điều này có thể bao gồm gỡ lỗi mã, tối ưu hóa lưu trữ dữ liệu hoặc sửa đổi quy trình làm việc dữ liệu để cải thiện hiệu quả.
Tư duy chiến lược
Áp dụng phương pháp tiếp cận chiến lược để giải quyết vấn đề đảm bảo rằng các giải pháp không chỉ giải quyết được các vấn đề trước mắt mà còn phù hợp với các mục tiêu kinh doanh dài hạn – tất cả những điều này sẽ giúp ích nếu bạn muốn trở thành nhà lãnh đạo.
Giải pháp sáng tạo
Việc đưa sự sáng tạo vào quá trình giải quyết vấn đề có thể dẫn đến việc sử dụng công nghệ một cách sáng tạo, giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực.
Một ví dụ thực tế
Hãy xem xét một công ty viễn thông đang phải đối mặt với tình trạng khách hàng bỏ đi. Bằng cách xác định các mô hình trong dữ liệu hành vi của khách hàng, một kỹ sư dữ liệu lành nghề có thể phát triển một thuật toán dự đoán tình trạng bỏ đi tiềm ẩn. Việc triển khai các biện pháp can thiệp có mục tiêu dựa trên những dự đoán này sau đó có thể làm giảm đáng kể tỷ lệ bỏ đi.
Phát triển các kỹ năng giải quyết vấn đề mạnh mẽ cho phép bạn giải quyết các vấn đề kỹ thuật một cách hiệu quả và cũng đóng góp có ý nghĩa vào việc đạt được các mục tiêu chiến lược của tổ chức – điều này thường có nghĩa là định hình lại cách tiếp cận các câu đố toàn bộ.
Không thể định lượng được lợi ích tiềm năng theo từng trường hợp cụ thể, nhưng các doanh nghiệp có thể thấy sự cải thiện từ 10% đến 60% về kết quả mong muốn khi việc giải quyết vấn đề được thực hiện nghiêm túc và xử lý một cách chiến lược.
Hợp tác với đồng nghiệp
Các dự án dữ liệu chắc chắn có nhiều mặt và liên quan đến nhiều nhóm lớn và đa dạng để có thể bắt đầu. Tất nhiên, điều này có nghĩa là khả năng cộng tác hiệu quả là kỹ năng không thể thiếu đối với bất kỳ bên liên quan nào.
Các kỹ sư dữ liệu phải làm việc nhịp nhàng giữa các phòng ban và chuyên ngành để đảm bảo các giải pháp dữ liệu đáp ứng các mục tiêu kinh doanh rộng hơn, với những cân nhắc sau đây:
Các nhóm chức năng chéo
Việc hợp tác với các chuyên gia từ nhiều phòng ban khác nhau như CNTT, tiếp thị và tài chính giúp hình thành cái nhìn toàn diện về nhu cầu kinh doanh và cách dữ liệu có thể thúc đẩy các mục tiêu đó – và được nâng cao hơn nữa khi sử dụng các công cụ cộng tác.
Vòng phản hồi, không phải là buồng vọng
Việc thiết lập cơ chế phản hồi thường xuyên đảm bảo rằng các sáng kiến về dữ liệu phù hợp với kỳ vọng của người dùng và mục tiêu kinh doanh – nhưng không được phép trở thành nơi chỉ có một số ít quan điểm được thể hiện.
Giải quyết xung đột
Giải quyết những bất đồng hoặc hiểu lầm sẽ đảm bảo các dự án vẫn đi đúng hướng theo mục tiêu chiến lược.
Một ví dụ thực tế
Giả sử một chuỗi bán lẻ đang tung ra dòng sản phẩm mới và dựa vào phân tích dự đoán để phân phối hàng tồn kho.
Một kỹ sư dữ liệu làm việc chặt chẽ với cả nhóm chuỗi cung ứng và giám đốc bán hàng có thể cung cấp thông tin chi tiết đảm bảo duy trì mức tồn kho tối ưu trên khắp các cửa hàng, do đó ngăn ngừa tình trạng tồn kho thiếu hoặc thừa.
