เส้นทางอาชีพสู่การเป็นวิศวกรข้อมูล

อินฟอร์เมเทค ดิจิตอล » Recursos » เส้นทางอาชีพสู่การเป็นวิศวกรข้อมูล

เส้นทางอาชีพสู่การเป็นวิศวกรข้อมูล สาขานี้กลายเป็นหนึ่งในสาขาที่น่าสนใจที่สุดในโลกของข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่มีพื้นฐานความรู้ด้านต่างๆ เช่น นักวิเคราะห์ข้อมูล หรือ Data Scientist และพวกเขากำลังมองหาแนวทางที่เน้นด้านเทคนิคมากขึ้น บริษัทต่างๆ ต้องการบุคลากรที่มีความสามารถในการออกแบบ สร้าง และบำรุงรักษาระบบที่ใช้ในการเคลื่อนย้ายข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ ไม่ใช่แค่เพียงโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรหรือแดชบอร์ดเท่านั้น

ในเวลาเดียวกัน ปริมาณทรัพยากร หลักสูตร และคำแนะนำ ข้อมูลที่เผยแพร่อยู่บนโลกออนไลน์อาจมีมากมายจนรับมือไม่ไหว: ควรเริ่มต้นด้วย Python หรือ SQL และการแสดงภาพข้อมูล หรือจะไปที่ระบบคลาวด์หรือ Spark เลยดี… ในบทความนี้ คุณจะได้พบกับเส้นทางการเรียนรู้ที่สมบูรณ์แบบในภาษาสเปน โดยอ้างอิงจากเนื้อหาหลักและขยายความด้วยบริบทเชิงปฏิบัติ เพื่อให้คุณทราบอย่างชัดเจนว่าควรเริ่มต้นจากตรงไหน ควรพัฒนาอย่างไร และควรตัดสินใจอย่างไรในการพัฒนาตนเองในฐานะวิศวกรข้อมูล

วิศวกรข้อมูลคืออะไร และเหตุใดบทบาทของพวกเขาจึงกำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว?

Un วิศวกรข้อมูลมีหน้าที่รับผิดชอบในการออกแบบ สร้าง และเปิดใช้งานระบบ ระบบที่รวบรวม แปลง จัดเก็บ และทำให้ข้อมูลที่บริษัทใช้ในการตัดสินใจพร้อมใช้งาน ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมุ่งเน้นไปที่แบบจำลองและการวิเคราะห์เป็นหลัก วิศวกรข้อมูลจะดูแลให้มั่นใจว่าข้อมูลถูกส่งมอบตรงเวลา เชื่อถือได้ ปรับขนาดได้ และปลอดภัย

ในทางปฏิบัติ งานประจำวันของวิศวกรข้อมูล โดยทั่วไปจะรวมถึงการสร้างไปป์ไลน์ ETL หรือ ELT การจัดการกระบวนการ และการออกแบบ สถาปัตยกรรมข้อมูล (ดาต้าเลค, ดาต้าแวร์เฮาส์, ดาต้ามาท)การบูรณาการแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง และการทำงานร่วมกับทีมอื่นๆ เช่น ทีมวิเคราะห์ข้อมูล ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูล หรือทีมผลิตภัณฑ์

จากรายงานต่างๆ ในวงการอุตสาหกรรม ความต้องการวิศวกรข้อมูลยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง และโดยทั่วไปแล้ว เงินเดือนของพวกเขาจะสูงกว่าเงินเดือนของสายงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลในหลายๆ ตลาด เนื่องจากพวกเขามีผลกระทบโดยตรงต่อโครงสร้างพื้นฐานทางเทคนิคและความสามารถของบริษัทในการใช้ประโยชน์จากข้อมูล

แพลตฟอร์มที่เชี่ยวชาญด้านการฝึกอบรมข้อมูลเน้นย้ำว่า กว่า 70% ของประกาศรับสมัครงานตำแหน่งวิศวกรข้อมูล พวกเขาต้องการความรู้ที่แข็งแกร่งด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์และ ระบบแบบกระจายและช่วงเงินเดือนสำหรับตำแหน่งนี้สามารถสูงกว่าตำแหน่งอื่นๆ ที่เน้นการวิเคราะห์มากกว่าได้อย่างง่ายดาย เมื่อรวมทักษะด้านการเขียนโปรแกรม คลาวด์ และสถาปัตยกรรมเข้าด้วยกัน

จากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสู่วิศวกรข้อมูล: เหตุใดหลายคนจึงเปลี่ยนสายงานนี้

ในองค์กรหลายแห่ง โดยเฉพาะบริษัทสตาร์ทอัพหรือบริษัทที่กำลังเติบโต ขอบเขตระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรข้อมูล รายละเอียดเหล่านี้ไม่ชัดเจนเลย โดยทั่วไปแล้ว ผู้ที่ฝึกโมเดลจะต้องทำความสะอาดข้อมูล สร้างสคริปต์การดึงข้อมูล ย้ายไฟล์ ทำให้กระบวนการต่างๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติ และแม้กระทั่งตั้งค่า API เพื่อให้บริการการคาดการณ์ด้วย

หากคุณเคยพบว่าตัวเองกำลังสร้างท่อส่งน้ำมันหรือก๊าซอยู่ การใช้งานโมเดล "ด้วยตนเอง" หรือการเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลนับพันแหล่งเป็นไปได้สูงที่คุณกำลังทำงานร่วมกับวิศวกรข้อมูลอย่างใกล้ชิดอยู่แล้ว ประสบการณ์ทางเทคนิคนี้มักจุดประกายความสนใจในการเรียนรู้กระบวนการทำงานทั้งหมด ตั้งแต่การนำเข้าข้อมูลไปจนถึงการผลิต และไม่พึ่งพาแต่ทีมอื่นหรือวิธีการแก้ปัญหาเฉพาะหน้ามากเกินไป

