ทักษะ 6 อันดับแรกที่จำเป็นสำหรับการเป็น Data Engineer ที่ประสบความสำเร็จ [2022]

ต้องการประกอบอาชีพด้านวิศวกรรมข้อมูล แต่ไม่รู้ว่าจะเริ่มจากตรงไหน? ถ้าอย่างนั้นคุณก็มาถูกที่แล้ว บทความนี้จะบอกคุณเกี่ยวกับทักษะด้านวิศวกรรมข้อมูลที่สำคัญที่สุด รวมถึงทักษะด้านเทคโนโลยีและโปรแกรมที่คุณควรคุ้นเคย

มันยาวมาก เราแนะนำให้บุ๊กมาร์กหน้านี้ไว้ คุณจะได้กลับมาอ่านในภายหลัง

ทักษะทางเทคนิคสำหรับวิศวกรรมข้อมูล

1. คลังข้อมูล

คลังข้อมูลช่วยให้คุณสามารถจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากสำหรับการสืบค้นและการวิเคราะห์ ข้อมูลอาจมาจากหลายแหล่ง เช่น ซอฟต์แวร์ ERP ซอฟต์แวร์บัญชี หรือโซลูชัน CRM องค์กรใช้ข้อมูลนี้เพื่อสร้างรายงาน วิเคราะห์ และขุดข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า

คุณต้องคุ้นเคยกับแนวคิดพื้นฐานของคลังข้อมูลและเครื่องมือที่เกี่ยวข้องกับฟิลด์นี้, Amazon Web Services และ Microsoft Azure คลังข้อมูลเป็นหนึ่งในทักษะพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมข้อมูล

2. การเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่องได้กลายเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้คุณคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตโดยใช้ข้อมูลในอดีตและปัจจุบัน

ในฐานะวิศวกรข้อมูล คุณจะต้องทำความคุ้นเคยกับพื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริทึมเท่านั้น การทำความคุ้นเคยกับแมชชีนเลิร์นนิงจะช่วยให้คุณเข้าใจความต้องการขององค์กรและทำงานร่วมกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น นอกเหนือจากประโยชน์เหล่านี้แล้ว การเรียนรู้เกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงจะช่วยคุณในการสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลที่ดีขึ้นและสร้างแบบจำลองที่ดีขึ้น

3. โครงสร้างข้อมูล

แม้ว่าวิศวกรข้อมูลมักจะทำการเพิ่มประสิทธิภาพและการกรองข้อมูล แต่จะเป็นประโยชน์สำหรับคุณหากทราบเกี่ยวกับพื้นฐานของโครงสร้างข้อมูล มันจะช่วยให้คุณเข้าใจแง่มุมต่างๆ ของเป้าหมายองค์กรของคุณและช่วยให้คุณร่วมมือกับทีมและสมาชิกคนอื่นๆ ได้ดี

4. เครื่องมือ ETL

ETL ย่อมาจาก Extract, Transfer, Load และระบุว่าคุณดึงข้อมูลจากแหล่งที่มา แปลงเป็นรูปแบบ และจัดเก็บไว้ในคลังข้อมูลอย่างไร ETL ใช้การประมวลผลแบบแบตช์เพื่อให้แน่ใจว่าผู้ใช้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องตามปัญหาทางธุรกิจเฉพาะของตนได้

รับข้อมูลจากหลายแหล่ง ใช้กฎเฉพาะกับแหล่งข้อมูลเดียวกัน แล้วโหลดข้อมูลลงในฐานข้อมูลที่ทุกคนในองค์กรสามารถใช้หรือดูได้ คุณอาจทราบแล้วว่าเครื่องมือ ETL เป็นหนึ่งในทักษะที่สำคัญที่สุดสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมข้อมูล

5. ภาษาการเขียนโปรแกรม (Python, Scala, Java)

Python, Java และ Scala เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุด Python เป็นสิ่งที่ต้องมีสำหรับวิศวกรข้อมูล เนื่องจากจะช่วยให้คุณทำการวิเคราะห์และการสร้างแบบจำลองทางสถิติได้ ในทางกลับกัน Java ช่วยให้คุณทำงานกับเฟรมเวิร์กสถาปัตยกรรมข้อมูลและ Scala เป็นเพียงส่วนขยายของสิ่งเดียวกัน

