5 kỹ năng Kỹ thuật Dữ liệu thiết yếu cho năm 2026

Vì sao theo đuổi nghề Kỹ thuật Dữ liệu?

Hơn 10 năm trước, khoa học dữ liệu được mệnh danh là công việc hấp dẫn nhất của thế kỷ 21. Điều này thổi bùng một lĩnh vực vốn đã phát triển mạnh, và các nhà khoa học dữ liệu bắt đầu bùng nổ trên thị trường lao động. Tuy nhiên, cùng với nhu cầu phân tích và mô hình dự đoán, các ông lớn công nghệ như Facebook và AirBnB nhanh chóng nhận ra nhu cầu về con người và công cụ phù hợp để thu thập, lưu trữ, quản lý và chuyển đổi dữ liệu, để khi đến tay các nhà khoa học dữ liệu, dữ liệu đã ở trạng thái dễ tiếp cận cao. Và đó là lúc kỹ sư dữ liệu xuất hiện.

Kỹ thuật dữ liệu đã chứng kiến mức tăng trưởng mạnh mẽ trong vài năm qua. Từ 2021 đến 2022, các vị trí kỹ thuật dữ liệu tăng 100%, vượt cả nhà khoa học dữ liệu (68%). Đây cũng là lĩnh vực có lượng tin tuyển dụng đứng thứ 4 so với các vai trò công nghệ khác. Điều này cho thấy nhu cầu cao đối với kỹ sư dữ liệu trên thị trường việc làm hiện nay.

Thực tế là chừng nào dữ liệu còn được sử dụng trong doanh nghiệp để thúc đẩy ra quyết định hoặc trả lời các câu hỏi kinh doanh, nhu cầu về kỹ sư dữ liệu sẽ vẫn còn. Vì vậy, nếu bạn quan tâm theo đuổi nghề kỹ thuật dữ liệu, chưa bao giờ có thời điểm nào tốt hơn hiện tại. 

(Nguồn dữ liệu: DICE, biểu đồ do tác giả tạo)

Vai trò và trách nhiệm của Kỹ sư Dữ liệu

Vai trò của kỹ sư dữ liệu vô cùng đa dạng và hoàn toàn phụ thuộc vào quy mô công ty cùng công nghệ và hạ tầng họ sở hữu. Ngay cả những công ty có công nghệ tương tự cũng có thể tuyển kỹ sư dữ liệu cho hai mục đích hoàn toàn khác nhau. 

Tuy vậy, vai trò và trách nhiệm của kỹ sư dữ liệu thường rơi vào một trong bốn nhóm cốt lõi sau:

• Tổng quát
• Chuyên gia lưu trữ dữ liệu
• Chuyên gia lập trình và pipeline
• Chuyên gia phân tích

Mỗi nhóm này (trừ tổng quát) tương ứng với một tập kỹ năng và công cụ cụ thể cần được thành thạo để làm việc hiệu quả. Biết mình muốn làm ở nhóm nào sẽ giúp bạn tập trung học tập. Hãy cùng điểm qua từng nhóm.

Tổng quát

Kỹ sư dữ liệu tổng quát tham gia vào mọi khía cạnh thu thập, lưu trữ, phân tích và di chuyển dữ liệu. Họ thường làm việc tại các công ty nhỏ hoặc các công ty đang ở giai đoạn đầu của phân tích với đội dữ liệu nhỏ.

Đây là vai trò khó nhất trong kỹ thuật dữ liệu, đặc biệt với người mới. Có thể mất nhiều năm kinh nghiệm để học và sử dụng nhiều công cụ khác nhau mà công ty yêu cầu.

Chuyên gia Lưu trữ Dữ liệu

Kỹ sư dữ liệu chuyên về lưu trữ dữ liệu chịu trách nhiệm thiết lập và quản lý cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu và các nền tảng lưu trữ khác (cả trên đám mây và tại chỗ). 