เหตุผลสำคัญประการหนึ่งสำหรับการเปลี่ยนแปลงนี้คือ ความเป็นอิสระทางเทคนิคเมื่อคุณเข้าใจว่าแพลตฟอร์มข้อมูลได้รับการออกแบบอย่างไร เทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลังคืออะไร และวิธีการใช้งานบนคลาวด์ คุณจะสามารถนำไอเดียของคุณไปสู่การใช้งานจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยไม่ต้องติดอยู่กับสมุดบันทึกทดลองที่ไม่มีวันถึงมือผู้ใช้ปลายทาง

นอกจากนี้ ตลาดแรงงานมีความต้องการบุคลากรด้านวิศวกรรมข้อมูลอย่างมากในขณะที่บทบาทด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยตรงมีแนวโน้มที่จะคงที่ แต่ความต้องการบุคลากรในการสร้างโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล ระบบประมวลผลแบบเรียลไทม์ และระบบที่ปรับขนาดได้กำลังเพิ่มขึ้น ทำให้การเปลี่ยนผ่านไปสู่สายงานนี้ถือเป็นการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญสำหรับปีต่อๆ ไป

ระดับความยากของเส้นทางสำหรับมืออาชีพ: ระดับเริ่มต้น ระดับกลาง และระดับขั้นสูง

เพื่อไม่ให้รู้สึกท่วมท้นกับข้อมูลมากมาย การทำเช่นนี้จึงมีประโยชน์ แบ่งเส้นทางวิศวกรข้อมูลออกเป็นสามระดับ ระดับความรู้: ระดับเริ่มต้น ระดับกลาง และระดับสูง จุดประสงค์ไม่ใช่การจำกัดคุณไว้ในระดับใดระดับหนึ่ง แต่เป็นการช่วยให้คุณจัดลำดับความสำคัญว่าควรเรียนอะไรก่อน โดยพิจารณาจากระดับความรู้เริ่มต้นของคุณ

ในระดับ ผู้เริ่ม พื้นฐานต่างๆ จะถูกจัดกลุ่มไว้ด้วยกัน ได้แก่ การเขียนโปรแกรม ตรรกะ การควบคุมเวอร์ชัน และฐานข้อมูลพื้นฐาน นี่คือสิ่งที่คุณจำเป็นต้องใช้หากคุณเริ่มต้นจากศูนย์ หรือมาจากพื้นฐานที่ไม่เน้นด้านเทคนิคมากนัก เช่น บทบาทที่เน้นด้านธุรกิจหรือการวิเคราะห์

ในระดับ สื่อกลาง หัวข้อที่ครอบคลุม ได้แก่ บิ๊กดาต้า เครื่องมือประมวลผลแบบกระจาย การออกแบบไปป์ไลน์ ETL และตัวจัดการกระบวนการทำงาน คุณจะได้เริ่มสำรวจเทคโนโลยีต่างๆ ที่คุณจะได้พบในสภาพแวดล้อมการผลิต และเริ่มคิดแบบสถาปนิกข้อมูล

ในระดับ สูง ความสามารถของระบบคลาวด์ การรับรองมาตรฐาน ความปลอดภัย การปรับใช้แบบต่อเนื่อง การสตรีมแบบเรียลไทม์ และระบบคลาวด์เอง ล้วนรวมอยู่ในแพ็กเกจนี้ การหางานและการเตรียมตัวสัมภาษณ์ทางเทคนิคนี่คือช่วงที่คุณมุ่งหวังที่จะก้าวไปสู่ตำแหน่งที่สูงขึ้นหรือตำแหน่งเฉพาะทางมากขึ้น

โดยทั่วไปแล้ว ถ้า คุณยังเขียนโปรแกรมไม่คล่องแคล่วเท่าไหร่การเริ่มต้นด้วยหัวข้อการเขียนโปรแกรมและฐานข้อมูลจะเหมาะสมกว่า หากคุณคุ้นเคยกับ SQL และ Python อยู่แล้ว คุณจะสามารถข้ามไปยังหัวข้อ Big Data และการประมวลผลข้อมูลได้เร็วขึ้น และหากเป้าหมายของคุณคือการรับรองด้านคลาวด์ หัวข้อคลาวด์จะเป็นกุญแจสำคัญ

หลักการเขียนโปรแกรมและการควบคุมเวอร์ชัน

รากฐานของเกือบทุกสิ่งในวิศวกรรมข้อมูลคือ มีความรู้ความสามารถในการเขียนโปรแกรมด้วยวิจารณญาณที่ดีมันไม่ใช่แค่เรื่องการเขียนสคริปต์ที่ "ใช้งานได้" เท่านั้น แต่ยังเกี่ยวกับการสร้างโค้ดที่ดูแลรักษาง่าย อ่านง่าย และแก้ไขข้อผิดพลาดได้ง่าย ในด้านนี้ Python มักเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีที่สุด เนื่องจากไวยากรณ์ที่เรียบง่ายและระบบนิเวศขนาดใหญ่ในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรรมข้อมูล

ในขั้นตอนนี้ แนะนำให้เร่งฝีเท้าให้มากขึ้น แนวคิดพื้นฐานของการเขียนโปรแกรมเนื้อหาครอบคลุมถึงชนิดข้อมูล โครงสร้างข้อมูล (ลิสต์ พจนานุกรม เซต) ฟังก์ชัน คลาส การจัดการข้อผิดพลาด และการอ่านและการเขียนไฟล์ หากคุณชอบภาษาอื่น ๆ เช่น Java, Scala, R หรือแม้แต่ Julia ก็ใช้ได้เช่นกัน แต่ในโลกแห่งความเป็นจริงของวิศวกรรมข้อมูล Python และ Java/Scala คือภาษาที่ดีที่สุด

