Lộ trình nghề nghiệp để trở thành Kỹ sư Dữ liệu

Informatec Digital » Recursos » Lộ trình nghề nghiệp để trở thành Kỹ sư Dữ liệu

Nghề Kỹ sư Dữ liệu đang trở thành một trong những nghề hấp dẫn nhất trong lĩnh vực dữ liệu, đặc biệt đối với những người đến từ các lĩnh vực như Phân tích Dữ liệu hoặc Khoa học Dữ liệu và đang tìm kiếm sự chuyển đổi sang lĩnh vực kỹ thuật hơn. Ngày càng nhiều công ty cần những người có khả năng thiết kế, xây dựng và duy trì các hệ thống vận hành thông tin, chứ không chỉ là các mô hình máy học hay bảng điều khiển.

Đồng thời, lượng tài liệu, khóa học và lời khuyên khổng lồ được lưu hành trực tuyến có thể khiến bạn choáng ngợp: nên bắt đầu với Python, học SQL và trực quan hóa dữ liệu trước, chuyển thẳng lên điện toán đám mây hay chuyển sang Spark… Trong bài viết này, bạn sẽ tìm thấy một lộ trình học tập hoàn chỉnh bằng tiếng Tây Ban Nha, dựa trên tài liệu tham khảo và được mở rộng với bối cảnh thực tiễn, để bạn biết chính xác nên bắt đầu từ đâu, tiến trình như thế nào và những quyết định cần đưa ra trong quá trình phát triển của mình với tư cách là một Kỹ sư Dữ liệu.

Kỹ sư dữ liệu là gì và tại sao vai trò của họ lại đang phát triển mạnh mẽ?

Kỹ sư dữ liệu chịu trách nhiệm thiết kế, xây dựng và triển khai các hệ thống thu thập, chuyển đổi, lưu trữ và cung cấp dữ liệu mà các công ty sử dụng để đưa ra quyết định. Trong khi nhà khoa học dữ liệu tập trung nhiều hơn vào các mô hình và phân tích, kỹ sư dữ liệu đảm bảo thông tin được cung cấp đúng thời gian, đáng tin cậy, có khả năng mở rộng và an toàn.

Trên thực tế, công việc hàng ngày của một Kỹ sư Dữ liệu thường bao gồm xây dựng các đường ống ETL hoặc ELT, điều phối các quy trình, thiết kế kiến ​​trúc dữ liệu (hồ dữ liệu, kho dữ liệu, kho dữ liệu con) , tích hợp nhiều nguồn dữ liệu và cộng tác với các nhóm khác như phân tích, khoa học dữ liệu hoặc sản phẩm.

Theo nhiều báo cáo trong ngành, nhu cầu về Kỹ sư Dữ liệu tiếp tục tăng trưởng , và mức lương của họ thường cao hơn so với các chuyên gia khoa học dữ liệu ở nhiều thị trường, chính xác là do tác động trực tiếp của họ đến cơ sở hạ tầng kỹ thuật và khả năng tận dụng dữ liệu của công ty.

Các nền tảng chuyên về đào tạo dữ liệu nhấn mạnh rằng hơn 70% tin tuyển dụng Kỹ sư Dữ liệu yêu cầu kiến ​​thức vững chắc về kỹ thuật phần mềm và hệ thống phân tán , và mức lương cho vị trí này có thể dễ dàng vượt qua các vị trí phân tích khác khi kết hợp các kỹ năng lập trình, điện toán đám mây và kiến ​​trúc.

Từ nhà khoa học dữ liệu đến kỹ sư dữ liệu: lý do nhiều người chuyển đổi nghề nghiệp

Trong nhiều tổ chức, đặc biệt là các công ty khởi nghiệp hoặc đang phát triển, ranh giới giữa nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu thường bị mờ nhạt. Thông thường, người huấn luyện mô hình cũng phải làm sạch dữ liệu, xây dựng kịch bản trích xuất, di chuyển tệp, tự động hóa quy trình và thậm chí thiết lập API để cung cấp dự đoán.

Nếu bạn từng phải tự xây dựng các đường dẫn dữ liệu, triển khai mô hình thủ công hoặc kết nối vô số nguồn dữ liệu , rất có thể bạn đang làm việc rất gần với công việc của một Kỹ sư Dữ liệu. Kinh nghiệm kỹ thuật này thường khơi dậy sự quan tâm đến việc nắm vững toàn bộ quy trình làm việc, từ thu thập dữ liệu đến sản xuất, và giảm sự phụ thuộc vào các nhóm khác hoặc các giải pháp tạm thời.