คุณควรสังเกตว่าเกือบ 70% ของรายละเอียดงานในสาขานี้จำเป็นต้องใช้ Python เป็นทักษะ ในฐานะวิศวกรข้อมูล คุณต้องมีทักษะการเขียนโค้ดที่แข็งแกร่ง เนื่องจากคุณจำเป็นต้องทำงานกับภาษาโปรแกรมหลายภาษา นอกเหนือจาก Python แล้ว ทักษะการเขียนโปรแกรมยอดนิยมอื่นๆ ได้แก่ .NET, R, Shell Scripting และ Perl

Java และ Scala มีความสำคัญเนื่องจากช่วยให้คุณทำงานกับ MapReduce ซึ่งเป็นองค์ประกอบ Hadoop ที่สำคัญ ในทำนองเดียวกัน Python จะช่วยคุณในการวิเคราะห์ข้อมูล คุณต้องเชี่ยวชาญภาษาการเขียนโปรแกรมเหล่านี้อย่างน้อยหนึ่งภาษา

ภาษาอื่นที่ต้องระวังคือ C ++ สามารถคำนวณข้อมูลจำนวนมหาศาลได้โดยไม่ต้องใช้อัลกอริธึมที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ยิ่งไปกว่านั้น มันเป็นภาษาการเขียนโปรแกรมเดียวที่ให้คุณมีข้อมูลมากกว่าหนึ่ง GB ภายในหนึ่งวินาที นอกเหนือจากข้อดีเหล่านี้แล้ว C++ ยังให้คุณใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์แบบเรียลไทม์และฝึกอัลกอริทึมใหม่ได้ เป็นหนึ่งในทักษะที่สำคัญที่สุดที่จำเป็นสำหรับวิศวกรข้อมูล

6. ระบบกระจาย

ระบบแบบกระจายได้รับความนิยมอย่างกว้างขวางเนื่องจากช่วยลดต้นทุนการจัดเก็บและการดำเนินงานสำหรับองค์กร ช่วยให้องค์กรจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากในเครือข่ายแบบกระจายของพื้นที่เก็บข้อมูลขนาดเล็ก ก่อนการมาถึงของระบบแบบกระจาย ค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลค่อนข้างสูง เนื่องจากองค์กรต้องลงทุนในโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ขึ้น

ขณะนี้ ระบบแบบกระจายเช่น Apache Hadoop ได้รับความนิยมอย่างมาก และวิศวกรข้อมูลจำเป็นต้องคุ้นเคยกับระบบเหล่านี้ คุณควรรู้ว่าระบบแบบกระจายทำงานอย่างไรและคุณจะใช้งานระบบเดียวกันได้อย่างไร นอกจากระบบแบบกระจายแล้ว คุณควรทราบวิธีประมวลผลข้อมูลผ่านระบบเดียวกันด้วย

Apache Hadoop เป็นเฟรมเวิร์กแบบกระจายที่ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลาย ในขณะที่ Apache Spark เป็นเครื่องมือการเขียนโปรแกรมสำหรับการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก คุณควรทำความคุ้นเคยกับทั้งสองทักษะ เนื่องจากทักษะเหล่านี้เป็นทักษะที่สำคัญสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมข้อมูล

กรอบงานสำหรับวิศวกรรมข้อมูล

1. Apache Hadoop

Apache Hadoop เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์ซที่ให้คุณจัดเก็บและจัดการแอปพลิเคชัน Big Data แอปพลิเคชันเหล่านี้ทำงานภายในระบบคลัสเตอร์ และ Hadoop ช่วยคุณจัดการได้เช่นเดียวกัน ทักษะด้านวิศวกรรมข้อมูลที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งคือการสร้างแอปพลิเคชัน Hadoop และจัดการอย่างมีประสิทธิภาพ นับตั้งแต่เปิดตัวในปี 2549 Hadoop ได้กลายเป็นหนึ่งในสิ่งที่ต้องมีสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล มีชุดเครื่องมือมากมายที่ทำให้การใช้งานข้อมูลง่ายขึ้นและมีประสิทธิภาพ

Hadoop ให้คุณดำเนินการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่แบบกระจายโดยใช้การเขียนโปรแกรมอย่างง่าย คุณสามารถใช้ R, Python, Java และ Scala กับเครื่องมือนี้ได้ เฟรมเวิร์กนี้ทำให้บริษัทสามารถจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลจำนวนมากได้ในราคาไม่แพง เนื่องจากช่วยให้ทำงานผ่านเครือข่ายแบบกระจายได้ Apache Hadoop เป็นส่วนประกอบหลักของอุตสาหกรรม และคุณควรคุ้นเคยเป็นอย่างดี