ควบคู่ไปกับการเรียนรู้สิ่งอื่นๆ นั้น จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเรียนรู้ การควบคุมเวอร์ชันด้วย Gitหลายคนมองว่ามันมีประโยชน์เฉพาะสำหรับการทำงานเป็นทีม แต่จริงๆ แล้วมันช่วยให้คุณติดตามประวัติของโค้ด เข้าใจว่าอะไรเปลี่ยนแปลงไปและเมื่อไหร่ ทดสอบไอเดียต่างๆ ได้โดยไม่ต้องกังวล และจัดระเบียบงานของคุณ GitHub หรือ GitLab จะกลายเป็นแพลตฟอร์มที่คุณใช้เป็นประจำทุกวันสำหรับการจัดเก็บ repository และการทำงานร่วมกัน

คุณไม่จำเป็นต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญ Git ตั้งแต่วันแรก แต่คุณก็จำเป็นต้องเป็น เรียนรู้คำสั่งพื้นฐานให้เชี่ยวชาญ (เริ่มต้น, เพิ่ม, ยืนยัน, สร้างสาขา, ผสาน, พุช, พูล) และความเข้าใจเกี่ยวกับวิธีการทำงานของสาขา, คำขอพูล และการตรวจสอบโค้ด วิธีการทำงานแบบนี้เป็นเรื่องปกติในทีมเทคนิคที่มีความจริงจังในระดับหนึ่ง

ฐานข้อมูล, SQL และการสร้างแบบจำลองข้อมูล

เมื่อวางรากฐานการเขียนโปรแกรมเรียบร้อยแล้ว ก็ถึงเวลาที่จะเจาะลึกเข้าไปในรายละเอียดต่างๆ ฐานข้อมูลและ SQLหลายคนมักสับสนเรื่องลำดับการเรียนรู้ตรงนี้: ควรเรียน Python ก่อนแล้วค่อยเรียน SQL หรือกลับกัน? วิธีที่เหมาะสมที่สุดคือการเรียนรู้ไปพร้อมๆ กัน แต่ต้องแน่ใจว่าการเรียนรู้ SQL นั้นคล่องแคล่วจนเป็นธรรมชาติ

สำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้าง ตัวเลือกที่แนะนำเป็นอย่างยิ่งคือ เริ่มต้นใช้งาน PostgreSQLเนื่องจากมีประสิทธิภาพสูงและเป็นมาตรฐานที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในหลายโครงการ หากคุณคุ้นเคยกับ MySQL, SQLite หรือระบบจัดเก็บข้อมูลอื่นๆ อยู่แล้ว ก็ยังสามารถใช้งานได้ แม้ว่า PostgreSQL มักจะมีความยืดหยุ่นมากกว่าในสภาพแวดล้อมการทำงานระดับมืออาชีพก็ตาม

นอกจากนี้ การทำความคุ้นเคยกับสิ่งต่อไปนี้ก็เป็นความคิดที่ดีเช่นกัน ฐานข้อมูล NoSQLเช่น MongoDB สำหรับเอกสาร หรือ Redis สำหรับคู่คีย์-ค่า รวมถึงฐานข้อมูลอื่นๆ เช่น Cassandra สำหรับคอลัมน์ จุดประสงค์ไม่ใช่การท่องจำทั้งหมด แต่เป็นการทำความเข้าใจกรณีการใช้งาน ข้อดีและข้อเสีย และรู้ว่าเมื่อใดควรเลือกใช้ฐานข้อมูลใดมากกว่ากัน

นี่คือที่ที่ การสร้างแบบจำลองข้อมูลแบบจำลองเชิงสัมพันธ์ แบบจำลองเชิงมิติ แนวคิดของข้อเท็จจริงและมิติ การทำให้เป็นรูปแบบมาตรฐาน คีย์หลักและคีย์รอง ความสมบูรณ์ของการอ้างอิง คุณจะได้เรียนรู้วิธีคิดในแง่ของโครงสร้างตาราง ความสัมพันธ์ และการสืบค้นข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับสถาปัตยกรรมใดๆ ในอนาคต

ต่อมา คุณจะได้ศึกษาเจาะลึกลงไปในเรื่องนี้มากขึ้น ดาต้าเลค, ดาต้าแวร์เฮาส์, ดาต้ามาท และดาต้าฮับนอกเหนือจากแนวทางต่างๆ เช่น การจัดเก็บแบบคอลัมน์เทียบกับแบบแถว โครงสร้างข้อมูลแบบดาว โครงสร้างข้อมูลแบบเกล็ดหิมะ และกลยุทธ์โครงสร้างข้อมูลแบบอ่านเมื่อเขียนเทียบกับแบบอ่านเมื่อเขียนแล้ว เนื้อหานี้จะให้ภาษาและรูปแบบที่ใช้ในโครงการจริงเพื่อจัดระเบียบข้อมูลในระดับขนาดใหญ่

แนวคิดเกี่ยวกับบิ๊กดาต้า การวิเคราะห์ข้อมูล และระบบธุรกิจอัจฉริยะ

เมื่อมีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับ SQL และฐานข้อมูลอย่างชัดเจนแล้ว การลองพิจารณาดูสิ่งต่อไปนี้ก็เป็นความคิดที่ดี แนวคิดของบิ๊กดาต้าและการวิเคราะห์ข้อมูลคุณไม่จำเป็นต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญในทุกเฟรมเวิร์กในระบบนิเวศ แต่คุณต้องเข้าใจว่าเฟรมเวิร์กเหล่านั้นพยายามแก้ปัญหาอะไร และเหตุใดจึงมีอยู่

โลกของบิ๊กดาต้าพึ่งพา... การประมวลผลแบบกระจายในโมเดลนี้ แทนที่จะรันทุกอย่างบนเครื่องเดียว งานจะถูกกระจายไปยังโหนดจำนวนมาก เครื่องมืออย่าง Apache Spark ได้รับความนิยมอย่างมากสำหรับการประมวลผลข้อมูลปริมาณมาก ทั้งแบบแบตช์และแบบสตรีมมิ่ง และมักเป็นส่วนหนึ่งของเทคโนโลยีที่บริษัทที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลใช้