Một lý do quan trọng cho sự thay đổi này là quyền tự chủ về mặt kỹ thuật : khi bạn hiểu cách các nền tảng dữ liệu được thiết kế, các công nghệ đằng sau chúng và cách chúng được triển khai trên đám mây, bạn có thể đưa ý tưởng của mình vào sản xuất một cách mạnh mẽ hơn, mà không bị mắc kẹt trong các notebook thử nghiệm không bao giờ đến được tay người dùng cuối.

Hơn nữa, thị trường việc làm đang rất cần các chuyên gia kỹ thuật dữ liệu . Trong khi các vị trí chuyên về khoa học dữ liệu thuần túy có xu hướng ổn định, thì nhu cầu về những người xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu, các đường dẫn dữ liệu thời gian thực và các hệ thống có khả năng mở rộng đang không ngừng tăng lên, khiến việc chuyển đổi nghề nghiệp trở thành một quyết định chiến lược quan trọng trong những năm tới.

Các cấp độ đường đi chuyên nghiệp: người mới bắt đầu, trung cấp và nâng cao

Để tránh bị choáng ngợp bởi quá nhiều thông tin, việc chia lộ trình trở thành Kỹ sư Dữ liệu thành ba cấp độ trưởng thành: người mới bắt đầu, trung cấp và nâng cao là rất hữu ích. Mục đích không phải là để đóng khung bạn, mà là để giúp bạn ưu tiên những gì cần học trước dựa trên điểm xuất phát của mình.

Khóa học dành cho người mới bắt đầu bao gồm các kiến ​​thức cơ bản: lập trình, logic, quản lý phiên bản và cơ sở dữ liệu cơ bản. Đây là khóa học cần thiết nếu bạn mới bắt đầu hoặc đến từ môi trường ít chuyên về kỹ thuật hơn, chẳng hạn như vị trí kinh doanh hoặc phân tích.

Khóa học cấp độ trung cấp bao gồm các chủ đề như Dữ liệu lớn, các công cụ xử lý phân tán, thiết kế đường ống ETL và các công cụ điều phối. Tại đây, bạn bắt đầu khám phá các công nghệ sẽ thấy trong môi trường sản xuất và tư duy như một kiến ​​trúc sư dữ liệu.

Cấp độ nâng cao bao gồm các kỹ năng điện toán đám mây, chứng chỉ, bảo mật, triển khai liên tục, truyền phát trực tuyến thời gian thực, cũng như tìm kiếm việc làm và chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn kỹ thuật . Đây là giai đoạn bạn hướng đến các vị trí cao cấp hơn hoặc chuyên môn hóa hơn.

Theo nguyên tắc chung, nếu bạn chưa thành thạo lập trình , tốt hơn hết nên bắt đầu với phần Lập trình và Cơ sở dữ liệu. Nếu bạn đã quen thuộc với SQL và một chút Python, bạn có thể chuyển nhanh hơn sang phần Dữ liệu lớn và Xử lý dữ liệu. Và nếu mục tiêu của bạn là chứng chỉ điện toán đám mây, phần Điện toán đám mây sẽ rất quan trọng.

Các nguyên tắc cơ bản về lập trình và quản lý phiên bản

Nền tảng của hầu hết mọi thứ trong kỹ thuật dữ liệu là biết cách lập trình hiệu quả . Nó không chỉ đơn thuần là viết những đoạn mã "hoạt động", mà còn là tạo ra mã dễ bảo trì, dễ đọc và dễ gỡ lỗi. Trong lĩnh vực này, Python thường là điểm khởi đầu tốt nhất nhờ cú pháp đơn giản và hệ sinh thái rộng lớn của nó trong khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu.

Ở giai đoạn này, điều quan trọng là phải nắm vững các khái niệm lập trình cơ bản : kiểu dữ liệu, cấu trúc (danh sách, từ điển, tập hợp), hàm, lớp, xử lý lỗi, và đọc/ghi tập tin. Nếu bạn thích các ngôn ngữ khác như Java, Scala, R, hoặc thậm chí Julia, thì chúng cũng được chấp nhận, nhưng trong thực tế của kỹ thuật dữ liệu, Python và Java/Scala là lựa chọn tốt nhất.