Tất cả những điều này đều có liên quan vì có bằng chứng xác thực cho thấy các vấn đề về hợp tác chính là nguyên nhân cốt lõi khiến nhiều dự án tại nơi làm việc bị đình trệ hoặc thất bại.
Làm việc cùng nhau giúp mọi người tập trung vào nhiệm vụ trong tầm tay dài hơn 64% hơn là nếu họ làm việc một mình – và hơn nữa nếu có mục tiêu và động lực rõ ràng đằng sau điều này, hiệu suất sẽ được tăng lên ở mức độ lớn hơn nữa. Nếu bạn là một kỹ sư dữ liệu có thể là chất xúc tác cho sự hợp tác, phần thưởng sẽ theo sau.
Xử lý Quản trị Dữ liệu
Quản trị dữ liệu vừa là yêu cầu tuân thủ đối với doanh nghiệp vừa là tài sản chiến lược đối với bất kỳ kỹ sư dữ liệu nào theo hiệp hội. Việc nắm bắt thông tin và triển khai các khuôn khổ quản trị dữ liệu mạnh mẽ đảm bảo dữ liệu vẫn chính xác, có thể truy cập và an toàn – với các bước sau đây được đưa vào:
Quản lý chất lượng dữ liệu
Đảm bảo tính chính xác và nhất quán của dữ liệu trên nhiều nền tảng giúp ngăn ngừa những sai lầm tốn kém và cải thiện quy trình ra quyết định – đây là vấn đề chúng tôi đã đề cập trước đó nhưng cần được nhắc lại.
Kiểm soát truy cập
Thiết lập quyền người dùng phù hợp sẽ bảo vệ thông tin nhạy cảm khỏi bị truy cập trái phép đồng thời cho phép các bên liên quan cần thiết tận dụng dữ liệu một cách hiệu quả. Với việc vi phạm hiện nay gây thiệt hại cho doanh nghiệp trung bình hơn 4 triệu đô lađây là mối quan tâm then chốt.
Tuân thủ quy định
Việc cập nhật các quy định về quyền riêng tư dữ liệu như GDPR ở Châu Âu hoặc CCPA ở California giúp tránh các hình phạt pháp lý và duy trì niềm tin của công chúng bằng cách đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu của người tiêu dùng.
Một ví dụ thực tế
Hãy tưởng tượng một nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe quản lý hồ sơ bệnh nhân. Bằng cách triển khai các chính sách quản lý dữ liệu toàn diện, họ không chỉ đảm bảo tuân thủ các quy định của HIPAA mà còn cải thiện tính toàn vẹn và độ tin cậy của dữ liệu bệnh nhân được các chuyên gia chăm sóc sức khỏe sử dụng để có kết quả điều trị tốt hơn.
Cho rằng chỉ 42% doanh nghiệp đang hướng tới tối ưu hóa quản trị dữ liệu để thúc đẩy sự tuân thủ và năng suất cảm thấy rằng họ đang đi đúng hướng với tham vọng này, việc củng cố chuyên môn của bạn trong lĩnh vực này sẽ khiến bạn trở nên không thể thiếu đối với các nhà tuyển dụng hiện tại và tương lai.
Nguồn hình ảnh: Ảnh: Pixabay
Phần kết luận
Những kỹ năng này, một số dành riêng cho kỹ thuật dữ liệu trong khi một số khác có thể áp dụng cho mọi lĩnh vực chuyên môn, đều đáng để trau dồi bất kể mục tiêu dài hạn của bạn là gì.
Việc nắm bắt nhanh các ngôn ngữ lập trình và công cụ dữ liệu lớn rất quan trọng đối với thành công của một số dự án cụ thể, nhưng cũng có thể áp dụng cho các vai trò cấp quản lý sau này trong sự nghiệp của bạn, ví dụ. Và các kỹ năng mềm bao gồm giao tiếp hiệu quả và hợp tác liền mạch sẽ cải thiện triển vọng của bạn trên mọi phương diện.
Bây giờ đến lượt bạn dẫn đầu và bắt đầu cuộc phiêu lưu nâng cao kỹ năng của mình – vì đích đến cuối cùng có thể thay đổi cuộc đời bạn.
