MongoDB có cần thiết cho kỹ sư dữ liệu không?
|
Kỹ thuật dữ liệu là thực hành thiết kế và xây dựng hệ thống để thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu ở quy mô lớn. Đây là một lĩnh vực rộng lớn với các ứng dụng trong mọi ngành công nghiệp. Các tổ chức có khả năng thu thập lượng dữ liệu khổng lồ và họ cần đúng người và công nghệ để đảm bảo dữ liệu ở trạng thái có thể sử dụng cao vào thời điểm đến tay các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu Show
Ngoài việc giúp cuộc sống của các nhà khoa học dữ liệu trở nên dễ dàng hơn, làm việc với tư cách là kỹ sư dữ liệu có thể mang đến cho bạn cơ hội tạo ra sự khác biệt hữu hình trong một thế giới nơi chúng ta sẽ sản xuất 463 exabyte mỗi ngày vào năm 2025 [1]. Đó là dữ liệu có giá trị một và 18 số không byte. Các lĩnh vực như học máy và học sâu không thể thành công nếu không có các kỹ sư dữ liệu xử lý và chuyển dữ liệu đó Kỹ sư dữ liệu làm gì?Các kỹ sư dữ liệu làm việc trong nhiều môi trường khác nhau để xây dựng các hệ thống thu thập, quản lý và chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có thể sử dụng được để các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh giải thích. Mục tiêu cuối cùng của họ là làm cho dữ liệu có thể truy cập được để các tổ chức có thể sử dụng dữ liệu đó để đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất của họ Lắng nghe một số kỹ sư dữ liệu thực hành nói về những gì họ làm  Các chuyên gia dữ liệu nói về cách họ định nghĩa kỹ thuật dữ liệu và nó khác với phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu như thế nào Đây là một số tác vụ phổ biến bạn có thể thực hiện khi làm việc với dữ liệu
Làm việc tại các công ty nhỏ hơn thường có nghĩa là đảm nhận nhiều nhiệm vụ liên quan đến dữ liệu hơn với vai trò tổng quát. Một số công ty lớn hơn có các kỹ sư dữ liệu chuyên xây dựng đường ống dẫn dữ liệu và những công ty khác tập trung vào việc quản lý kho dữ liệu—cả việc điền vào kho dữ liệu và tạo các lược đồ bảng để theo dõi nơi lưu trữ dữ liệu Sự khác biệt giữa nhà phân tích dữ liệu và kỹ sư dữ liệu là gì?Các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu phân tích các tập dữ liệu để thu thập kiến thức và hiểu biết sâu sắc. Kỹ sư dữ liệu xây dựng hệ thống để thu thập, xác thực và chuẩn bị dữ liệu chất lượng cao đó. Các kỹ sư dữ liệu thu thập và chuẩn bị dữ liệu và các nhà khoa học dữ liệu sử dụng dữ liệu để thúc đẩy các quyết định kinh doanh tốt hơn Đọc thêm. Nhà phân tích dữ liệu vs. Nhà khoa học dữ liệu. Có gì khác biệt? Tại sao theo đuổi sự nghiệp trong kỹ thuật dữ liệu?Sự nghiệp trong lĩnh vực này có thể vừa bổ ích vừa đầy thách thức. Bạn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong sự thành công của một tổ chức, cung cấp khả năng truy cập dữ liệu dễ dàng hơn mà các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và người ra quyết định cần để thực hiện công việc của họ. Bạn sẽ dựa vào kỹ năng lập trình và giải quyết vấn đề của mình để tạo ra các giải pháp có thể mở rộng Miễn là có dữ liệu để xử lý, các kỹ sư dữ liệu sẽ được yêu cầu. Trên thực tế, Dice Insights đã báo cáo vào năm 2019 rằng kỹ thuật dữ liệu là công việc có xu hướng hàng đầu trong ngành công nghệ, đánh bại các nhà khoa học máy tính, nhà thiết kế web và kiến trúc sư cơ sở dữ liệu [2]. LinkedIn đã liệt kê nó là một trong những công việc đang gia tăng vào năm 2021 [3]. Lương kỹ sư dữ liệuKỹ thuật dữ liệu cũng là một nghề nghiệp được trả lương cao. Mức lương trung bình ở Hoa Kỳ là 115.176 USD, với một số kỹ sư dữ liệu kiếm được tới 168.000 USD mỗi năm, theo Glassdoor (tháng 5 năm 2022) [4] Con đường sự nghiệp của kỹ sư dữ liệuKỹ thuật dữ liệu không phải lúc nào cũng là vai trò cấp đầu vào. Thay vào đó, nhiều kỹ sư dữ liệu bắt đầu với tư cách là kỹ sư phần mềm hoặc nhà phân tích kinh doanh thông minh. Khi thăng tiến trong sự nghiệp, bạn có thể chuyển sang vai trò quản lý hoặc trở thành kiến trúc sư dữ liệu, kiến trúc sư giải pháp hoặc kỹ sư máy học Làm thế nào để trở thành một kỹ sư dữ liệuVới bộ kỹ năng và kiến thức phù hợp, bạn có thể bắt đầu hoặc thăng tiến trong sự nghiệp xứng đáng trong lĩnh vực kỹ thuật dữ liệu. Nhiều kỹ sư dữ liệu có bằng cử nhân khoa học máy tính hoặc lĩnh vực liên quan. Bằng cách kiếm được bằng cấp, bạn có thể xây dựng nền tảng kiến thức cần thiết trong lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng này. Cân nhắc lấy bằng thạc sĩ để có cơ hội thăng tiến trong sự nghiệp và mở khóa các vị trí có khả năng được trả lương cao hơn Bên cạnh việc kiếm được bằng cấp, bạn có thể thực hiện một số bước khác để chuẩn bị cho mình thành công Cử nhân Khoa học về Khoa học Máy tính Đại học Luân Đôn 1. Phát triển kỹ năng kỹ thuật dữ liệu của bạn.Tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của điện toán đám mây, kỹ năng mã hóa và thiết kế cơ sở dữ liệu như một điểm khởi đầu cho sự nghiệp trong khoa học dữ liệu
Đọc thêm. 5 chứng chỉ đám mây cho sự nghiệp CNTT của bạn 2. Được chứng nhận.Chứng nhận có thể xác nhận kỹ năng của bạn với các nhà tuyển dụng tiềm năng và chuẩn bị cho kỳ thi lấy chứng chỉ là một cách tuyệt vời để phát triển kỹ năng và kiến thức của bạn. Các tùy chọn bao gồm Kỹ sư dữ liệu lớn liên kết, Kỹ sư dữ liệu chuyên nghiệp được chứng nhận của Cloudera, Kỹ sư dữ liệu được chứng nhận của IBM hoặc Kỹ sư dữ liệu chuyên nghiệp được chứng nhận của Google Cloud Kiểm tra một số danh sách công việc cho các vai trò bạn có thể muốn áp dụng cho. Nếu bạn nhận thấy một chứng nhận cụ thể thường được liệt kê là bắt buộc hoặc được đề xuất, thì đó có thể là một nơi tốt để bắt đầu 3. Xây dựng danh mục các dự án kỹ thuật dữ liệu.Portfolio thường là một thành phần quan trọng trong tìm kiếm việc làm, vì nó cho nhà tuyển dụng, người quản lý tuyển dụng và nhà tuyển dụng tiềm năng thấy những gì bạn có thể làm Bạn có thể thêm các dự án kỹ thuật dữ liệu mà bạn đã hoàn thành một cách độc lập hoặc như một phần của khóa học vào trang web danh mục đầu tư (sử dụng dịch vụ như Wix hoặc Squarespace). Ngoài ra, hãy đăng tác phẩm của bạn lên phần Dự án trong hồ sơ LinkedIn của bạn hoặc lên một trang web như GitHub—cả hai đều là những lựa chọn thay thế miễn phí cho một trang danh mục đầu tư độc lập Nâng cao kỹ năng dữ liệu lớn của bạn với Dự án có hướng dẫn sẵn sàng cho danh mục đầu tư mà bạn có thể hoàn thành trong vòng chưa đầy hai giờ. Dưới đây là một số tùy chọn để giúp bạn bắt đầu—không cần tải xuống phần mềm Đọc thêm. Cách xây dựng danh mục phân tích dữ liệu. Lời khuyên để thành công 4. Bắt đầu với một vị trí cấp nhập cảnh.Nhiều kỹ sư dữ liệu bắt đầu