Song song đó, việc học cách sử dụng hệ thống quản lý phiên bản Git là rất cần thiết . Nhiều người chỉ xem nó hữu ích cho làm việc nhóm, nhưng thực tế nó cho phép bạn theo dõi lịch sử mã nguồn, hiểu những gì đã thay đổi và khi nào, thử nghiệm ý tưởng mà không cần lo lắng và giữ cho công việc của bạn được tổ chức gọn gàng. GitHub hoặc GitLab sẽ là những nền tảng bạn sử dụng hàng ngày để lưu trữ kho mã nguồn và cộng tác.

Bạn không cần phải trở thành chuyên gia Git ngay từ ngày đầu tiên, nhưng bạn cần nắm vững các lệnh cơ bản (init, add, commit, branch, merge, push, pull) và hiểu cách thức hoạt động của nhánh, yêu cầu kéo (pull request) và đánh giá mã (code review). Cách làm việc này là chuẩn mực trong bất kỳ nhóm kỹ thuật nào đủ nghiêm túc.

Cơ sở dữ liệu, SQL và mô hình hóa thông tin

Khi đã xây dựng được nền tảng vững chắc về lập trình, đã đến lúc bạn cần tìm hiểu về cơ sở dữ liệu và SQL . Đây là điểm mà nhiều người thường nhầm lẫn về thứ tự học: học Python trước, rồi đến SQL, hay ngược lại? Cách tiếp cận hợp lý nhất là học song song, nhưng điều quan trọng là phải sử dụng SQL một cách thành thạo.

Đối với dữ liệu có cấu trúc, PostgreSQL là điểm khởi đầu được đánh giá cao nhờ sức mạnh và vị thế là tiêu chuẩn thực tế trong nhiều dự án. Nếu bạn đã quen thuộc với MySQL, SQLite hoặc các công cụ cơ sở dữ liệu khác, chúng vẫn hoạt động tốt, mặc dù PostgreSQL thường cung cấp tính linh hoạt hơn trong môi trường chuyên nghiệp.

Bạn cũng nên làm quen với các cơ sở dữ liệu NoSQL , chẳng hạn như MongoDB cho tài liệu hoặc Redis cho các cặp khóa-giá trị, cũng như các loại khác như Cassandra cho cột. Mục tiêu không phải là ghi nhớ tất cả, mà là hiểu được trường hợp sử dụng, ưu điểm và nhược điểm của chúng, và biết khi nào nên chọn loại này thay vì loại khác.

Giai đoạn này giới thiệu về mô hình hóa dữ liệu : mô hình quan hệ, mô hình chiều, khái niệm về sự kiện và chiều, chuẩn hóa, khóa chính và khóa ngoại, và tính toàn vẹn tham chiếu. Bạn sẽ học cách tư duy theo lược đồ bảng, các mối quan hệ và các truy vấn hiệu quả, điều này rất quan trọng đối với bất kỳ kiến ​​trúc nào sau này.

Sau này, bạn sẽ tìm hiểu sâu hơn về data lake, data warehouse, data mart và data hub , cũng như các phương pháp như lưu trữ theo cột so với lưu trữ theo hàng, lược đồ hình sao, lược đồ hình bông tuyết và chiến lược lược đồ đọc so với lược đồ ghi. Tất cả những điều này sẽ cung cấp cho bạn ngôn ngữ và các mô hình được sử dụng trong các dự án thực tế để tổ chức thông tin ở quy mô lớn.

Các khái niệm về dữ liệu lớn, phân tích dữ liệu và trí tuệ kinh doanh.

Với kiến ​​thức vững chắc về SQL và các nguyên tắc cơ bản của cơ sở dữ liệu, việc tìm hiểu thêm về Big Data và phân tích dữ liệu là rất cần thiết . Bạn không cần phải trở thành chuyên gia trong mọi framework thuộc hệ sinh thái này, nhưng bạn cần hiểu chúng hướng đến giải quyết vấn đề gì và tại sao chúng lại tồn tại.

Thế giới Dữ liệu lớn dựa trên xử lý phân tán , trong đó thay vì chạy mọi thứ trên một máy duy nhất, công việc được phân bổ trên nhiều nút. Các công cụ như Apache Spark đã trở nên rất phổ biến để xử lý khối lượng dữ liệu lớn, cả theo lô và theo luồng, và thường là một phần của hệ thống công nghệ của các công ty dựa trên dữ liệu.