นอกเหนือจากข้อมูลขนาดใหญ่แล้ว การได้รับภาพรวมของเรื่องอื่นๆ ก็เป็นเรื่องที่น่าสนใจเช่นกัน ปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่องจักร และระบบธุรกิจอัจฉริยะแม้ว่าในฐานะวิศวกรข้อมูล คุณจะไม่ต้องฝึกฝนโมเดลที่ซับซ้อน แต่คุณจะต้องเตรียมข้อมูลสำหรับโมเดลเหล่านั้นและออกแบบโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับโมเดลเหล่านั้น

คุณจะได้เห็นด้วยว่าสิ่งต่างๆ เช่น เครื่องมือ BI (Power BI, Tableau, Looker ฯลฯ) กระบวนการรายงาน และความต้องการของนักวิเคราะห์ธุรกิจ การทำความเข้าใจขั้นตอนการทำงานของพวกเขาจะช่วยให้คุณออกแบบไปป์ไลน์ข้อมูลและโมเดลที่มีประโยชน์มากขึ้นสำหรับผู้ที่นำข้อมูลไปใช้

การประมวลผลข้อมูล: ETL, การจัดการกระบวนการ และไปป์ไลน์ข้อมูล

หัวใจสำคัญของการวิศวกรรมข้อมูลคือ การออกแบบและการก่อสร้างท่อส่งข้อมูลที่นี่คุณจะได้เรียนรู้ว่า ETL (Extract, Transform, Load) คืออะไร เมื่อใดที่วิธีการ ELT เหมาะสม วิธีการจัดการงาน ตรวจสอบสถานะ และกู้คืนจากความล้มเหลว

โดยทั่วไปแล้ว ท่อส่งจะประกอบด้วยขั้นตอนต่างๆ ดังนี้ การนำเข้าข้อมูลจากหลายแหล่ง (API, ฐานข้อมูล, ไฟล์, คิวข้อความ), ขั้นตอนการทำความสะอาดและการแปลงข้อมูล (การทำให้เป็นมาตรฐาน, การรวมกลุ่ม, การเพิ่มคุณค่า) และสุดท้ายคือการโหลดข้อมูลไปยังระบบเป้าหมาย ซึ่งอาจเป็นคลังข้อมูล, ทะเลสาบข้อมูล, ฐานข้อมูล NoSQL หรือการผสมผสานของหลายๆ อย่าง

ในบริบทนี้ เครื่องมือต่างๆ จึงเกิดขึ้นมาเพื่อ... การจัดการกระแส เช่น Apache Airflow หรือทางเลือกสมัยใหม่อื่นๆ ที่ช่วยให้คุณกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างงาน กำหนดเวลาการทำงาน ติดตามสิ่งที่ดำเนินการไปแล้ว และตอบสนองต่อข้อผิดพลาดได้ แม้ว่าแต่ละบริษัทจะใช้เทคโนโลยีที่แตกต่างกัน แต่แนวคิดในการจัดการและทำให้กระบวนการเป็นไปโดยอัตโนมัติเป็นสิ่งที่เหมือนกันในทุกบริษัท

ประเด็นสำคัญคือแคตตาล็อกของแนวคิดต่างๆ ที่มักใช้ในสภาพแวดล้อมเหล่านี้: แบบจำลองเชิงสัมพันธ์และเชิงมิติ, ดาต้าเลค, ดาต้ามาท, ดาต้าแวร์เฮาส์, การออกแบบแบบคอลัมน์หรือแถว, สกีมาแบบดาวและแบบเกล็ดหิมะและกลยุทธ์การอ่านและการเขียนด้วยรูปแบบต่างๆ ความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับคำศัพท์เหล่านี้จะช่วยให้คุณเข้าใจเอกสารทางเทคนิค หนังสือเฉพาะทาง และแผนผังทางสถาปัตยกรรมได้

ส่วนนี้เป็นหนึ่งในส่วนที่ได้รับประโยชน์มากที่สุดจากแบบฝึกหัดเชิงปฏิบัติและโครงการส่วนตัวขนาดเล็ก ซึ่งคุณสามารถ สร้างไปป์ไลน์แบบครบวงจรแม้ว่าจะเป็นข้อมูลสาธารณะก็ตาม และฝึกฝนตามรูปแบบทั่วไปที่คุณจะได้เห็นในบทบาทการทำงานในอนาคต

การรักษาความปลอดภัยในระบบท่อส่งและแพลตฟอร์มข้อมูล

ขั้นตอนแรกคือการนำหลักการของ การให้สิทธิ์ขั้นต่ำในบทบาทและการอนุญาตแต่ละบริการ ผู้ใช้ หรือบัญชีแอปพลิเคชัน ควรมีสิทธิ์การเข้าถึงเฉพาะที่จำเป็นอย่างยิ่งต่อการปฏิบัติงานเท่านั้น และไม่ควรมีสิทธิ์การเข้าถึงมากกว่านั้น วิธีนี้จะช่วยลดความเสี่ยงจากการโจมตีและจำกัดผลกระทบจากข้อผิดพลาดหรือการรั่วไหลของข้อมูล

สิ่งสำคัญอีกประการหนึ่งคือการเข้าใจวิธีการทำงานของมัน การเข้ารหัสข้อมูลทั้งในระหว่างการส่งและขณะจัดเก็บใช้ HTTPS, TLS และโปรโตคอลที่ปลอดภัยเมื่อถ่ายโอนข้อมูลระหว่างบริการต่างๆ และเปิดใช้งานการเข้ารหัสบนฐานข้อมูล ที่เก็บข้อมูล หรือระบบอื่นๆ ที่จัดเก็บข้อมูล

