Lộ trình Kỹ sư Dữ liệu

Trở thành kiến trúc sư trưởng cho dòng chảy dữ liệu, xây dựng hệ thống thu thập, xử lý và lưu trữ dữ liệu lớn.

🧭 Tổng quan: Kỹ sư Dữ liệu là ai?

Kỹ sư Dữ liệu (Data Engineer) là người xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng, kiến trúc và các đường ống (pipelines) để thu thập, xử lý và lưu trữ dữ liệu. Họ đảm bảo dữ liệu luôn sẵn sàng, sạch sẽ và đáng tin cậy cho các nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) và nhà phân tích (Analyst) sử dụng.

Lộ trình theo Giai đoạn

Giai đoạn 1: Nền tảng Lập trình & CSDL 0-6 tháng

Mục tiêu: Nắm vững công cụ cốt lõi
  • Ngôn ngữ lập trình: Thành thạo Python (ưu tiên số 1), hiểu biết về Java hoặc Scala là một lợi thế.
  • SQL nâng cao: Window Functions, CTEs, tối ưu hóa câu truy vấn.
  • Hệ điều hành & Mạng: Quản trị Linux, làm việc với Shell Scripting, hiểu về mạng cơ bản.
  • Cơ sở dữ liệu: Hiểu sâu về cả SQL (PostgreSQL, MySQL) và NoSQL (MongoDB, Cassandra).

Giai đoạn 2: Kho Dữ liệu & ETL 6-12 tháng

Mục tiêu: Xây dựng các đường ống dữ liệu đầu tiên
  • Data Warehousing: Hiểu khái niệm Data Warehouse, Data Lake, Data Mart.
  • Mô hình hóa dữ liệu: Học về Star Schema, Snowflake Schema.
  • ETL/ELT: Xây dựng các quy trình Extract (Trích xuất), Transform (Biến đổi), Load (Tải) dữ liệu.
  • Công cụ ETL: Bắt đầu với các thư viện Python (Pandas, Dask) hoặc các công cụ mã nguồn mở như Apache NiFi.

Giai đoạn 3: Công nghệ Dữ liệu lớn 1-2 năm

Mục tiêu: Xử lý dữ liệu ở quy mô lớn
  • Hadoop Ecosystem: Hiểu về HDFS (lưu trữ phân tán) và YARN (quản lý tài nguyên).
  • Apache Spark: Nền tảng xử lý dữ liệu lớn quan trọng nhất. Học Spark Core, Spark SQL, và DataFrames.
  • Định dạng file: Làm việc với các định dạng file tối ưu cho dữ liệu lớn như Parquet, Avro, ORC.

Giai đoạn 4: Xử lý Dữ liệu Luồng2-3 năm

Mục tiêu: Xử lý dữ liệu theo thời gian thực
  • Message Queues: Hiểu và sử dụng Apache Kafka hoặc RabbitMQ.
  • Stream Processing Frameworks: Học Apache Flink hoặc Spark Streaming.
  • Kiến trúc Lambda/Kappa: Hiểu các mô hình kiến trúc cho việc xử lý cả dữ liệu batch và stream.

Giai đoạn 5: Cloud, Điều phối & DevOps 3+ năm

Mục tiêu: Tự động hóa và triển khai trên đám mây
  • Cloud Platforms: Thành thạo các dịch vụ dữ liệu trên AWS (S3, Redshift, EMR, Glue), GCP (BigQuery, Dataflow), hoặc Azure (Synapse).
  • Workflow Orchestration: Tự động hóa và lên lịch các pipeline với Apache Airflow.
  • DevOps for Data (DataOps): Đóng gói ứng dụng với Docker, hiểu về CI/CD, và Infrastructure as Code (Terraform).
  • Container Orchestration: Hiểu biết về Kubernetes là một lợi thế lớn.

🧩 Hướng phát triển chuyên sâu

Big Data Architect

Thiết kế kiến trúc hệ thống dữ liệu lớn tổng thể, chịu tải cao và có khả năng mở rộng.

Analytics Engineer

Nằm giữa Data Engineer và Data Analyst, chuyên xây dựng các mô hình dữ liệu sạch và sẵn sàng cho việc phân tích.

Machine Learning Engineer

Xây dựng các pipeline để triển khai, giám sát và vận hành các mô hình học máy ở quy mô sản xuất.

Cloud Data Engineer

Chuyên sâu về việc xây dựng và tối ưu hóa hệ thống dữ liệu trên các nền tảng đám mây.