Ngoài kiến ​​thức về Big Data, việc nắm vững kiến ​​thức tổng quan về trí tuệ nhân tạo, máy học và Business Intelligence cũng rất có lợi . Mặc dù với vai trò là một Kỹ sư Dữ liệu, bạn sẽ không trực tiếp huấn luyện các mô hình phức tạp, nhưng bạn sẽ chịu trách nhiệm chuẩn bị dữ liệu cho chúng và thiết kế cơ sở hạ tầng để cung cấp dữ liệu.

Bạn cũng sẽ thấy cách các công cụ BI (Power BI, Tableau, Looker, v.v.), quy trình báo cáo và nhu cầu của các nhà phân tích kinh doanh liên kết với nhau. Hiểu được quy trình làm việc của họ sẽ giúp bạn thiết kế các đường dẫn dữ liệu và mô hình hữu ích hơn cho những người sử dụng thông tin.

Xử lý dữ liệu: ETL, điều phối và đường dẫn dữ liệu

Cốt lõi thực sự của kỹ thuật dữ liệu nằm ở việc thiết kế và xây dựng các đường dẫn dữ liệu . Tại đây, bạn sẽ tìm hiểu chính xác đường dẫn ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Tải) là gì, khi nào nên sử dụng phương pháp ETL, cách điều phối các tác vụ, giám sát chúng và khắc phục sự cố.

Một quy trình xử lý dữ liệu điển hình bao gồm các giai đoạn thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (API, cơ sở dữ liệu, tệp tin, hàng đợi tin nhắn), các bước làm sạch và chuyển đổi dữ liệu (chuẩn hóa, tổng hợp, làm giàu dữ liệu) và cuối cùng là tải dữ liệu vào một hệ thống đích nào đó, có thể là kho dữ liệu, hồ dữ liệu, cơ sở dữ liệu NoSQL hoặc sự kết hợp của nhiều hệ thống này.

Trong bối cảnh này , các công cụ điều phối quy trình làm việc như Apache Airflow và các giải pháp thay thế hiện đại khác đã xuất hiện, cho phép người dùng xác định các mối quan hệ phụ thuộc giữa các tác vụ, lên lịch thực thi, theo dõi những gì đã được thực thi và phản ứng với các lỗi. Mặc dù mỗi công ty sử dụng một hệ sinh thái khác nhau, nhưng tư duy về điều phối và tự động hóa các quy trình là điểm chung của tất cả.

Điểm mấu chốt là hiểu rõ danh mục các khái niệm thường được sử dụng trong các môi trường này: mô hình quan hệ và chiều, hồ dữ liệu, kho dữ liệu con, kho dữ liệu tổng hợp, bố cục cột và hàng, lược đồ sao và bông tuyết , và các chiến lược đọc và ghi cho các lược đồ khác nhau. Nắm vững thuật ngữ này sẽ giúp bạn hiểu được tài liệu kỹ thuật, sách chuyên ngành và các kiến ​​trúc bạn thấy trong sơ đồ.

Phần này là một trong những phần được hưởng lợi nhiều nhất từ ​​các bài tập thực hành và các dự án cá nhân nhỏ, nơi bạn có thể xây dựng các quy trình hoàn chỉnh từ đầu đến cuối , ngay cả khi đó là dữ liệu công khai, và thực hành các mô hình điển hình mà bạn sẽ gặp sau này trong các vai trò chuyên nghiệp.

Bảo mật trong các đường ống dẫn và nền tảng dữ liệu

Bước đầu tiên là áp dụng nguyên tắc quyền hạn tối thiểu cho các vai trò và quyền hạn : mỗi tài khoản dịch vụ, người dùng hoặc ứng dụng chỉ nên có quyền truy cập cần thiết để thực hiện công việc của mình, và không hơn. Điều này giúp giảm thiểu bề mặt tấn công và hạn chế tác động của lỗi hoặc rò rỉ thông tin.

Việc hiểu cách thức mã hóa dữ liệu hoạt động trong quá trình truyền tải và khi lưu trữ cũng rất quan trọng . Điều này bao gồm việc sử dụng HTTPS, TLS và các giao thức bảo mật khác khi di chuyển dữ liệu giữa các dịch vụ, cũng như bật mã hóa trong cơ sở dữ liệu, các thùng lưu trữ và các hệ thống khác nơi lưu trữ thông tin.

