phần automation hay quá anh ơi, script automation sau khi code xong thì mình sẽ phải làm sao để nó chạy liên tục được vậy anh? cứ mỗi lần em chạy là phải cho chạy lại script trên terminal.
Để chạy script liên tục, bạn có thể sử dụng một server bất kì để host file Python đó và cho nó chạy ở background nhé bạn (bạn có thể tìm hiểu về AWS EC2 hoặc các nền tảng cloud khác). Bạn cũng có thể sự dụng nền tảng Replit (replit.com/) để chạy code 24/7 một cách dễ dàng! Cảm ơn bạn đã theo dõi video của mình nhé!
anh ơi hiện em đang quan tâm về data engineer của python thì anh nghĩ sao về công việc này ở Việt Nam ạ,và để có thể xin intern ở Việt Nam hoặc nước ngoài thì có dễ không ạ,và mình cần những kiến thức gì để có thể xin đi thực tập ạ.
Cảm ơn bạn đã theo dõi và đặt câu hỏi video của mình. Đối với ngành Data Engineer thì có chút hơi đặc thù so với những nhánh khác trong nhóm ngành Data, và theo như mình biết thì sẽ đòi hỏi những kiến thức cơ bản sau: 1) Ngôn ngữ lập trình: bạn cần tối thiểu là Python (cho ETL) và Java (cho các tool Big Data như là Adobe Spark hay Kafka), SQL (cho cơ sở dữ liệu) 2) Kiến thức về Cơ sở dữ liệu (SQL và có thể là NoSQL) 3) Các ETL tools như là Apache Nifi, ... 4) Big Data tools như là Hadoop 5) Các kiến thức khác về Data Modeling và Data warehousing. Về triển vọng nghề nghiệp thì mình cũng không rõ lắm do chưa tiếp xúc nhiều với thị trường làm việc cho ngành này ở Việt Nam nên bạn thông cảm nhé. Bạn có thể tìm kiếm các trang mạng hoặc job vacancy ở các công ty công nghệ để rõ hơn về vấn đề này!
Do mới tìm hiểu về cách làm video nên sẽ không tránh khỏi các thiếu sót, mong là bạn sẽ bỏ qua nhé! Mình sẽ cố gắng khắc phục ở các video tiếp theo :) !
Bạn có thể tìm thấy file ở link sau nha: colab.research.google.com/drive/1ot8UVzOc8hV8NMfHM9CA3N5n1Qdsz8OK?usp=sharing. Với link này thì bạn cũng có thể chạy thử ngay trên Colab. Cảm ơn bạn đã theo dõi video của mình nha!
Đây là một nhận xét rất chính xác. Hiện tại thì rất nhiều ngôn ngữ thông dụng đều có thể giải quyết các use-case mà mình đã nêu ra. Tuy nhiên, một điều quan trọng là những ngôn ngữ lập trình khác nhau có thể có lợi thế riêng biệt trong từng use-case cụ thể. Ví dụ: những Machine Learning practioner sẽ ưu tiên lựa chọn Python thay vì Java do Python sở hữu nhiều thư viện Deep Learning và Machine Learning thông dụng hơn là Java. Tuy nhiên, trong lập trình web thì sẽ có nhiều người chuộng Java hơn vì những lí do khác nhau!
