เส้นทางอาชีพสู่การเป็นวิศวกรข้อมูล

อินฟอร์เมเทค ดิจิตอล » Recursos » เส้นทางอาชีพสู่การเป็นวิศวกรข้อมูล

เส้นทางอาชีพสู่การเป็นวิศวกรข้อมูลกลายเป็นหนึ่งในเส้นทางที่น่าดึงดูดที่สุดในโลกของข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่มาจากสายงานอย่างนักวิเคราะห์ข้อมูลหรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องการเปลี่ยนสายงานไปในเชิงเทคนิคมากขึ้น บริษัทต่างๆ ต้องการบุคลากรที่มีความสามารถในการออกแบบ สร้าง และบำรุงรักษาระบบที่ขับเคลื่อนข้อมูล ไม่ใช่แค่เพียงโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรหรือแดชบอร์ดเท่านั้น

ในขณะเดียวกันปริมาณทรัพยากร หลักสูตร และคำแนะนำมากมายที่เผยแพร่ทางออนไลน์อาจทำให้รู้สึกท่วมท้นได้ ไม่ว่าจะเป็นการเริ่มต้นด้วย Python เรียนรู้ SQL และการแสดงภาพข้อมูลก่อน ไปใช้ระบบคลาวด์โดยตรง หรือเปลี่ยนไปใช้ Spark… ในบทความนี้ คุณจะได้พบกับเส้นทางการเรียนรู้ที่สมบูรณ์แบบในภาษาสเปน โดยอ้างอิงจากเอกสารอ้างอิงและขยายความด้วยบริบทเชิงปฏิบัติ เพื่อให้คุณทราบอย่างชัดเจนว่าจะเริ่มต้นจากตรงไหน จะก้าวหน้าอย่างไร และควรตัดสินใจอย่างไรในการพัฒนาตนเองในฐานะวิศวกรข้อมูล

วิศวกรข้อมูลคืออะไร และเหตุใดบทบาทของพวกเขาจึงกำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว?

วิศวกรข้อมูลมีหน้าที่ออกแบบ สร้าง และใช้งานระบบที่รวบรวม แปลง จัดเก็บ และทำให้ข้อมูลที่บริษัทใช้ในการตัดสินใจพร้อมใช้งาน ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเน้นไปที่แบบจำลองและการวิเคราะห์มากกว่า วิศวกรข้อมูลจะดูแลให้มั่นใจว่าข้อมูลถูกส่งมอบตรงเวลา เชื่อถือได้ ปรับขนาดได้ และปลอดภัย

ในทางปฏิบัติงานประจำวันของวิศวกรข้อมูลมักรวมถึงการสร้างไปป์ไลน์ ETL หรือ ELT การจัดการกระบวนการ การออกแบบสถาปัตยกรรมข้อมูล (ดาต้าเลค ดาต้าแวร์เฮาส์ ดาต้ามาท)การบูรณาการแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง และการทำงานร่วมกับทีมอื่นๆ เช่น ทีมวิเคราะห์ข้อมูล ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูล หรือทีมผลิตภัณฑ์

จากรายงานต่างๆ ในอุตสาหกรรม พบว่าความต้องการวิศวกรข้อมูลยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่องและโดยทั่วไปแล้วเงินเดือนของพวกเขาสูงกว่าผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลในหลายๆ ตลาด เนื่องจากพวกเขามีผลกระทบโดยตรงต่อโครงสร้างพื้นฐานทางเทคนิคและความสามารถของบริษัทในการใช้ประโยชน์จากข้อมูล

แพลตฟอร์มที่เชี่ยวชาญด้านการฝึกอบรมข้อมูลชี้ให้เห็นว่ากว่า 70% ของประกาศรับสมัครงานตำแหน่งวิศวกรข้อมูลต้องการความรู้ที่แข็งแกร่งด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์และระบบกระจายและช่วงเงินเดือนสำหรับบทบาทนี้สามารถสูงกว่าโปรไฟล์ด้านการวิเคราะห์อื่นๆ ได้อย่างง่ายดาย เมื่อรวมทักษะด้านการเขียนโปรแกรม คลาวด์ และสถาปัตยกรรมเข้าด้วยกัน

จากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสู่วิศวกรข้อมูล: เหตุใดหลายคนจึงเปลี่ยนสายงานนี้

ในองค์กรหลายแห่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสตาร์ทอัพหรือบริษัทที่กำลังเติบโตเส้นแบ่งระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรข้อมูลมักไม่ชัดเจน โดยทั่วไปแล้ว ผู้ที่ฝึกฝนโมเดลจะต้องทำความสะอาดข้อมูล สร้างสคริปต์การดึงข้อมูล ย้ายไฟล์ สร้างระบบอัตโนมัติ และแม้กระทั่งตั้งค่า API เพื่อส่งมอบการคาดการณ์ด้วย