เมื่อเปิดเผย API หรือบริการโมเดล คุณต้องใส่ใจรายละเอียดต่างๆ เช่น การรับรองความถูกต้องและการอนุญาต (โทเค็น, คีย์ API, OAuth ฯลฯ) จำกัดการเข้าถึงเฉพาะเอนด์พอยต์ที่สำคัญ และบันทึกกิจกรรมของระบบเพื่อตรวจสอบการใช้งานในทางที่ผิด คุณไม่จำเป็นต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย แต่คุณต้องมีความเชี่ยวชาญในระดับที่เพียงพอที่จะตัดสินใจได้อย่างมีความรับผิดชอบ

ทั้งหมดนี้ไม่เพียงแต่ช่วยป้องกันความตกใจเท่านั้น แต่ยังช่วยอีกด้วย เสริมสร้างภาพลักษณ์ทางวิชาชีพของคุณให้แข็งแกร่งยิ่งขึ้น ในสายตาของบริษัท คุณแสดงให้เห็นถึงความตระหนักรู้ถึงผลกระทบที่แท้จริงของงานของคุณต่อธุรกิจ และต่อการปกป้องข้อมูลของลูกค้าและผู้ใช้งาน

ประเภทของการออกแบบสถาปัตยกรรมพื้นที่จัดเก็บและข้อมูล

เมื่อเปลี่ยนบทบาทจากการทำงานกับชุดข้อมูลคงที่ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ไปสู่การเป็นวิศวกรข้อมูล เปลี่ยนมุมมองของคุณที่มีต่อพื้นที่จัดเก็บอย่างสิ้นเชิงปัจจุบันนี้ไม่ใช่แค่เรื่องการเปิดไฟล์ CSV ในเครื่องอีกต่อไปแล้ว แต่เป็นการออกแบบระบบที่รองรับการไหลเวียนของข้อมูลอย่างต่อเนื่อง โครงสร้างข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงได้ และผู้ใช้งานหลายรายพร้อมกัน

ในชีวิตประจำวันของคุณ คุณจะใช้พื้นที่จัดเก็บข้อมูลหลายประเภทผสมผสานกัน: ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (PostgreSQL, MySQL) สำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลธุรกรรม; ฐานข้อมูล NoSQL เช่น MongoDB (เอกสาร), Redis (คีย์-ค่า) หรือ Cassandra (คอลัมน์) สำหรับความต้องการเฉพาะด้านประสิทธิภาพ ความยืดหยุ่นของโครงสร้างข้อมูล หรือการขยายขนาดในแนวนอน

เพิ่มเข้าไปนี้ยังมี การจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์ของวัตถุ (เช่น Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage) ซึ่งกลายเป็นหัวใจสำคัญของดาต้าเลคสมัยใหม่หลายแห่ง ข้อมูลดิบและข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลจำนวนมากจะถูกจัดเก็บไว้ในที่นี้ โดยทั่วไปอยู่ในรูปแบบเช่น Parquet หรือ Avro พร้อมที่จะนำไปใช้กับเครื่องมือวิเคราะห์ต่างๆ

การออกแบบสถาปัตยกรรมข้อมูลสมัยใหม่เกี่ยวข้องกับการคิดเกี่ยวกับ... วิธีการไหลเวียนของข้อมูล จากต้นทางถึงผู้บริโภค จำเป็นต้องมีระดับคุณภาพ การกำกับดูแล หรือการเปลี่ยนแปลงในระดับกลางใดบ้าง และจะจัดระเบียบสิ่งเหล่านี้ทั้งหมดอย่างไรเพื่อให้สามารถบำรุงรักษาได้ การรู้วิธีอ่านและสร้างแผนภาพทางสถาปัตยกรรมจะเป็นส่วนหนึ่งของงานของคุณอย่างสม่ำเสมอ

นอกจากนี้ องค์กรหลายแห่งกำลังนำสถาปัตยกรรมที่เน้นการสตรีมมิ่งมาใช้ ซึ่งรวมถึงเทคโนโลยีต่างๆ เช่น Apache Kafka พวกเขามีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งในฐานะแกนหลักของเหตุการณ์ ซึ่งนำเราไปสู่หัวข้อถัดไป

การสตรีมและการประมวลผลแบบเรียลไทม์ด้วย Apache Kafka

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมส่วนใหญ่ดำเนินการในโหมดแบทช์: โหลดข้อมูลเป็นระยะ ประมวลผล และสร้างผลลัพธ์อย่างไรก็ตาม บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องตอบสนองต่อสิ่งที่เกิดขึ้นแบบเรียลไทม์มากขึ้นเรื่อยๆ ไม่ว่าจะเป็นธุรกรรมทางการเงิน กิจกรรมของผู้ใช้ หรือเซ็นเซอร์ IoT

ในบริบทนี้ Apache Kafka จึงโดดเด่นขึ้นมา แพลตฟอร์มสตรีมมิ่งกิจกรรม Kafka เป็นระบบที่องค์กรหลายหมื่นแห่งทั่วโลกนำไปใช้งาน โดยอนุญาตให้ผู้ใช้เผยแพร่และรับข้อความในรูปแบบหัวข้อ (topics) ด้วยผู้ผลิตและผู้บริโภคที่แยกจากกัน และสามารถปรับขนาดระบบเพื่อรองรับเหตุการณ์ตั้งแต่ไม่กี่เหตุการณ์ไปจนถึงหลายล้านเหตุการณ์ต่อวินาที

สำหรับวิศวกรข้อมูล การเข้าใจเรื่องนี้เป็นอย่างดีเป็นสิ่งสำคัญ สถาปัตยกรรมของคาฟกา แนวคิดหลักประกอบด้วย: หัวข้อ (topics), พาร์ติชัน (partitions), โบรกเกอร์ (brokers), ผู้ผลิต (producers), ผู้บริโภค (consumers), กลุ่มผู้บริโภค (consumer groups) และออฟเซ็ต (offsets) คืออะไร รวมถึงวิธีการผสานรวม Kafka กับระบบปลายทาง (ฐานข้อมูล, คลังข้อมูล, ระบบแจ้งเตือน) และกระบวนการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์

โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจำนวนมากเริ่มทำงานกับสตรีมข้อมูล ซึ่งทำให้พวกมันต้องผสานรวมเข้าด้วยกัน MLOps กับแพลตฟอร์มสตรีมมิ่ง เพื่อส่งมอบการคาดการณ์แบบเรียลไทม์ Kafka จึงไม่ใช่แค่ "เทคโนโลยีอีกอย่างหนึ่ง" อีกต่อไป แต่กลายเป็นหัวใจหลักของสถาปัตยกรรมที่เน้นเหตุการณ์เป็นศูนย์กลางในยุคปัจจุบัน

ผู้จัดการฝ่ายไอทีในบริษัทขนาดใหญ่พิจารณาระบบสตรีมมิ่งว่าเป็น... องค์ประกอบสำคัญของกลยุทธ์ด้านข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ของพวกเขามีการรายงานถึงผลตอบแทนจากการลงทุนที่ดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัดเมื่อนำสถาปัตยกรรมเหล่านี้มาใช้ การเรียนรู้ Kafka และแนวคิดที่เกี่ยวข้องจะทำให้คุณได้เปรียบผู้สมัครหลายคน

คอนเทนเนอร์, Docker และการปรับใช้บริการ

ในการเปลี่ยนผ่านจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลไปเป็นวิศวกรข้อมูล จุดเปลี่ยนสำคัญคือการเชี่ยวชาญในด้านนี้ การบรรจุและใช้งานบริการด้วย Dockerคุณจะเปลี่ยนจากการรันสคริปต์บนเครื่องของคุณไปเป็นการสร้างอิมเมจที่สามารถเรียกใช้งานบนเซิร์ฟเวอร์หรือสภาพแวดล้อมคลาวด์ใดก็ได้โดยไม่ต้องกังวลเรื่องการพึ่งพาไลบรารีภายนอก

Docker อนุญาตให้คุณกำหนดค่าต่างๆ ในไฟล์ Dockerfile ได้ ทุกสิ่งที่คุณต้องการเพื่อใช้งานแอปพลิเคชันของคุณเวอร์ชัน Python หรือ Java, ไลบรารี, การตั้งค่าพื้นฐาน… จากนั้นคุณก็แค่สร้างอิมเมจ ทดสอบในเครื่องของคุณ และเรียกใช้คอนเทนเนอร์ในที่ที่ต้องการ ซึ่งจะช่วยลดสถานการณ์ “มันใช้งานได้บนคอมพิวเตอร์ของฉัน” แบบเดิมๆ และอำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกับทีม DevOps

สำหรับวิศวกรข้อมูล การจัดแพ็กเกจเป็นเรื่องปกติ บริการนำเข้าข้อมูล, API โมเดล, ตัวประมวลผลข้อมูล หรือสำหรับงานจัดการระบบแบบคอนเทนเนอร์ จากนั้นคอนเทนเนอร์เหล่านี้จะถูกรวมเข้ากับแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Kubernetes หรือตัวจัดการระบบอื่นๆ แม้ว่าขั้นตอนนั้นอาจเกิดขึ้นในภายหลังก็ตาม

เอกสารอ้างอิงและชุมชนทางเทคนิคต่างยืนยันว่า Docker กลายเป็นทักษะที่แทบจะขาดไม่ได้แล้ว สำหรับผู้ที่ทำงานเกี่ยวกับการปรับใช้โมเดลและไปป์ไลน์ เนื่องจากช่วยให้คุณสามารถจำลองสภาพแวดล้อม ปรับปรับใช้โดยอัตโนมัติ และกำหนดเวอร์ชันของโครงสร้างพื้นฐานในลักษณะเดียวกับการกำหนดเวอร์ชันของโค้ด

รูปแบบการผลิต: จากสคริปต์สู่ API ด้วย Flask หรือ FastAPI

อีกอุปสรรคสำคัญในเส้นทางนี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณมาจากสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล คือการเรียนรู้ที่จะ การเปิดเผยโมเดลในรูปแบบของเว็บเซอร์วิสการบันทึกไฟล์ข้อมูลหรือไฟล์การตั้งค่าเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพออีกต่อไปแล้ว จำเป็นต้องสร้าง API ที่คอมพิวเตอร์หรือแอปพลิเคชันอื่นๆ สามารถใช้งานได้

เฟรมเวิร์กที่มีน้ำหนักเบา เช่น Flask หรือ FastAPI พวกมันเหมาะอย่างยิ่งสำหรับสิ่งนี้ ด้วยพวกมัน คุณสามารถตั้งค่า API ได้ในเพียงไม่กี่บรรทัด ซึ่งรับข้อมูลผ่าน POST รันโมเดลของคุณ และส่งคืนค่าการทำนายในรูปแบบ JSON จากนั้นบริการเหล่านี้สามารถรวมเข้ากับสถาปัตยกรรมขนาดใหญ่หรือโฟลว์สตรีมมิ่งได้

การผสานความสามารถนี้เข้ากับ Docker จะช่วยให้คุณสามารถสร้างสิ่งต่างๆ ได้ ตู้คอนเทนเนอร์แบบปิดในตัวพร้อมโมเดลของคุณพร้อมใช้งานบนแพลตฟอร์มต่างๆ นอกจากนี้ FastAPI ยังรองรับการผสานรวมกับสคีมา OpenAPI และเอกสารประกอบอัตโนมัติสไตล์ Swagger ได้อย่างง่ายดาย ทำให้ผู้ใช้งานบริการของคุณสะดวกสบายยิ่งขึ้น

