วิธีพัฒนาทักษะวิศวกรรมข้อมูลของคุณและเป็นมืออาชีพ

บทบาทวิศวกรข้อมูลกำลังได้รับความสนใจมากขึ้นเรื่อยๆ ภายในระบบนิเวศของวิทยาศาสตร์ข้อมูล รายงานงานด้านเทคนิคปี 2020 ของ DICE เปิดเผยว่า Data Engineer เป็นอาชีพด้านเทคโนโลยีที่เติบโตเร็วที่สุด นอกจากนี้ งานดังกล่าวยังอยู่ในอันดับที่ 15 ในบรรดางานที่โดดเด่นที่สุดในรายงาน LinkedIn Emerging Jobs ประจำปี 2020 โดยมีการจ้างงานเพิ่มขึ้น 35% ตั้งแต่ปี 2015

คุณเคยคิดที่จะเป็นวิศวกรข้อมูลหรือไม่? เราอยู่ที่นี่เพื่อช่วย เป้าหมายของเราในบล็อกนี้คือการอธิบายว่าวิศวกรข้อมูลทำอะไร และเหตุใดจึงเป็นเส้นทางอาชีพที่ยอดเยี่ยมในปัจจุบัน นอกจากนี้ เราจะหารือเกี่ยวกับทักษะและคุณสมบัติที่ปกติแล้ววิศวกรข้อมูลต้องการ

วิศวกรรมข้อมูล — 101

วิศวกรข้อมูลขององค์กรวางรากฐานสำหรับการได้มา จัดเก็บ เปลี่ยนแปลง และจัดการข้อมูล ความรับผิดชอบของพวกเขารวมถึงการออกแบบ การสร้าง และการบำรุงรักษาสถาปัตยกรรมฐานข้อมูลและระบบประมวลผลข้อมูล การพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง การวิเคราะห์ การสร้างภาพ และการประมวลผลข้อมูลอย่างต่อเนื่อง ราบรื่น ปลอดภัย และมีประสิทธิภาพ

กล่าวอีกนัยหนึ่ง บทบาทของวิศวกรข้อมูลในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการเชื่อมช่องว่างระหว่างตำแหน่งวิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบดั้งเดิมกับนักพัฒนาซอฟต์แวร์และแอปพลิเคชัน

เวิร์กโฟลว์วิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบดั้งเดิมเริ่มต้นด้วยการรวบรวมและจัดเก็บข้อมูล ซึ่งเป็นความรับผิดชอบของวิศวกรข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอื่นๆ เช่น นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ สามารถใช้ข้อมูลปริมาณมากที่รวบรวมจากแหล่งต่างๆ

ในด้านหนึ่ง สิ่งนี้ต้องการการสร้างและบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่ปรับขนาดได้ ซึ่งมีความพร้อมใช้งานสูง มีประสิทธิภาพ และสามารถรวมเทคโนโลยีใหม่เข้าด้วยกันได้ วิศวกรข้อมูลยังต้องตรวจสอบสถานะและการเคลื่อนไหวของข้อมูลผ่านระบบเหล่านี้

ทักษะที่จำเป็นในการเป็นวิศวกรข้อมูลมืออาชีพ

เพื่อจัดการกับงานที่ซับซ้อนสูง วิศวกรข้อมูลต้องการทักษะทางเทคนิคที่หลากหลาย การรวบรวมรายชื่อทักษะและความรู้ที่จำเป็นสำหรับความสำเร็จในบทบาทวิศวกรรมข้อมูลไม่ใช่เรื่องง่าย เนื่องจากระบบนิเวศของวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีวิวัฒนาการอย่างต่อเนื่อง

ดังนั้น วิศวกรข้อมูลจึงต้องเรียนรู้อย่างต่อเนื่องเพื่อให้ทันกับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี ที่กล่าวว่านี่คือทักษะบางอย่างที่วิศวกรข้อมูลจะได้รับประโยชน์จาก

