1. Chỉ học lý thuyết, không làm dự án thực tế

Một trong những sai lầm lớn nhất là chỉ xem video, đọc tài liệu mà không tự triển khai pipeline thật.
💡 Cách khắc phục:

• Hãy thực hành ngay sau khi học: viết script ETL đơn giản bằng Python, tạo Data Pipeline nhỏ với Airflow hoặc Prefect.
• Sử dụng dữ liệu open-source để tạo dự án cá nhân, ví dụ: dữ liệu bán hàng, dữ liệu thời tiết, dữ liệu log.

2. Không học vững SQL trước khi nhảy vào Big Data

SQL là nền tảng của mọi hệ thống dữ liệu. Nhiều bạn bỏ qua SQL, học Spark hoặc Hadoop trước khiến việc hiểu pipeline trở nên khó khăn.
💡 Cách khắc phục:

• Thành thạo SELECT, JOIN, GROUP BY, WINDOW FUNCTION.
• Hiểu cách tối ưu query (index, execution plan).
• Tự viết query cho các bài toán thực tế như báo cáo doanh thu, phân tích khách hàng.

3. Học lan man quá nhiều công cụ cùng lúc

Data Engineering có vô số công cụ: Spark, Kafka, Flink, dbt, Airflow, Snowflake... Việc học tất cả một lúc dễ gây choáng ngợp và nhanh nản.
💡 Cách khắc phục:

• Học theo lộ trình: SQL → Python → ETL → Big Data → Cloud.
• Chỉ học sâu 1-2 công cụ mỗi giai đoạn, ví dụ Spark cho Big Data, Airflow cho orchestration.

4. Bỏ qua kiến thức về hạ tầng và DevOps

Nhiều bạn chỉ học code mà quên rằng Data Engineer còn phải triển khai pipeline lên Cloud, CI/CD, và giám sát hệ thống.
💡 Cách khắc phục:

• Học cơ bản về Docker, Linux command, Git.
• Làm quen với AWS/GCP/Azure để deploy pipeline.
• Tìm hiểu logging, monitoring để pipeline chạy ổn định.

5. Không chú trọng Data Quality & Testing

Pipeline có chạy nhanh đến đâu cũng vô nghĩa nếu dữ liệu sai. Sai lầm phổ biến là không kiểm tra chất lượng dữ liệu.
💡 Cách khắc phục:

• Học về data validation: check null, duplicate, schema mismatch.
• Dùng unit test cho transformation logic (ví dụ với dbt tests hoặc pytest).
• Theo dõi chất lượng dữ liệu liên tục.

6. Thiếu kiên nhẫn – bỏ cuộc quá sớm

Data Engineering là một lĩnh vực đa kỹ năng, đòi hỏi thời gian học dài hơn so với Data Analyst. Nhiều bạn bỏ cuộc vì thấy khó.
💡 Cách khắc phục:

• Chia lộ trình học thành các chặng nhỏ: SQL → Pipeline → Big Data → Cloud.
• Có mentor hoặc tham gia cộng đồng để được hỗ trợ.
• Xem khó khăn như một phần của quá trình học.

7. Lời khuyên từ MCI Academy

• Học theo dự án thực tế: từ ETL đơn giản đến pipeline streaming.
• Lộ trình rõ ràng: giúp bạn không bị lan man, đi đúng thứ tự.
• Mentor hỗ trợ: giải đáp thắc mắc, review project.
• Kết nối doanh nghiệp: cơ hội việc làm sau khi học xong.

📌 Khóa Data Engineering tại MCI Academy giúp bạn tránh những sai lầm trên bằng cách học qua project thực chiến, sử dụng công cụ chuẩn industry (SQL, Airflow, Spark, Kafka), và triển khai trên Cloud thật.