thắc mắc Hỏi về data engineer?

  • Người tạo chủ đề Người tạo chủ đề vu dai
  • Ngày bắt đầu Ngày bắt đầu

vu dai

Junior Member
Xin các bác chỉ giáo. Hiện thì em code python khá ổn, sql cũng khá nhưng chỉ nhiều đó thôi. Em tham khảo trên voz thì thấy nhiều thảo luận về data engineer và cũng có cái nhìn sơ về nó nhưng vẫn chưa biết nên tập trung vào phần chính hay lộ trình nào.
Em xin các bác một lộ trình hay một khóa học về data engineer vì em cũng đang có một khoản nhỏ muốn đầu tư vào việc học ạ.
Mong bác nào tư vấn giúp em, em sẽ hậu tạ ạ.
 
Sửa lần cuối:
Tôi thấy khoá đó cũng đc bác ạ, mặt bằng chung mấy khoá DE trên thị trường toàn trên chục củ thôi mà tôi không ngấm đc funix. Tôi có coi buổi học thử bác gửi rồi thì là giới thiệu chung thôi.
 
Em thì đang quan tâm khoá này:
1. Video tham khảo - nhận xét học khá là sơ sài - đắt 10 củ :
2. Syllabus Data Engineer - Cole: https://docs.google.com/spreadsheet...k66xxMLvE343zEZSTtMCGTSOw/edit#gid=1104161228

Nhìn chung chưa thấy học xong có thể xin việc không nhưng hơi đắt so với những gì nhận được, học khá là lướt
https://dathoc.net/course/index.php?categoryid=10
thế còn ô này thì sao fen, tui thấy ô này hay post bài facebook, cũng thấy có học viên vào học, nhà đầy sách, ko biết kiến thức dạy thế nào
 
Hi bro,
Mình nghĩ nếu bro muốn có 1 khóa học cho người mới bắt đầu muốn tìm hiểu DE thì bro có thể học thử ở datacamp xem sao , hoặc rủ người nào đó hùn mua chung acc cũng được :D
Mình thì có làm Data Engineer được khoảng 5 năm , nếu các bro muốn tư vấn có thể ib vùng kín nhé
P.s Công việc cũng bận nên mình cũng ko hay lên voz được , nên mình chỉ hứa sẽ trả lời sớm nhất nha bro
Chúc các bro may mắn :byebye:
 
:V mình năm 3 cũng đang tự học pyspark kết hợp với học trên trg kho dữ liệu, khai phá dữ liệu... thím thử tìm mấy môn này học trc xem.
 
:V mình năm 3 cũng đang tự học pyspark kết hợp với học trên trg kho dữ liệu, khai phá dữ liệu... thím thử tìm mấy môn này học trc xem.
mình nghĩ bro nên chơi cả leetcode hoặc hackerrank nữa để phát triển tư duy.
Và đi làm mn cũng không dùng nhiều đến những thứ cao siêu như khai phá dữ liệu đâu
Còn kho dữ liệu thì bạn biết trước thì rất tốt rồi , nhưng lý thuyết rất rất khác thực tế.
Nên mình chỉ nghĩ là cần đi thực tập để va vào bài toán thực tế.
Thực chiến thật nhiều sẽ đem lại cho bạn những kinh nghiệm hữu ích
Good luck bro :byebye:
 
Nên học pyspark hay spark viết bằng Java/Scala vậy bạn?
Học là học cái concept của nó. Cách nó break 1 cái job bự ra thành map-reduce ntn rồi phân chia job cho worker ra sao, rồi nó gom kq ntn, lazy evaluation,... Chứ ngôn ngữ thì cái nào chả thế. Tiện cái nào thì học thôi. pyspark nó giống như python wrapper thôi. Bản chất vẫn gọi api của spark thôi. Cái nào phù hợp thì học.
 
Nhiều ông còn chả định nghĩa được data engineer là cái gì mà cứ cắm đầu vào thế nhỉ? :sweat:

via theNEXTvoz for iPhone
 
https://dathoc.net/course/index.php?categoryid=10
thế còn ô này thì sao fen, tui thấy ô này hay post bài facebook, cũng thấy có học viên vào học, nhà đầy sách, ko biết kiến thức dạy thế nào
Ý kiến cá nhân thì nên tránh bác này ra. Bác này lên facebook chém gió nhiều cái linh tinh và không hiểu sâu. Muốn học data engineering thì nguồn tốt nhất là datacamp.