Một số ví dụ về công cụ lưu trữ dữ liệu:

• Cơ sở dữ liệu quan hệ và phi quan hệ như SQL, NoSQL và PostgreSQL
• Kho dữ liệu như Redshift và Panoply
• Hệ thống dữ liệu lớn như Hadoop và Spark
• Cơ sở dữ liệu đám mây như AWS RDS và Microsoft Azure

Những kỹ sư này cần hiểu vững kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu. Nền tảng lưu trữ được chọn phải được tối ưu để hoạt động hiệu quả trong giới hạn ngân sách của công ty. Khi cơ sở dữ liệu hoặc kho dữ liệu đã được thiết kế và thiết lập, nó cần được nạp dữ liệu. Một hệ thống ETL hiệu quả cũng phải được thiết kế để dẫn dữ liệu vào từ có thể nhiều nguồn khác nhau.

Chuyên gia Lập trình và Pipeline

Kỹ sư dữ liệu chuyên về lập trình và pipeline chịu trách nhiệm tạo và quản lý luồng và chuyển động của dữ liệu. Họ phải quen thuộc với nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau và có khả năng tích hợp với nhiều nền tảng để tạo pipeline dữ liệu, tự động hóa tác vụ và viết script. 

Đây là các ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất được kỹ sư dữ liệu sử dụng:

• Python
• Java
• C++
• Scala
• Ruby

Chuyên gia Phân tích

Kỹ sư dữ liệu chuyên về phân tích làm việc chặt chẽ với nhà khoa học dữ liệu và các chuyên gia phân tích khác. Điều này có nghĩa họ phải hiểu các công cụ, kỹ thuật và framework được sử dụng trong các dự án liên quan đến dữ liệu. 

Tùy dự án, kỹ sư dữ liệu cần quen thuộc với nhiều lĩnh vực khoa học dữ liệu và phân tích, như:

• Có khả năng thiết lập và quản lý công cụ ETL và pipeline hỗ trợ các dự án này (chẳng hạn Stitch hoặc Airflow)
• Có khả năng làm việc với dữ liệu lớn bằng công cụ như Hadoop, Spark và Kafka
• Kiến thức về công cụ BI và yêu cầu của chúng, như Power BI và Tableau
• Kiến thức về thư viện học máy, như Tensorflow, Spark và PyTorch

Yêu cầu đối với Kỹ sư Dữ liệu

Thường có ba yêu cầu chính được xem xét cho các vị trí kỹ sư dữ liệu:

• Bằng cấp
• Chứng chỉ
• Kinh nghiệm

Hầu hết kỹ sư dữ liệu có bằng cử nhân hoặc nền tảng về khoa học máy tính, kỹ thuật, toán học, hoặc lĩnh vực CNTT liên quan. Vai trò kỹ sư dữ liệu đòi hỏi khối kiến thức kỹ thuật lớn, vì vậy các công ty thường yêu cầu tối thiểu bằng cử nhân. Dù vẫn có thể vào nghề kỹ thuật dữ liệu mà không có bằng kỹ thuật, nhưng sẽ khó hơn nhiều, và bạn sẽ cần làm nhiều hơn để chứng minh năng lực.

Các chứng chỉ, như Chứng chỉ Kỹ sư Dữ liệu của chúng tôi, là bổ sung tốt cho hồ sơ, giúp bạn nổi bật so với đối thủ. Chúng chứng minh bạn hiểu rõ một số framework hoặc công cụ cần thiết cho công việc kỹ thuật dữ liệu.

Bỏ qua bằng cấp và chứng chỉ, thường rất khó để có vị trí entry-level trong kỹ thuật dữ liệu. Các công ty thường yêu cầu ít nhất vài năm kinh nghiệm ở lĩnh vực liên quan hoặc đã sử dụng các công cụ cần thiết trước khi cân nhắc ứng viên. 