การจัดการฐานข้อมูล

วิศวกรข้อมูลใช้เวลาส่วนใหญ่ในการรวบรวม จัดเก็บ ถ่ายโอน ทำความสะอาด หรือให้คำปรึกษาฐานข้อมูล ดังนั้นความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับการจัดการฐานข้อมูลจึงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับวิศวกรข้อมูล

เพื่อให้บรรลุสิ่งนี้ คุณจะต้องใช้ SQL (Structured Query Language) อย่างคล่องแคล่ว ซึ่งเป็นภาษาหลักสำหรับการโต้ตอบกับฐานข้อมูล และคุณต้องมีความเชี่ยวชาญใน MySQL, SQL Server และ PostgreSQL ซึ่งเป็นหนึ่งในภาษาถิ่นของ SQL ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด

นอกจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แล้ว วิศวกรข้อมูลจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับฐานข้อมูล NoSQL (“ไม่ใช่แค่ SQL”) ซึ่งกำลังนำมาใช้อย่างรวดเร็วสำหรับ Big Data และแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ วิศวกรข้อมูลจึงควรทำความเข้าใจอย่างน้อยประเภทต่างๆ ของฐานข้อมูล NoSQL และกรณีการใช้งาน

การเขียนโปรแกรม

เช่นเดียวกับบทบาทอื่นๆ ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรข้อมูลต้องมีความเชี่ยวชาญในการเขียนโค้ด วิศวกรข้อมูลสามารถทำงานต่างๆ ได้หลากหลายโดยใช้ภาษาโปรแกรมที่ต่างกันนอกเหนือจาก SQL Python เป็นหนึ่งในภาษาการเขียนโปรแกรมที่ดีที่สุดสำหรับวิศวกรรมข้อมูลอย่างไม่ต้องสงสัย

การทำงาน ETL และการเขียนไปป์ไลน์ข้อมูลเป็นเรื่องง่ายด้วย Python ซึ่งเป็นภาษากลางในวิทยาศาสตร์ข้อมูล นอกเหนือจากการผสานรวมที่ยอดเยี่ยมกับเครื่องมือวิศวกรรมข้อมูลแล้ว Python ยังช่วยให้เข้าถึงเฟรมเวิร์ก Apache Airflow และ Spark ได้อย่างง่ายดาย

Java Virtual Machine เป็นแพลตฟอร์มยอดนิยมสำหรับการรันเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สเหล่านี้ ดังนั้น Scala และ Java จึงเป็นภาษาการเขียนโปรแกรมอื่นๆ ที่คุณอาจต้องการเรียนรู้

ความเชี่ยวชาญของระบบการกระจาย

วิทยาศาสตร์ข้อมูลได้พึ่งพาเฟรมเวิร์กการคำนวณแบบกระจายมากขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา สภาพแวดล้อมการคำนวณเหล่านี้ใช้คอมพิวเตอร์หลายเครื่อง (หรือที่เรียกว่าคลัสเตอร์) บนเครือข่ายเพื่อแจกจ่ายส่วนประกอบต่างๆ

ระบบแบบกระจายทำงานโดยแบ่งปริมาณงานระหว่างคลัสเตอร์และประสานความพยายามในการทำงานให้เสร็จอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากที่สุด แอปพลิเคชั่น Big Data ที่น่าประทับใจที่สุดบางตัวใช้เฟรมเวิร์กการคำนวณแบบกระจาย เช่น Apache Hadoop และ Apache Spark

ใครก็ตามที่ต้องการทำงานด้านวิศวกรรมข้อมูลจะต้องคุ้นเคยกับเฟรมเวิร์กเหล่านี้ หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริษัทวิศวกรรมข้อมูล โปรดดูรายชื่อธุรกิจนี้

ทำความคุ้นเคยกับคลาวด์คอมพิวติ้ง

วิทยาศาสตร์ข้อมูลให้ความสำคัญกับการประมวลผลแบบคลาวด์มากขึ้น มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วไปสู่โซลูชันบนคลาวด์เนื่องจากความต้องการที่เพิ่มขึ้น ในปัจจุบัน หนึ่งในความรับผิดชอบหลักของวิศวกรข้อมูลคือการเชื่อมต่อระบบธุรกิจของบริษัทเข้ากับคลาวด์