Khi công khai API hoặc các dịch vụ mô hình, bạn phải chú ý đến các chi tiết như xác thực và ủy quyền (mã thông báo, khóa API, OAuth, v.v.), hạn chế quyền truy cập vào các điểm cuối quan trọng và ghi nhật ký hoạt động hệ thống để kiểm tra việc lạm dụng. Bạn không cần phải là chuyên gia bảo mật, nhưng bạn cần có đủ kiến ​​thức chuyên môn để đưa ra các quyết định có trách nhiệm.

Tất cả những điều này không chỉ giúp tránh những bất ngờ không mong muốn mà còn củng cố hình ảnh chuyên nghiệp của bạn trong mắt công ty, vì bạn thể hiện sự nhận thức về tác động thực sự của công việc mình đối với hoạt động kinh doanh và việc bảo vệ dữ liệu khách hàng và người dùng.

Các loại thiết kế kiến ​​trúc lưu trữ và dữ liệu

Khi bạn chuyển từ làm việc với các tập dữ liệu tĩnh với vai trò nhà khoa học dữ liệu sang trở thành kỹ sư dữ liệu, mối quan hệ của bạn với việc lưu trữ sẽ thay đổi hoàn toàn . Vấn đề không còn là mở một tệp CSV cục bộ nữa, mà là thiết kế các hệ thống hỗ trợ luồng dữ liệu liên tục, lược đồ phát triển và nhiều người dùng cùng lúc.

Trong công việc hàng ngày, bạn sẽ kết hợp nhiều loại lưu trữ khác nhau: cơ sở dữ liệu quan hệ (PostgreSQL, MySQL) cho thông tin có cấu trúc và giao dịch; cơ sở dữ liệu NoSQL như MongoDB (tài liệu), Redis (khóa-giá trị) hoặc Cassandra (cột) cho các nhu cầu cụ thể về hiệu suất, tính linh hoạt của lược đồ hoặc khả năng mở rộng theo chiều ngang.

Ngoài ra, lưu trữ đối tượng dựa trên đám mây (Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage) đã trở thành nền tảng của nhiều kho dữ liệu hiện đại. Khối lượng lớn dữ liệu thô và đã qua xử lý được lưu trữ ở đây, thường ở các định dạng như Parquet hoặc Avro, sẵn sàng để được sử dụng bởi nhiều công cụ phân tích khác nhau.

Thiết kế kiến ​​trúc dữ liệu hiện đại đòi hỏi phải xem xét luồng dữ liệu từ nguồn đến người tiêu dùng, các lớp trung gian về chất lượng, quản trị hoặc chuyển đổi cần thiết, và cách tổ chức tất cả những điều này để đảm bảo khả năng bảo trì. Khả năng đọc và tạo sơ đồ kiến ​​trúc sẽ là một phần thường xuyên trong công việc của bạn.

Ngoài ra, nhiều tổ chức đang áp dụng các kiến ​​trúc tập trung vào truyền dữ liệu trực tuyến, trong đó các công nghệ như Apache Kafka đóng vai trò hàng đầu như xương sống của các sự kiện, điều này dẫn chúng ta đến phần tiếp theo.

Xử lý dữ liệu theo luồng và thời gian thực với Apache Kafka

Phần lớn các phân tích dữ liệu truyền thống được thực hiện theo chế độ xử lý hàng loạt: định kỳ tải dữ liệu, xử lý và tạo ra kết quả . Tuy nhiên, ngày càng nhiều công ty cần phản ứng theo thời gian thực với những gì đang xảy ra, từ các giao dịch tài chính đến hoạt động của người dùng hoặc cảm biến IoT.

Trong bối cảnh đó, Apache Kafka nổi lên như một nền tảng truyền phát sự kiện được hàng chục nghìn tổ chức trên toàn thế giới áp dụng. Kafka cho phép người dùng xuất bản và tiêu thụ tin nhắn trong các chủ đề, với các nhà sản xuất và người tiêu dùng được tách biệt, và có thể mở rộng hệ thống để xử lý từ vài đến hàng triệu sự kiện mỗi giây.

Đối với một kỹ sư dữ liệu, việc nắm vững kiến ​​trúc của Kafka là vô cùng quan trọng: các khái niệm về topic, partition, broker, producer, consumer, consumption group và offset. Điều quan trọng không kém là phải hiểu cách tích hợp Kafka với các hệ thống hạ nguồn (cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu, hệ thống cảnh báo) và với các quy trình phân tích thời gian thực.