แนวทางนี้เป็นประตูสู่โลกแห่ง ม.ป.ปสิ่งนี้ไม่เพียงเกี่ยวข้องกับการใช้งานโมเดลเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการตรวจสอบประสิทธิภาพ การกำหนดเวอร์ชันของข้อมูล การฝึกอบรมซ้ำโดยอัตโนมัติ และการจัดการวงจรชีวิตทั้งหมดในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง แม้ว่าในฐานะวิศวกรข้อมูล คุณจะไม่ได้มุ่งเน้นเฉพาะ MLOps เท่านั้น แต่การเข้าใจบริบทนี้ก็มีความสำคัญ

ความแตกต่างระหว่างโมเดลที่ติดตั้งอยู่บนแล็ปท็อปอย่างถาวรกับโมเดลที่ติดตั้งอยู่บนอุปกรณ์ปลายทางที่มีความเสถียรและได้รับการตรวจสอบอย่างสม่ำเสมอ มีมูลค่ามหาศาลต่อบริษัท และ วิศวกรรมข้อมูลอยู่ตรงกลางพอดี จากการเปลี่ยนแปลงนั้น

ระบบคลาวด์คือสภาพแวดล้อมที่เหมาะสมที่สุดสำหรับวิศวกรข้อมูล

ปัจจุบัน แพลตฟอร์มข้อมูลส่วนใหญ่สร้างขึ้นบน ผู้ให้บริการคลาวด์สาธารณะบางรายโดยเฉพาะ AWS, Google Cloud หรือ Azure การเรียนรู้ระบบนิเวศอย่างน้อยหนึ่งอย่างในเชิงลึกเป็นสิ่งสำคัญที่จะช่วยให้เส้นทางอาชีพของคุณสมบูรณ์ยิ่งขึ้น

ตัวเลือกแรกที่น่าสนใจคือการผสมผสานกัน Databricks + Apache Sparkโดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณคุ้นเคยกับ PySpark อยู่แล้ว Databricks นำเสนอสภาพแวดล้อมแบบจัดการสำหรับคลัสเตอร์แบบกระจาย สมุดบันทึกสำหรับการทำงานร่วมกัน และเครื่องมือมากมายที่มุ่งเน้นด้านวิศวกรรมข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง การเชี่ยวชาญการใช้งานร่วมกันนี้จะเปิดโอกาสมากมายในบริษัทที่มีข้อมูลปริมาณมาก

อีกทางเลือกที่เบากว่าและเหมาะสำหรับการสร้างต้นแบบคือการรวมกัน MongoDB พร้อมเครื่องมือต่างๆ เช่น Streamlitซึ่งคุณสามารถจัดเก็บข้อมูลกึ่งโครงสร้างใน MongoDB และสร้างแดชบอร์ดหรือแอปพลิเคชันข้อมูลที่รวดเร็วมากด้วย Streamlit โดยไม่ต้องมีโครงสร้างพื้นฐานเพิ่มเติมมากนัก

หากคุณต้องการเลือกใช้แนวทางที่ "เน้นระบบคลาวด์" มากขึ้น คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่... บริการ AWS หรือ GCP เช่น Kinesis, Lambda, API Gateway, Pub/Sub, Dataflow, BigQuery และเครื่องมืออื่นๆ ที่คล้ายกัน ซึ่งช่วยให้คุณสร้างเวิร์กโฟลว์แบบไร้เซิร์ฟเวอร์และสถาปัตยกรรมที่ปรับขนาดได้เกือบจะตั้งแต่เริ่มต้น ในหลายกรณี บริษัทขนาดใหญ่ให้ความสำคัญอย่างมากกับประสบการณ์จริงในการใช้บริการเหล่านี้

ผู้ให้บริการอย่าง Google Cloud นำเสนอ... เส้นทางการเรียนรู้เฉพาะสำหรับวิศวกรข้อมูลด้วยชุดหลักสูตรแบบเรียนตามความต้องการ ห้องปฏิบัติการฝึกปฏิบัติจริง ตราสัญลักษณ์แสดงทักษะ และการเตรียมความพร้อมสำหรับการรับรองอย่างเป็นทางการ เส้นทางการเรียนรู้นี้ช่วยให้คุณจัดโครงสร้างการเรียนรู้และติดตามความคืบหน้าของคุณจนกว่าคุณจะพร้อมสอบ

แหล่งข้อมูล คลังข้อมูล และวิธีการปฏิบัติงานอย่างมีประสิทธิภาพ

คำถามที่พบบ่อยมากสำหรับผู้ที่เริ่มต้นเส้นทางนี้คือ ควรเลือกใช้แหล่งข้อมูลใด และควรดำเนินโครงการใดบ้าง เพื่อให้การเรียนรู้ไม่จำกัดอยู่แค่ในเชิงทฤษฎีเท่านั้น ปัจจุบันมีแหล่งรวบรวมข้อมูลชุมชนเป็นภาษาสเปนที่รวบรวมแนวคิด ความท้าทายทางเทคนิค และชุดสื่อการเรียนรู้ฟรีมากมาย ซึ่งสามารถใช้เป็นคู่มือที่ใช้งานได้จริง

ในแหล่งเก็บข้อมูลเหล่านี้ ทรัพยากรต่างๆ มักจะถูกทำเครื่องหมายด้วย ระดับ (เริ่มต้น, ระดับกลาง, ระดับสูง) และในส่วนของภาษา เพื่อช่วยให้คุณตัดสินใจได้ว่าจะดูอะไรก่อน แม้ว่าเนื้อหาส่วนใหญ่จะเป็นภาษาอังกฤษ แต่คุณสามารถใช้ตัวเลือก "แปลเป็นภาษาสเปน" ของเบราว์เซอร์ หรือใช้ประโยชน์จากคำบรรยายและบทถอดเสียงอัตโนมัติในวิดีโอได้เสมอ

ตัวอย่างของแนวปฏิบัติที่เป็นประโยชน์ ได้แก่ ความท้าทายต่างๆ เช่น “100 วันแห่งวิศวกรรมข้อมูล”โดยที่คุณตั้งใจที่จะจัดสรรเวลาในแต่ละวันเพื่อสร้างบางสิ่งบางอย่าง เช่น ระบบประมวลผลข้อมูลขนาดเล็ก สคริปต์สำหรับทำความสะอาดข้อมูล โมเดลข้อมูล ตัวเชื่อมต่อ API และอื่นๆ ความสม่ำเสมอโดยทั่วไปแล้วจะให้ผลตอบแทนมากกว่าการทำกิจกรรมเป็นครั้งคราว