Điều này có nghĩa bạn có thể cần sử dụng một vai trò liên quan đến dữ liệu khác làm bước đệm để chuyển sang kỹ thuật dữ liệu. Nhiều người thường được tuyển vào công ty với vai trò kỹ sư phần mềm, nhà phát triển BI hoặc nhà phân tích dữ liệu, rồi chuyển sang kỹ thuật dữ liệu sau vài năm tích lũy kinh nghiệm.

Top 5 kỹ năng Kỹ thuật Dữ liệu

Kỹ thuật dữ liệu là lĩnh vực cực kỳ rộng và luôn phát triển. Có rất nhiều công cụ, framework và công nghệ đến mức gần như không thể biết và thành thạo tất cả. Những công cụ bạn chọn học có thể phụ thuộc vào công ty bạn muốn phỏng vấn hoặc nhóm kỹ sư dữ liệu mà bạn hướng đến. 

Tuy nhiên, với hầu hết vai trò kỹ thuật dữ liệu, có năm mảng quan trọng bạn cần phát triển. Nếu cần điểm khởi đầu, hãy bắt đầu với các kỹ năng cốt lõi sau:

1. Kỹ năng SQL

SQL không chỉ là một kỹ năng mà còn là nền tảng của lĩnh vực kỹ thuật dữ liệu. Thành thạo SQL vượt xa các truy vấn cơ bản; nó bao gồm khả năng điều hướng và thao tác các tập dữ liệu phức tạp bằng nhiều “phương ngữ” SQL khác nhau như NoSQL cho dữ liệu phi cấu trúc, PostgreSQL cho hệ quản trị cơ sở dữ liệu hướng đối tượng-quan hệ, và MySQL vì tính linh hoạt và độ tin cậy. Để thực sự xuất sắc trong kỹ thuật dữ liệu, phát triển kiến thức chuyên sâu về những biến thể này là điều tối quan trọng.

Nếu bạn muốn bắt đầu với SQL, hãy xem lộ trình SQL Fundamentals của chúng tôi, cung cấp phần giới thiệu toàn diện về Structured Query Language. Bạn cũng có thể tham khảo cheat sheet SQL cơ bản hữu ích, bao quát các truy vấn thiết yếu bạn cần biết.

2. Kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu 

Mô hình hóa dữ liệu hiệu quả là nền tảng trong kỹ thuật dữ liệu, đóng vai trò bản thiết kế để xây dựng cơ sở dữ liệu và kho dữ liệu có thể mở rộng và tối ưu. Nó không chỉ là thiết kế; mà còn là hiểu mối quan hệ dữ liệu, ràng buộc và khả năng mở rộng. Thành thạo kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu là điều thiết yếu để triển khai các pipeline dữ liệu hiệu quả, vốn là xương sống của các dự án kỹ thuật dữ liệu, khiến đây trở thành kỹ năng cốt lõi. 

Bạn có thể bắt đầu với mô hình hóa dữ liệu bằng các công cụ như Power BI, và khóa học Data Modeling in Power BI của chúng tôi là cách lý tưởng để xây dựng kiến thức.  

3. Kỹ năng Python

Xét về ngôn ngữ lập trình, Python thường được xem là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất. Với Python, bạn có thể tạo pipeline dữ liệu, tích hợp, tự động hóa, và làm sạch cũng như phân tích dữ liệu. Đây cũng là một trong những ngôn ngữ linh hoạt nhất và là lựa chọn tốt để học đầu tiên.

Python phổ biến đến mức nhiều công cụ kỹ thuật dữ liệu sử dụng ngôn ngữ này ở backend và thường cho phép tích hợp với các tác vụ kỹ thuật dữ liệu. Để bắt đầu học Python, hãy xem lộ trình Data Engineer in Python của chúng tôi, sẽ dạy bạn cách xây dựng kiến trúc dữ liệu hiệu quả, tinh gọn xử lý dữ liệu và vận hành các hệ thống dữ liệu quy mô lớn.