Nhiều mô hình học máy hiện nay cũng đang chạy trên các luồng dữ liệu, điều này đòi hỏi phải kết hợp MLOps với các nền tảng xử lý dữ liệu trực tuyến để cung cấp dự đoán theo thời gian thực. Kafka không còn chỉ là "một công nghệ khác" mà đang trở thành cốt lõi của các kiến ​​trúc hướng sự kiện hiện đại.

Các nhà quản lý CNTT tại các công ty lớn coi hệ thống truyền dữ liệu trực tuyến là một thành phần quan trọng trong chiến lược dữ liệu và trí tuệ nhân tạo của họ , báo cáo những cải thiện đáng kể về lợi tức đầu tư khi áp dụng các kiến ​​trúc này. Học Kafka và các khái niệm liên quan sẽ giúp bạn đi trước nhiều ứng viên khác.

Container, Docker và triển khai dịch vụ

Trong quá trình chuyển đổi từ nhà khoa học dữ liệu sang kỹ sư dữ liệu, một bước ngoặt quan trọng là việc thành thạo đóng gói và triển khai các dịch vụ bằng Docker . Bạn sẽ chuyển từ việc chạy các tập lệnh trên máy tính của mình sang xây dựng các hình ảnh có thể được khởi chạy trên bất kỳ máy chủ hoặc môi trường đám mây nào mà không gặp phải các vấn đề phụ thuộc không mong muốn.

Docker cho phép bạn định nghĩa mọi thứ cần thiết để chạy ứng dụng của mình trong một Dockerfile : phiên bản Python hoặc Java, thư viện, cấu hình cơ bản, v.v. Sau đó, bạn chỉ cần xây dựng ảnh, kiểm tra cục bộ và chạy container ở bất cứ nơi nào cần thiết. Điều này giúp giảm đáng kể tình huống "nó hoạt động trên máy tính của tôi" thường gặp và tạo điều kiện thuận lợi cho việc hợp tác với các nhóm DevOps.

Đối với một kỹ sư dữ liệu, việc đóng gói các dịch vụ thu thập dữ liệu, API mô hình, các worker xử lý hoặc các tác vụ điều phối vào container là điều phổ biến. Sau đó, các container này được tích hợp vào các nền tảng như Kubernetes hoặc các công cụ điều phối khác, mặc dù bước này có thể được thực hiện sau đó.

Các tài liệu tham khảo kỹ thuật và cộng đồng đều khẳng định rằng Docker đã trở thành một kỹ năng gần như không thể thiếu đối với những người làm việc với triển khai mô hình và quy trình tự động, bởi vì nó cho phép bạn sao chép môi trường, tự động hóa triển khai và quản lý phiên bản cơ sở hạ tầng theo cách tương tự như cách bạn quản lý phiên bản mã nguồn.

Mô hình sản xuất: từ mã nguồn đến API với Flask hoặc FastAPI

Một bước thiết yếu khác trên con đường này, đặc biệt nếu bạn xuất thân từ lĩnh vực Khoa học Dữ liệu, là học cách biến các mô hình thành dịch vụ web . Việc chỉ lưu trữ một tập tin pickle hoặc tệp cấu hình không còn đủ nữa: bạn cần tạo ra các API mà các nhóm hoặc ứng dụng khác có thể sử dụng.

Các framework nhẹ như Flask hoặc FastAPI rất lý tưởng cho việc này. Với chúng, bạn có thể thiết lập một API chỉ với vài dòng mã để nhận dữ liệu qua phương thức POST, chạy mô hình của bạn và trả về kết quả dự đoán ở định dạng JSON. Sau đó, các dịch vụ này có thể được tích hợp vào các kiến ​​trúc lớn hơn hoặc các quy trình làm việc xử lý dữ liệu trực tuyến.

Việc kết hợp khả năng này với Docker cho phép bạn tạo các container độc lập với mô hình của mình , sẵn sàng để triển khai trên các nền tảng khác nhau. Hơn nữa, FastAPI bao gồm khả năng tích hợp dễ dàng với lược đồ OpenAPI và tài liệu tự động theo kiểu Swagger, giúp cuộc sống dễ dàng hơn cho những người sử dụng dịch vụ của bạn.