ขอแนะนำอย่างยิ่งให้อ่านหนังสือเล่มนี้ด้วย หนังสือและรูปแบบการออกแบบที่มุ่งเน้นด้านวิศวกรรมข้อมูลแม้ว่าหลายหลักสูตรจะเป็นภาษาอังกฤษ แต่ก็สอนวิธีการออกแบบระบบที่มีประสิทธิภาพและได้รับการพิสูจน์แล้ว เปิดโอกาสให้คุณได้สัมผัสกับสถาปัตยกรรมในโลกแห่งความเป็นจริง และช่วยให้คุณหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดทั่วไปของมือใหม่ได้

หากคุณพบสิ่งใดที่มีประโยชน์อย่างแท้จริง โปรดพิจารณา ร่วมสนับสนุนคลังข้อมูลเหล่านั้น พร้อมด้วยการปรับปรุง การแปล ทรัพยากรใหม่ หรือการแก้ไข การเข้าร่วมโครงการแบบเปิดไม่เพียงแต่ช่วยให้คุณเรียนรู้เท่านั้น แต่ยังช่วยเสริมสร้างประวัติการทำงานของคุณในสายตาของนายจ้างในอนาคตอีกด้วย

การค้นหางาน การเตรียมตัวสัมภาษณ์ และคำถามที่พบบ่อย

ในช่วงสุดท้ายของเส้นทางนี้ ถึงเวลาที่จะมุ่งเน้นไปที่... วิธีนำเสนอโปรไฟล์ของคุณในตลาดซึ่งรวมถึงการปรับปรุงประวัติส่วนตัว (CV) การสร้างผลงานโครงการด้านข้อมูล การรักษาโปรไฟล์ให้ใช้งานอยู่เสมอในแพลตฟอร์มระดับมืออาชีพ และการฝึกฝนการสัมภาษณ์ทางเทคนิคเฉพาะสำหรับวิศวกรข้อมูล

โดยทั่วไปแล้วบริษัทต่างๆ มักให้ความสำคัญกับเรื่องนี้เป็นอย่างมาก ประสบการณ์ภาคปฏิบัติและโครงการของตนเอง โดยต้องระบุอย่างชัดเจนว่าคุณแก้ปัญหาอะไร ตัดสินใจทางเทคนิคอย่างไร ใช้เทคโนโลยีอะไร และได้ผลลัพธ์อะไร คุณไม่จำเป็นต้องเคยทำงานเป็นวิศวกรข้อมูลมาก่อน โครงการส่วนตัวที่ดีและมีเอกสารประกอบครบถ้วนสามารถสร้างความแตกต่างได้มาก

สำหรับคำถามที่พบบ่อย คำถามเดิมๆ ก็มักจะปรากฏขึ้นเสมอ: ควรให้ความสำคัญกับทักษะทางเทคนิคด้านใดบ้างไม่ว่าจะเป็นเรื่องคุ้มค่าที่จะเรียนรู้ Spark หรือ Pandas และ SQL เพียงอย่างเดียวก็เพียงพอแล้ว ไม่ว่าจะเป็นการลงทุนเวลาในการสอบใบรับรองด้านคลาวด์นั้นคุ้มค่าหรือไม่ การเปลี่ยนผ่านใช้เวลานานแค่ไหน หรือทำไมบางคนถึงบอกว่าตำแหน่งนักวิเคราะห์ข้อมูล "ล้าสมัยแล้ว"

ในแง่ของทักษะแล้ว การผสมผสานที่ลงตัวมักจะเป็น... การเขียนโปรแกรมอย่างมีประสิทธิภาพ, SQL ขั้นสูง, พื้นฐานการสร้างแบบจำลองข้อมูลประสบการณ์ในการจัดการแพลตฟอร์มคลาวด์อย่างน้อยหนึ่งแพลตฟอร์มและความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับการจัดการระบบและการสตรีมมิ่งเป็นสิ่งสำคัญ Spark จะมีประโยชน์อย่างมากเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลปริมาณมากหรือในสภาพแวดล้อมที่มีการใช้งาน Spark อยู่แล้ว

ในส่วนของระยะเวลา การเปลี่ยนจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือนักพัฒนาซอฟต์แวร์ไปเป็นวิศวกรข้อมูลนั้นแตกต่างกันไป แต่โดยทั่วไปแล้ว ความทุ่มเทที่สม่ำเสมอและมุ่งมั่นในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า คุณอาจพร้อมที่จะสมัครงานในตำแหน่งระดับเริ่มต้นหรือตำแหน่งเปลี่ยนผ่าน สิ่งสำคัญคือการสร้างรากฐานที่มั่นคง หลีกเลี่ยงการเปลี่ยนหลักสูตรไปเรื่อยๆ โดยไม่จบหลักสูตรใดหลักสูตรหนึ่ง และมุ่งเน้นไปที่โครงการที่แสดงให้เห็นถึงทักษะของคุณ

เส้นทางสู่วิศวกรรมข้อมูลนี้เป็นการผสมผสานระหว่าง... พื้นฐานทางทฤษฎี การฝึกฝนอย่างมาก และความอยากรู้อยากเห็นในระดับที่เหมาะสมแต่ในทางกลับกัน มันจะเปิดประตูสู่หนึ่งในตำแหน่งงานที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดและมีตำแหน่งที่ดีที่สุดในภาคเทคโนโลยี พร้อมด้วยความพึงพอใจเพิ่มเติมในการทำความเข้าใจและควบคุมเส้นทางการเดินทางของข้อมูลทั้งหมดภายในองค์กร