Kỹ sư dữ liệu (Data Engineers – DE)
1. Vai trò
- Xây dựng và duy trì hạ tầng dữ liệu lớn cho doanh nghiệp.
- Tối ưu hóa pipeline dữ liệu để đảm bảo dữ liệu sạch, nhanh và đáng tin cậy.
- Đảm bảo tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
2. Nhiệm vụ chính
- Thiết kế hệ thống lưu trữ dữ liệu: Xây dựng kiến trúc Data Warehouse, Data Lake.
- Tích hợp và xử lý dữ liệu: Xây dựng pipeline dữ liệu ETL/ELT.
- Quản lý hiệu suất dữ liệu: Tối ưu hóa truy vấn, caching, indexing.
3. Kỹ năng quan trọng
3.1. Xây dựng và quản lý hệ thống dữ liệu
- Thành thạo SQL, NoSQL (MongoDB, Cassandra).
- Xây dựng hệ thống dữ liệu với BigQuery, Redshift, Snowflake.
3.2. Tích hợp và tự động hóa pipeline dữ liệu
- Sử dụng Apache Airflow, Luigi, dbt để quản lý ETL.
- Triển khai Data Streaming (Kafka, Flink).
3.3. Quản lý dữ liệu trên nền tảng đám mây
- Làm việc với AWS S3, Azure Data Lake, Google Cloud Storage.
- Sử dụng Terraform, Kubernetes để tự động hóa hạ tầng dữ liệu.
4. Công cụ và phương pháp phổ biến
- Apache Airflow, dbt: Quản lý pipeline dữ liệu.
- Kafka, Flink, Spark Streaming: Xử lý dữ liệu thời gian thực.
- SQL, NoSQL: Lưu trữ và truy vấn dữ liệu.
5. Ứng dụng thực tiễn
- Thương mại điện tử: Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn để cá nhân hóa trải nghiệm.
IoT: Thu thập và xử lý dữ liệu cảm biến từ thiết bị thông minh.
CHUẨN KỸ NĂNG SỐ
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ CHUẨN KỸ NĂNG SỐ
1.1. Tổng quan về Chuẩn Kỹ năng Số
1.2. Bối cảnh và mục tiêu thiết lập Chuẩn Kỹ năng Số
1.3. Cách tiếp cận trong việc cập nhật Chuẩn Kỹ năng Số
1.4. Đối tượng áp dụng
CHƯƠNG 2: CHUẨN KỸ NĂNG SỐ CHO NHẬN THỨC CHUYỂN ĐỔI SỐ (DSS-L)
2.1. Mục tiêu của DSS-L và chính sách xây dựng
2.2. Cấu trúc của DSS-L
2.3. Kỹ năng và nội dung học tập
2.4. Ứng dụng của DSS-L trong doanh nghiệp và tổ chức
CHƯƠNG 3: CHUẨN KỸ NĂNG SỐ CHO THÚC ĐẨY CHUYỂN ĐỔI SỐ (DSS-P)
3.1. Mục tiêu của DSS-P và chính sách xây dựng
3.2. Cấu trúc của DSS-P
3.3. Các nhóm nhân sự và vai trò trong DX
3.3.1. Kiến trúc sư Công nghệ Kinh doanh (Technology Business Architect)
3.3.2. Nhà thiết kế (Designers)
3.3.3. Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientists - DS)
3.3.4. Kỹ sư phần mềm (Software Engineers)
3.3.5. Chuyên gia bảo mật ứng dụng (Application Security Experts - ASE)
3.3.6. Chuyên gia quản lý rủi ro và tuân thủ (Risk & Compliance Security Experts - RCSE)
3.4. Danh mục các kỹ năng chung trong DSS-P
3.5. Ứng dụng của DSS-P trong thực tiễn
CHƯƠNG 4: KỸ NĂNG VÀ KIẾN THỨC NỀN TẢNG TRONG DSS-L
4.1. Tư duy và thái độ đối với chuyển đổi số
4.2. Dữ liệu và công nghệ số
4.3. Sử dụng công cụ và lưu ý về đạo đức
CHƯƠNG 5: ỨNG DỤNG CHUẨN KỸ NĂNG SỐ TRONG THỰC TIỄN
5.1. Áp dụng DSS-L trong doanh nghiệp và cá nhân
5.2. Xây dựng đội ngũ nhân sự DX dựa trên DSS-P
5.3. Kết hợp DSS với các mô hình đào tạo và phát triển nguồn nhân lực
5.4. Ứng dụng DSS trong chiến lược chuyển đổi số doanh nghiệp
5.5. Mối quan hệ giữa DSS và các tiêu chuẩn kỹ năng số khác trên thế giới
CHƯƠNG 6: XU HƯỚNG TƯƠNG LAI CỦA CHUẨN KỸ NĂNG SỐ
6.1. Sự phát triển của công nghệ và tác động đến DSS
6.2. Tích hợp AI và kỹ năng số trong giáo dục và đào tạo
6.3. Dự báo thay đổi trong các kỹ năng số cần thiết
6.4. Cập nhật Chuẩn Kỹ năng Số theo thời gian
CHƯƠNG 7: SO SÁNH CHUẨN KỸ NĂNG SỐ VÀ KHUNG NĂNG LỰC SỐ CỦA EU (DigComp)
7.1. Mục tiêu và phạm vi áp dụng của từng khung
7.2. Phân tích cấu trúc và nội dung
7.3. Ưu điểm và hạn chế của mỗi khung trong bối cảnh toàn cầu
7.4. Bài học kinh nghiệm và khả năng áp dụng cho Việt Nam