với các vai trò ở cấp độ đầu vào, chẳng hạn như nhà phân tích kinh doanh thông minh hoặc quản trị viên cơ sở dữ liệu. Khi bạn có kinh nghiệm, bạn có thể học các kỹ năng mới và đủ điều kiện cho các vai trò cao cấp hơn. Xem ví dụ về hành trình học tập khả thi với Lộ trình học tập nghề nghiệp Kỹ thuật dữ liệu này từ Coursera Tôi có cần bằng cấp để trở thành kỹ sư dữ liệu không?Không nhất thiết phải có bằng cấp để trở thành kỹ sư dữ liệu, mặc dù một số công ty có thể thích ứng viên có ít nhất bằng cử nhân. Nếu bạn quan tâm đến sự nghiệp trong lĩnh vực kỹ thuật dữ liệu và dự định theo đuổi bằng cấp, hãy cân nhắc học chuyên ngành khoa học máy tính, công nghệ phần mềm, khoa học dữ liệu hoặc hệ thống thông tin. Một số chương trình cử nhân tập trung vào kỹ thuật dữ liệu. Ví dụ, Cử nhân Khoa học về Khoa học Máy tính của Đại học London có một mô-đun tùy chọn trong cơ sở dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu nâng cao Bước tiếp theoCho dù bạn mới bắt đầu hay đang tìm cách chuyển sang một nghề nghiệp mới, hãy bắt đầu xây dựng các kỹ năng sẵn sàng cho công việc cho các vai trò trong dữ liệu với Chứng chỉ Google Data Analytics, Khoa học dữ liệu của IBM hoặc Chứng chỉ chuyên gia về kỹ thuật dữ liệu của IBM chứng chỉ chuyên môn Phân tích dữ liệu của GoogleĐây là con đường dẫn đến sự nghiệp của bạn trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Trong chương trình này, bạn sẽ học các kỹ năng theo yêu cầu giúp bạn sẵn sàng cho công việc trong vòng chưa đầy 6 tháng. Không yêu cầu bằng cấp, kinh nghiệm 4. 8 (93.278 lượt xếp hạng) 1.251.495 đã đăng ký Cấp độ cho người bắt đầu Thời gian trung bình. 6 tháng) Học theo tốc độ của riêng bạn Kỹ năng bạn sẽ xây dựng Bảng tính, Làm sạch dữ liệu, Phân tích dữ liệu, Trực quan hóa dữ liệu (DataViz), SQL, Đặt câu hỏi, Ra quyết định, Giải quyết vấn đề, Siêu dữ liệu, Thu thập dữ liệu, Đạo đức dữ liệu, Xác định kích thước mẫu, Tính toàn vẹn của dữ liệu, Tính toán dữ liệu, Tổng hợp dữ liệu, Phần mềm Tableau, Trình bày MongoDB có được sử dụng trong kỹ thuật dữ liệu không?Các kỹ sư dữ liệu làm việc với nhiều dữ liệu thô, chưa được xử lý, khiến MongoDB trở thành lựa chọn cổ điển giúp duy trì chức năng dữ liệu trong khi vẫn cho phép mở rộng quy mô theo chiều ngang.
MongoDB có cần thiết cho nhà phân tích dữ liệu không?MongoDB cung cấp các công cụ và API giúp họ xây dựng các truy vấn phân tích phức tạp . Cùng với các định dạng lưu trữ và lập chỉ mục được tối ưu hóa cho phân tích, thông tin chi tiết và hành động được phân phối ở độ trễ thấp với tính đồng thời cao.
Các kỹ năng cơ bản cần thiết cho kỹ sư dữ liệu là gì?Để thực hiện trách nhiệm của mình một cách hiệu quả và hiệu quả, các kỹ sư dữ liệu phải có các kỹ năng mềm và kỹ thuật sau. . mã hóa. . Kho dữ liệu. . Kiến thức về hệ điều hành. . Hệ thống cơ sở dữ liệu. . Phân tích dữ liệu. . Kỹ năng tư duy phản biện. . Hiểu biết cơ bản về học máy. . Kĩ năng giao tiếp MongoDB có được sử dụng trong khoa học dữ liệu không?Hôm nay, chúng ta sẽ làm việc với MongoDB, một sản phẩm được sử dụng rộng rãi cho cơ sở dữ liệu NoSQL và tìm hiểu cách sử dụng dữ liệu bên trong cơ sở dữ liệu MongoDB, cho khoa học dữ liệu. Bạn có thể tìm hiểu thêm về cơ sở dữ liệu NoSQL trên trang web chính thức của MongoDB. Giải thích NoSQL |