ในโลกที่ใช้ระบบคลาวด์ในปัจจุบัน ทุกอย่างตั้งแต่ห่วงโซ่อุปทานข้อมูลไปจนถึงการประมวลผลข้อมูลสามารถทำได้ภายในระบบคลาวด์ ด้วยบริการต่างๆ เช่น Google Cloud, Azure และ Amazon Web Services (AWS)

ในการเป็นวิศวกรข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ เราต้องเข้าใจบริการคลาวด์ ข้อดีและข้อเสีย และวิธีนำไปใช้กับโครงการ Big Data คนส่วนใหญ่คุ้นเคยกับ AWS และ Azure เพราะเป็นแพลตฟอร์มที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย

การใช้เทคโนโลยี ETL เพื่อสร้าง Data Pipelines

การสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลด้วยเทคโนโลยี ETL และเฟรมเวิร์กการประสานเป็นหนึ่งในหน้าที่หลักของวิศวกรข้อมูล แม้ว่าเทคโนโลยีจำนวนมากจะระบุไว้ในส่วนนี้ แต่วิศวกรข้อมูลอย่างน้อยก็ควรทำความคุ้นเคยกับสองเทคโนโลยีที่เป็นที่รู้จักมากที่สุด ได้แก่ Apache NiFi และ Airflow

เฟรมเวิร์ก Airflow ช่วยให้วิศวกรข้อมูลสามารถวางแผน สร้าง และติดตามไปป์ไลน์ข้อมูล เป็นเครื่องมือประสานอย่างมีประสิทธิภาพ เมื่อพูดถึงกระบวนการ ETL พื้นฐานที่ทำซ้ำได้สำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ NiFi คือโซลูชันที่สมบูรณ์แบบ

สตรีมการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์

แอปพลิเคชันวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์ถือเป็นนวัตกรรมใหม่ล่าสุด ดังนั้น ผู้สมัครที่คุ้นเคยกับเฟรมเวิร์กการประมวลผลสตรีมจึงมีความต้องการสูง เครื่องมือประมวลผลการสตรีม เช่น Kafka Streams, Flink หรือ Spark Streaming เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับวิศวกรข้อมูลที่ต้องการความก้าวหน้าในอาชีพการงาน

ความรู้เกี่ยวกับคำสั่งสคริปต์และเชลล์

งานและรูทีนส่วนใหญ่ในคลาวด์และเฟรมเวิร์กและเครื่องมืออื่นๆ ของ Big Data ถูกดำเนินการด้วยคำสั่งเชลล์และสคริปต์ วิศวกรข้อมูลต้องสะดวกสบายในการใช้เทอร์มินัลเพื่อนำทางระบบ รันคำสั่ง และแก้ไขไฟล์

ซอฟท์สกิล

สุดท้ายนี้ วิศวกรข้อมูลต้องมีทักษะในการสื่อสารเพื่อทำงานข้ามขอบเขตของแผนก และเพื่อทำความเข้าใจความต้องการของผู้นำธุรกิจ นักวิเคราะห์ข้อมูล และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล อาจจำเป็นสำหรับวิศวกรข้อมูลในการพัฒนาแดชบอร์ด รายงาน และภาพอื่นๆ เพื่อสื่อสารกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในองค์กรของตนโดยเฉพาะ

บทสรุป

ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลที่ต้องการสามารถเลือกจากเส้นทางอาชีพที่น่าตื่นเต้นมากมายในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งรวมถึงวิศวกรรมข้อมูล หากคุณมุ่งมั่นที่จะเป็นวิศวกรข้อมูลแต่ไม่แน่ใจว่าจะเริ่มต้นจากตรงไหน บทความนี้หวังว่าจะให้แนวคิดบางประการเกี่ยวกับความรู้เชิงปฏิบัติเฉพาะที่คุณต้องการเพื่อให้ประสบความสำเร็จ

This content has been Digiproved © 2022 Tribulant Software