Cách tiếp cận này là cánh cửa dẫn đến thế giới của MLOps , nơi không chỉ đơn thuần là triển khai mô hình, mà còn là giám sát hiệu năng, quản lý phiên bản dữ liệu, tự động hóa quá trình huấn luyện lại và quản lý toàn bộ vòng đời trong môi trường sản xuất. Ngay cả khi trọng tâm công việc của bạn với tư cách là Kỹ sư Dữ liệu không chỉ tập trung vào MLOps, việc hiểu bối cảnh này vẫn rất quan trọng.

Sự khác biệt giữa một mô hình được lưu trữ vĩnh viễn trên máy tính xách tay và một mô hình được triển khai trên thiết bị đầu cuối mạnh mẽ và được giám sát là rất lớn về giá trị đối với công ty, và kỹ thuật dữ liệu đóng vai trò trung tâm trong quá trình chuyển đổi đó.

Điện toán đám mây là môi trường tự nhiên dành cho Kỹ sư dữ liệu.

Hiện nay, hầu hết các nền tảng dữ liệu được xây dựng trên các nhà cung cấp dịch vụ đám mây công cộng , chủ yếu là AWS, Google Cloud hoặc Azure. Để hoàn thiện lộ trình sự nghiệp của bạn, điều quan trọng là phải đầu tư thời gian và công sức để tìm hiểu sâu ít nhất một hệ sinh thái nào đó.

Một lựa chọn thú vị đầu tiên là sự kết hợp giữa Databricks và Apache Spark , đặc biệt nếu bạn đã sử dụng PySpark. Databricks cung cấp môi trường được quản lý cho các cụm máy chủ phân tán, sổ tay cộng tác và một loạt các công cụ tập trung vào kỹ thuật dữ liệu và học máy. Nắm vững sự kết hợp này sẽ mở ra nhiều cơ hội trong các công ty có khối lượng dữ liệu lớn.

Một lựa chọn nhẹ nhàng hơn, hữu ích cho các nguyên mẫu, là kết hợp MongoDB với các công cụ như Streamlit , nơi bạn có thể lưu trữ dữ liệu bán cấu trúc trong MongoDB và xây dựng các bảng điều khiển hoặc ứng dụng dữ liệu rất nhanh với Streamlit mà không cần nhiều cơ sở hạ tầng bổ sung.

Nếu bạn muốn áp dụng cách tiếp cận hoàn toàn dựa trên điện toán đám mây, bạn có thể tập trung vào các dịch vụ của AWS hoặc GCP như Kinesis, Lambda, API Gateway, Pub/Sub, Dataflow, BigQuery hoặc các công cụ tương tự, cho phép bạn xây dựng các quy trình làm việc không máy chủ và kiến ​​trúc có khả năng mở rộng gần như từ đầu. Trong nhiều trường hợp, các công ty lớn đánh giá cao kinh nghiệm thực tế với các dịch vụ này.

Các nhà cung cấp như Google Cloud cung cấp các lộ trình học tập chuyên biệt dành cho Kỹ sư Dữ liệu , bao gồm các khóa học theo yêu cầu, bài thực hành, chứng chỉ kỹ năng và chuẩn bị cho các chứng chỉ chính thức. Bằng cách theo dõi lộ trình này, bạn có thể cấu trúc việc học và đo lường tiến độ của mình cho đến khi sẵn sàng tham gia kỳ thi.

Nguồn tài liệu, kho lưu trữ và cách thực hành hiệu quả

Một câu hỏi rất phổ biến đối với những người mới bắt đầu con đường này là nên chọn nguồn tài liệu nào và thực hiện những dự án nào để việc học không chỉ dừng lại ở lý thuyết thuần túy. Hiện nay, có những kho lưu trữ cộng đồng bằng tiếng Tây Ban Nha với các khái niệm, thách thức kỹ thuật và bộ sưu tập tài liệu miễn phí có thể đóng vai trò như một hướng dẫn sống động.

Các kho lưu trữ này thường phân loại tài nguyên theo cấp độ (người mới bắt đầu, trung cấp, nâng cao) và ngôn ngữ để giúp bạn quyết định nên xem gì trước. Mặc dù phần lớn nội dung bằng tiếng Anh, bạn luôn có thể sử dụng tùy chọn "dịch sang tiếng Tây Ban Nha" của trình duyệt hoặc tận dụng phụ đề và bản ghi tự động trong video.