Ví dụ chém gió linh tinh như bài này
https://www.facebook.com/dathoc.net...uRS6SGzsfY8xp51DZV7Rb88M8MSxxQ9qAsjDg9Ji7GkJl

Screenshot 2022-05-28 at 17.52.56.png


Openshift và openstack không liên quan gì tới nhau, so sánh như kiểu java và javascript vậy.
 
Sửa lần cuối:
Ý kiến cá nhân thì nên tránh bác này ra. Bác này lên facebook chém gió nhiều cái linh tinh và không hiểu sâu. Muốn học data engineering thì nguồn tốt nhất là datacamp.

Ví dụ chém gió linh tinh như bài này
https://www.facebook.com/dathoc.net...uRS6SGzsfY8xp51DZV7Rb88M8MSxxQ9qAsjDg9Ji7GkJl

Xem tệp đính kèm 1181621

Openshift và openstack không liên quan gì tới nhau, so sánh như kiểu java và javascript vậy.
chuẩn, lão này toàn đăng bài lùa sinh viên thôi, toàn chém gió linh tinh xàm xí
 
Ý kiến cá nhân thì nên tránh bác này ra. Bác này lên facebook chém gió nhiều cái linh tinh và không hiểu sâu. Muốn học data engineering thì nguồn tốt nhất là datacamp.

Ví dụ chém gió linh tinh như bài này
https://www.facebook.com/dathoc.net...uRS6SGzsfY8xp51DZV7Rb88M8MSxxQ9qAsjDg9Ji7GkJl

Xem tệp đính kèm 1181621

Openshift và openstack không liên quan gì tới nhau, so sánh như kiểu java và javascript vậy.
Ông này trước dạy ở BK nên có tư tưởng lúc nào cũng muốn làm thầy thiên hạ.
Đợt 2 năm trước mình chưa biết, nhảy vào combat với ổng xong ổng không nhận sai rồi đem lôi bằng cấp sách vở ra hù.
Sau mình còn biết là ổng cap màn hình rồi đem qua 4,5 group khác giải thích này nọ. Cuối cùng bị ban luôn.

Buồn cười nhất là đợt ổng đăng bài tìm việc, đòi 5k hoặc 2k làm nửa ngày, điều kiện là ngồi một mình, không được làm phiền, không phải báo cáo và không ép deadline :sexy_girl:

Năm trước trời xui thế nào mình pvan đúng ổng luôn, mé mình với anh CTO, CDO, với chị HR ngồi cứ gọi là nín éo dám cười :gach:

Lâu nay cũng không để ý ổng nữa vì không muốn tiếp chuyện với mấy ông dở hơi :byebye:

via theNEXTvoz for iPhone
 
Em thấy cái này đúng này, :v nhiều công ty coi DE như DA với DS. Mấy cụ đi trc toàn kêu vậy
Không hằn, ý mình là nhiều ông vỗ ngực là DE nhưng bảo làm cái checklist đầu việc cần làm khi go-live một product còn éo làm được, éo hiểu engineer moẹ gì ở đây không biết

via theNEXTvoz for iPhone
 
Định nghĩa của anh DE là gì ngoài sql, mấy tool cho Bigdata, Visual data
Kiến thức tốt về R(and non) DBMS, không sâu bằng dba nhưng phải sâu hơn SE, nắm vững tầng logical và một phần physical.
DWH là thứ bắt buộc phải thành thạo
Visualation không cần quá giỏi nhưng cần làm được, nhiều khi vẫn cần nhảy vào để làm chữa cháy. Ít nhất cần kết hợp được với đội BI để hiểu nghiệp vụ và quay lại tối ưu mart, wh, pipeline. Nắm được nhu cầu end-user để tối ưu
Data processing tốt, không chỉ là biết chơi tool mà phải biết kết hợp và tối ưu đống tool đó để lên được product
Network, infra, cicd cần làm được, join được cùng đội devops hoặc tốt hơn thì cân luôn mấy cái này
Biết thêm về những thằng khác ngoài hadoop eco + cloud là một điểm cộng (oracle, ibm, tbl, ...)

Vì thế mới nói DE nên là một ông SE + dba + ops, data chỉ là một nửa, engineer là một nửa còn lại.

Cái mình cười ở đây cũng như các bạn SE buồn cười khi nghe một đứa làm DA/DS vỗ ngực tự hào khi dựng được con notebook xong cho chạy production code trên đó ấy mà :feel_good:

via theNEXTvoz for iPhone
 
Sửa lần cuối:

Thống kê chủ đề

Ngày tạo
vu dai,
Người trả lời cuối
Monosuke,
Trả lời
239
Lượt xem
63.317
Quay lại
Lên đầu trang