2. Apache Spark

Apache Spark เป็นอีกหนึ่งเครื่องมือที่ต้องมีที่คุณต้องคุ้นเคยหากต้องการเป็นวิศวกรข้อมูล Spark เป็นเฟรมเวิร์กวัตถุประสงค์ทั่วไปแบบโอเพ่นซอร์สแบบกระจายสำหรับการประมวลผลแบบคลัสเตอร์ มันมีอินเทอร์เฟซที่ให้คุณตั้งโปรแกรมคลัสเตอร์ที่มีความทนทานต่อข้อผิดพลาดและความเท่าเทียมกันของข้อมูล Spark ใช้การแคชในหน่วยความจำและการใช้งานคิวรีที่ปรับให้เหมาะสมเพื่อประมวลผลการสืบค้นอย่างรวดเร็วกับขนาดข้อมูลใดๆ เป็นเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่

นอกเหนือจากความสามารถในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากอย่างรวดเร็ว มันยังเข้ากันได้กับ Apache Hadoop ทำให้เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ Apache Spark ให้คุณดำเนินการประมวลผลด้วยไอน้ำซึ่งมีอินพุตและเอาต์พุตข้อมูลคงที่ Spark มีประสิทธิภาพมากกว่า Hadoop ซึ่งทำให้กลายเป็นเครื่องมือยอดนิยมสำหรับวิศวกรข้อมูล

3. AWS

AWS ย่อมาจาก Amazon Web Service และเป็นเครื่องมือยอดนิยมสำหรับการคลังข้อมูล คลังข้อมูลเป็นฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่เน้นไปที่การวิเคราะห์และคิวรีเพื่อช่วยให้คุณเห็นข้อมูลในระยะไกล คลังข้อมูลเป็นที่เก็บข้อมูลหลักของข้อมูลที่รวมจากแหล่งหนึ่ง (หรือหลายแหล่ง)

ในฐานะวิศวกรข้อมูล คุณจะต้องทำงานกับคลังข้อมูลจำนวนมาก ดังนั้นจึงจำเป็นต้องทำความคุ้นเคยกับแอปพลิเคชันคลังข้อมูลต่างๆ AWS และ Redshift เป็นเครื่องมือสองอย่างที่คุณต้องทำความคุ้นเคย เนื่องจากคลังข้อมูลส่วนใหญ่จะใช้สองเครื่องมือนี้

AWS เป็นแพลตฟอร์มบนคลาวด์ที่ให้คุณเข้าถึงเครื่องมือวิศวกรรมข้อมูลของคุณได้เช่นกัน ดังนั้นการเรียนรู้สิ่งนี้จะช่วยคุณด้วยเครื่องมืออื่นๆ อย่างแน่นอน เกือบทุกรายละเอียดงานด้านวิศวกรรมข้อมูลกำหนดให้คุณต้องคุ้นเคยกับ AWS

4. Azure

Azure เป็นเทคโนโลยีบนคลาวด์ที่สามารถช่วยคุณในการสร้างโซลูชันการวิเคราะห์ขนาดใหญ่ เช่นเดียวกับ AWS วิศวกรข้อมูลทุกคนต้องมี Azure ให้การสนับสนุนแอปพลิเคชันและเซิร์ฟเวอร์โดยอัตโนมัติด้วยระบบวิเคราะห์แบบแพ็คเกจ โดยพื้นฐานแล้ว Azure เป็นที่นิยมในการสร้าง ปรับใช้ ทดสอบ และจัดการบริการและแอปพลิเคชันผ่านศูนย์ข้อมูล มีโซลูชันต่างๆ เช่น Iaas (โครงสร้างพื้นฐานเป็นบริการ), SaaS (ซอฟต์แวร์เป็นบริการ) และ PaaS (แพลตฟอร์มเป็นบริการ)

Azure ช่วยให้คุณตั้งค่าแอปพลิเคชันเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้ Windows ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ เนื่องจาก Windows เป็นที่นิยมกันอย่างแพร่หลาย ความต้องการเครื่องมือนี้จึงค่อนข้างสูง