Một số ví dụ về các phương pháp hữu ích bao gồm thử thách "100 Ngày Kỹ Thuật Dữ Liệu" , trong đó bạn cam kết dành một khoảng thời gian mỗi ngày để xây dựng một thứ gì đó: một pipeline nhỏ, một script làm sạch dữ liệu, một mô hình dữ liệu, một trình kết nối API, v.v. Sự nhất quán thường hiệu quả hơn là những hoạt động dồn dập không thường xuyên.

Ngoài ra, việc đọc sách và các mẫu thiết kế tập trung vào kỹ thuật dữ liệu cũng rất được khuyến khích , ngay cả khi nhiều tài liệu bằng tiếng Anh. Chúng dạy các phương pháp đã được chứng minh để thiết kế các hệ thống mạnh mẽ, giúp bạn tiếp xúc với các kiến ​​trúc thực tế và tránh những lỗi thường gặp của người mới bắt đầu.

Nếu bạn tìm thấy thứ gì đó thực sự hữu ích, hãy cân nhắc đóng góp vào các kho lưu trữ đó bằng cách cải tiến, dịch thuật, bổ sung tài nguyên mới hoặc sửa lỗi. Tham gia vào các dự án mở không chỉ giúp bạn học hỏi mà còn nâng cao hồ sơ năng lực của bạn trước các nhà tuyển dụng tiềm năng.

Tìm việc làm, chuẩn bị phỏng vấn và những câu hỏi thường gặp

Ở giai đoạn cuối của hành trình, đã đến lúc tập trung vào việc trình bày hồ sơ của bạn với thị trường . Điều này bao gồm việc trau chuốt CV, tạo danh mục các dự án dữ liệu, duy trì hồ sơ hoạt động trên các nền tảng chuyên nghiệp và luyện tập các cuộc phỏng vấn kỹ thuật dành riêng cho Kỹ sư Dữ liệu.

Các công ty đánh giá cao kinh nghiệm thực tế và các dự án cá nhân thể hiện rõ vấn đề bạn đã giải quyết, các quyết định kỹ thuật bạn đã đưa ra, công nghệ bạn đã sử dụng và kết quả bạn đạt được. Kinh nghiệm làm Kỹ sư Dữ liệu trước đây không phải là điều kiện bắt buộc; một dự án cá nhân được ghi chép đầy đủ có thể tạo nên sự khác biệt.

Về các câu hỏi thường gặp, những câu hỏi tương tự luôn xuất hiện: nên ưu tiên những kỹ năng kỹ thuật nào , liệu có đáng học Spark hay chỉ cần Pandas và SQL là đủ, liệu có đáng đầu tư thời gian vào các chứng chỉ điện toán đám mây, mất bao lâu để chuyển đổi, hoặc tại sao một số người nói rằng vị trí Data Analyst "đã lỗi thời".

Về kỹ năng, sự kết hợp thành công thường bao gồm lập trình vững chắc, SQL nâng cao, hiểu biết sâu sắc về mô hình dữ liệu , kinh nghiệm với ít nhất một nền tảng đám mây và nắm vững cơ bản về điều phối và xử lý dữ liệu luồng. Spark trở nên cực kỳ hữu ích khi xử lý khối lượng dữ liệu lớn hoặc trong môi trường đã triển khai nó.

Về thời gian, quá trình chuyển đổi từ nhà khoa học dữ liệu hoặc lập trình viên sang kỹ sư dữ liệu có thể khác nhau, nhưng với sự cống hiến và tập trung nhất quán , bạn có thể sẵn sàng ứng tuyển vào các vị trí cấp dưới hoặc chuyển tiếp trong vài tháng. Chìa khóa là xây dựng nền tảng vững chắc, tránh nhảy từ khóa học này sang khóa học khác mà không hoàn thành khóa nào, và tập trung vào các dự án thể hiện kỹ năng của bạn.

Con đường trở thành kỹ sư dữ liệu này kết hợp nền tảng lý thuyết, thực hành nhiều và một chút tò mò , nhưng đổi lại, nó mở ra cánh cửa đến một trong những vị trí được săn đón và có vị trí tốt nhất trong lĩnh vực công nghệ, cùng với sự hài lòng khi hiểu và kiểm soát toàn bộ hành trình của dữ liệu trong một tổ chức.