4. Kỹ năng Hadoop cho Dữ liệu lớn

Làm việc với dữ liệu lớn đòi hỏi hệ thống chuyên biệt, và Hadoop là một trong những lựa chọn phổ biến nhất. Đây là công cụ mạnh mẽ, có khả năng mở rộng và chi phí thấp, đã trở nên đồng nghĩa với dữ liệu lớn. 

Tổ chức và cá nhân tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ hàng ngày, và kỹ sư dữ liệu thường phải duy trì, kiểm thử, phân tích và đánh giá các tập dữ liệu lớn này. Bắt đầu với dữ liệu lớn bằng cách tham gia khóa Big Data Fundamentals with PySpark của chúng tôi.

5. Kỹ năng Dịch vụ Đám mây AWS

Dịch vụ đám mây AWS bao gồm các dịch vụ như EC2, RDS và Redshift. Việc sử dụng dịch vụ dựa trên đám mây đã tăng mạnh trong những năm qua, và AWS là nền tảng phổ biến nhất để bắt đầu. 

Kỹ sư dữ liệu cần kỹ năng điện toán đám mây, và bạn có thể bắt đầu phát triển kỹ năng của mình với khóa AWS Concepts của chúng tôi.

Để có trải nghiệm thực hành đầu tiên với kho dữ liệu đám mây, hãy thử Dự án Khám phá mạng lưới giao thông London. Dự án mang đến cơ hội tuyệt vời để làm việc với AWS Redshift, Google BigQuery và Snowflake trực tiếp trên trình duyệt.  

Kỹ năng bổ sung cho Kỹ thuật Dữ liệu: Kỹ năng mềm

Bên cạnh năng lực kỹ thuật, kỹ năng mềm đóng vai trò then chốt trong sự nghiệp kỹ thuật dữ liệu thành công. Giải quyết vấn đề, làm việc nhóm và giao tiếp hiệu quả với cả đối tượng kỹ thuật và phi kỹ thuật là điều quan trọng. Những kỹ năng này giúp kỹ sư dữ liệu không chỉ xuất sắc ở vai trò kỹ thuật mà còn cộng tác hiệu quả, đổi mới và dẫn dắt dự án đến thành công. Chúng nên được rèn luyện song song với kỹ năng kỹ thuật để có hồ sơ chuyên nghiệp toàn diện.

Kết luận

Kỹ thuật dữ liệu ngày càng trở nên thiết yếu trong thế giới định hướng dữ liệu ngày nay. Tầm quan trọng này được phản ánh qua sự đa dạng vai trò và trách nhiệm của kỹ sư dữ liệu, từ tổng quát đến chuyên gia về lưu trữ, lập trình, pipeline và phân tích. Lĩnh vực này mang đến con đường sự nghiệp năng động và đầy thách thức, với cơ hội liên tục học hỏi và thích ứng với công nghệ và phương pháp mới.

Với những ai đang cân nhắc theo đuổi nghề kỹ thuật dữ liệu hoặc muốn nâng cao kỹ năng, hành trình này vừa đòi hỏi vừa xứng đáng. Các kỹ năng cốt lõi như SQL, mô hình hóa dữ liệu và Python tạo nền tảng cho bộ công cụ của một kỹ sư dữ liệu vững vàng. Tuy nhiên, hãy nhớ rằng năng lực kỹ thuật cần được cân bằng với các kỹ năng mềm thiết yếu như giải quyết vấn đề, làm việc nhóm và giao tiếp hiệu quả.

Nếu bạn muốn theo đuổi nghề kỹ sư dữ liệu, Chứng chỉ Data Engineer Associate của chúng tôi sẽ nhanh chóng giúp bạn nắm bắt nhiều kỹ năng cốt lõi cần thiết để xin việc. Bạn cũng có thể tham gia lộ trình nghề nghiệp Data Engineer with Python để có được các kỹ năng đang được săn đón nhằm nạp, làm sạch, quản lý dữ liệu hiệu quả, cũng như lập lịch và giám sát pipeline.