5. Amazon S3 และ HDFS

Amazon S3 (Amazon Simple Storage Service) เป็นส่วนหนึ่งของ AWS ซึ่งมีโครงสร้างพื้นฐานพื้นที่จัดเก็บที่ปรับขนาดได้ HDFS คือ Hadoop Distributed File System และเป็นระบบจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายสำหรับ Apache Hadoop เครื่องมือทั้งสองนี้ช่วยให้คุณจัดเก็บและปรับขนาดได้อย่างง่ายดาย

ด้วยความช่วยเหลือของทั้งสองโซลูชั่นนี้ องค์กรสามารถจัดเก็บข้อมูลได้แทบไม่จำกัดปริมาณ นอกจากนี้ยังมีที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์เพื่อให้คุณสามารถเข้าถึงข้อมูลจากทุกที่และทำงานกับมันได้ โซลูชันเหล่านี้เป็นที่นิยมสำหรับการนำเสนอการจัดเก็บข้อมูลสำหรับแอปพลิเคชันมือถือ แอปพลิเคชัน IoT แอปพลิเคชันระดับองค์กร เว็บไซต์ และอื่นๆ อีกมากมาย

6. SQL และ NoSQL

SQL และ NoSQL เป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้สำหรับวิศวกรข้อมูล SQL เป็นภาษาโปรแกรมหลักสำหรับการจัดการและสร้างระบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ระบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์คือตารางที่มีแถวและคอลัมน์และเป็นที่นิยมกันอย่างแพร่หลาย ในทางกลับกัน ฐานข้อมูล NoSQL เป็นแบบไม่มีตารางและมีหลายประเภทตามแบบจำลองข้อมูล ตัวอย่างทั่วไปของฐานข้อมูล NoSQL คือเอกสารและกราฟ

คุณควรทราบวิธีการทำงานกับระบบจัดการฐานข้อมูล (DBMS) และสำหรับสิ่งนั้น คุณจะต้องทำความคุ้นเคยกับ SQL และ NoSQL ทักษะเพิ่มเติมของ SQL ได้แก่ MongoDB, Cassandra, Big Query และ Hive ด้วยการเรียนรู้เกี่ยวกับ SQL และ NoSQL คุณสามารถทำงานกับระบบฐานข้อมูลทุกประเภท

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

จะเรียนรู้ทักษะที่จำเป็นสำหรับวิศวกรรมข้อมูลได้อย่างไร

อย่างที่คุณเห็น วิศวกรรมข้อมูลเป็นสาขาที่ค่อนข้างก้าวหน้าและต้องเรียนรู้ทักษะมากมาย การเรียนรู้ทักษะเหล่านี้ทั้งหมดนั้นค่อนข้างท้าทายและยุ่งยาก วิธีที่ดีที่สุดในการเรียนรู้ทักษะด้านวิศวกรรมข้อมูลต่างๆ ที่เราได้พูดคุยกัน คุณสามารถดู หลักสูตรวิศวกรรมข้อมูล ของ upGrad

หลักสูตรจะช่วยให้คุณได้รับประสบการณ์การเรียนรู้ที่มีโครงสร้างและคล่องตัว หลักสูตรวิศวกรรมข้อมูลของเราช่วยให้คุณเรียนรู้จากที่ปรึกษาในอุตสาหกรรมที่รับรองว่าคุณจะขจัดข้อสงสัยได้อย่างรวดเร็ว หลักสูตรนี้จะช่วยให้คุณมีโครงการด้านอุตสาหกรรมเพื่อให้คุณสามารถทดสอบทักษะของคุณและดูว่ามาไกลแค่ไหน

โครงการสามารถเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการวัดความก้าวหน้าและเรียนรู้การประยุกต์ใช้ทักษะของคุณ หลักสูตรของเรามาพร้อมกับความช่วยเหลือในการหางานและการสนับสนุนด้านการเรียนรู้ ดังนั้นคุณจึงไม่ต้องเผชิญกับปัญหาใดๆ

บทสรุป

หากคุณสนใจที่จะประกอบอาชีพด้านวิศวกรรมข้อมูล คุณควรเรียนรู้ทักษะทั้งหมดที่เราระบุไว้ในบทความนี้ เป็นทักษะพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมข้อมูล

เราหวังว่าคุณจะพบว่าบทความของเราเกี่ยวกับทักษะด้านวิศวกรรมข้อมูลมีประโยชน์ หากคุณมีคำถามหรือข้อเสนอแนะเกี่ยวกับบทความนี้ โปรดแจ้งให้เราทราบผ่านส่วนความคิดเห็นด้านล่าง เรายินดีที่จะช่วยเหลือคุณ!