หากคุณเคยพบว่าตัวเองกำลังสร้างไปป์ไลน์ปรับใช้โมเดลด้วยตนเอง หรือเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลจำนวนนับไม่ถ้วนนั่นแสดงว่าคุณอาจกำลังทำงานใกล้เคียงกับสิ่งที่วิศวกรข้อมูลทำอยู่แล้ว ประสบการณ์ทางเทคนิคเหล่านี้มักจุดประกายความสนใจในการเรียนรู้เวิร์กโฟลว์ทั้งหมด ตั้งแต่การนำเข้าข้อมูลไปจนถึงการผลิต และลดการพึ่งพาทีมอื่นหรือวิธีการแก้ปัญหาเฉพาะหน้า

เหตุผลสำคัญประการหนึ่งของการเปลี่ยนแปลงนี้คือความเป็นอิสระทางเทคนิค : เมื่อคุณเข้าใจว่าแพลตฟอร์มข้อมูลได้รับการออกแบบอย่างไร เทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลังคืออะไร และวิธีการใช้งานในระบบคลาวด์ คุณจะสามารถนำแนวคิดของคุณไปสู่การใช้งานจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยไม่ต้องติดอยู่กับสมุดบันทึกทดลองที่ไม่มีวันถึงมือผู้ใช้ปลายทาง

นอกจากนี้ตลาดงานยังมีความต้องการบุคลากรด้านวิศวกรรมข้อมูลอย่างมากในขณะที่ตำแหน่งงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยตรงมีแนวโน้มทรงตัว แต่ความต้องการบุคลากรที่สร้างโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูล ระบบประมวลผลแบบเรียลไทม์ และระบบที่ปรับขนาดได้นั้นเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ทำให้การเปลี่ยนสายงานเป็นกลยุทธ์ที่สำคัญสำหรับปีต่อๆ ไป

ระดับความยากของเส้นทางสำหรับมืออาชีพ: ระดับเริ่มต้น ระดับกลาง และระดับขั้นสูง

เพื่อไม่ให้รู้สึกท่วมท้นกับข้อมูลมากมาย จึงควรแบ่งเส้นทางการเป็นวิศวกรข้อมูลออกเป็นสามระดับความเชี่ยวชาญ ได้แก่ ระดับเริ่มต้น ระดับกลาง และระดับสูง จุดประสงค์ไม่ใช่การจำกัดคุณ แต่เป็นการช่วยให้คุณจัดลำดับความสำคัญว่าควรเรียนรู้สิ่งใดก่อน โดยพิจารณาจากระดับความรู้เริ่มต้นของคุณ

หลักสูตร ระดับ เริ่มต้นครอบคลุมพื้นฐานต่างๆ ได้แก่ การเขียนโปรแกรม ตรรกะ การควบคุมเวอร์ชัน และฐานข้อมูลพื้นฐาน หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับผู้ที่เริ่มต้นจากศูนย์ หรือมาจากพื้นฐานที่ไม่เน้นด้านเทคนิคมากนัก เช่น ผู้ที่ทำงานด้านธุรกิจหรือนักวิเคราะห์

หลักสูตร ระดับ กลางครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น บิ๊กดาต้า เครื่องมือประมวลผลแบบกระจาย การออกแบบไปป์ไลน์ ETL และตัวจัดการกระบวนการทำงาน ในระดับนี้ คุณจะได้เริ่มสำรวจเทคโนโลยีต่างๆ ที่คุณจะได้พบในสภาพแวดล้อมการผลิต และเริ่มคิดแบบสถาปนิกข้อมูล

ระดับขั้นสูงประกอบด้วยทักษะด้านคลาวด์คอมพิวติ้ง การรับรองต่างๆ ความปลอดภัย การปรับใช้แบบต่อเนื่อง การสตรีมแบบเรียลไทม์ รวมถึงการหางานและการเตรียมตัวสำหรับการสัมภาษณ์ทางเทคนิคนี่คือช่วงที่คุณมุ่งหวังที่จะได้ตำแหน่งที่สูงขึ้นหรือตำแหน่งเฉพาะทางมากขึ้น

โดยทั่วไปแล้ว หากคุณยังไม่เชี่ยวชาญด้านการเขียนโปรแกรมการเริ่มต้นด้วยหัวข้อการเขียนโปรแกรมและฐานข้อมูลจะเหมาะสมกว่า แต่ถ้าคุณคุ้นเคยกับ SQL และ Python อยู่บ้างแล้ว คุณสามารถก้าวไปสู่หัวข้อ Big Data และการประมวลผลข้อมูลได้เร็วขึ้น และหากเป้าหมายของคุณคือการสอบรับรองด้านคลาวด์ หัวข้อคลาวด์จะเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง

หลักการเขียนโปรแกรมและการควบคุมเวอร์ชัน

รากฐานของเกือบทุกอย่างในวิศวกรรมข้อมูลคือการรู้วิธีเขียนโปรแกรมอย่างมีประสิทธิภาพไม่ใช่แค่การเขียนสคริปต์ที่ "ใช้งานได้" เท่านั้น แต่เป็นการสร้างโค้ดที่ดูแลรักษาง่าย อ่านง่าย และแก้ไขข้อผิดพลาดได้ง่าย ในด้านนี้ Python มักเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีที่สุดเนื่องจากไวยากรณ์ที่เรียบง่ายและระบบนิเวศที่กว้างขวางในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรรมข้อมูล

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

ในขณะเดียวกัน การเรียนรู้การควบคุมเวอร์ชันด้วย Git ก็เป็นสิ่งสำคัญ หลายคนมองว่ามันมีประโยชน์เฉพาะสำหรับการทำงานเป็นทีม แต่จริงๆ แล้วมันช่วยให้คุณติดตามประวัติของโค้ด เข้าใจว่าอะไรเปลี่ยนแปลงไปและเมื่อไหร่ ทดสอบไอเดียได้โดยไม่ต้องกังวล และจัดระเบียบงานของคุณได้ GitHub หรือ GitLab จะเป็นแพลตฟอร์มที่คุณใช้เป็นประจำสำหรับการจัดเก็บ repository และการทำงานร่วมกัน

คุณไม่จำเป็นต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญ Git ตั้งแต่วันแรก แต่คุณต้องเชี่ยวชาญคำสั่งพื้นฐาน (init, add, commit, branch, merge, push, pull) และเข้าใจวิธีการทำงานของ branch, pull request และ code review วิธีการทำงานแบบนี้เป็นเรื่องปกติในทีมเทคนิคที่มีความจริงจังทุกทีม

ฐานข้อมูล, SQL และการสร้างแบบจำลองข้อมูล

เมื่อคุณสร้างพื้นฐานการเขียนโปรแกรมที่แข็งแกร่งแล้ว ก็ถึงเวลาที่จะเจาะลึกเข้าไปในฐานข้อมูลและ SQLนี่คือจุดที่หลายคนสับสนเกี่ยวกับลำดับ: เรียน Python ก่อนแล้วค่อยเรียน SQL หรือกลับกัน? แนวทางที่สมเหตุสมผลที่สุดคือการเรียนรู้ไปพร้อมๆ กัน แต่ต้องแน่ใจว่าการใช้ SQL นั้นคล่องแคล่วเป็นธรรมชาติสำหรับคุณ

สำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้างPostgreSQL เป็นจุดเริ่มต้นที่แนะนำอย่างยิ่งเนื่องจากมีประสิทธิภาพสูงและได้รับการยอมรับว่าเป็นมาตรฐานที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในหลายโครงการ หากคุณคุ้นเคยกับ MySQL, SQLite หรือฐานข้อมูลอื่นๆ อยู่แล้ว ก็ยังสามารถใช้งานได้ แต่โดยทั่วไปแล้ว PostgreSQL จะมีความยืดหยุ่นมากกว่าในสภาพแวดล้อมการทำงานระดับมืออาชีพ

นอกจากนี้ ยังควรทำความคุ้นเคยกับฐานข้อมูล NoSQLเช่น MongoDB สำหรับเอกสาร หรือ Redis สำหรับคู่คีย์-ค่า รวมถึงฐานข้อมูลอื่นๆ เช่น Cassandra สำหรับคอลัมน์ เป้าหมายไม่ใช่การท่องจำทั้งหมด แต่เป็นการทำความเข้าใจกรณีการใช้งาน ข้อดี และข้อเสียของแต่ละฐานข้อมูล และรู้วิธีเลือกใช้ฐานข้อมูลใดฐานข้อมูลหนึ่งเมื่อจำเป็น

ในขั้นตอนนี้จะแนะนำการสร้างแบบจำลองข้อมูลได้แก่ แบบจำลองเชิงสัมพันธ์ แบบจำลองเชิงมิติ แนวคิดของข้อเท็จจริงและมิติ การทำให้เป็นรูปแบบมาตรฐาน คีย์หลักและคีย์รอง และความสมบูรณ์ของการอ้างอิง คุณจะได้เรียนรู้วิธีคิดในแง่ของโครงสร้างตาราง ความสัมพันธ์ และการสืบค้นข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับสถาปัตยกรรมใดๆ ในขั้นตอนต่อไป

ต่อมา คุณจะได้เจาะลึกลงไปในเรื่องData Lake, Data Warehouse, Data Mart และ Data Hubรวมถึงวิธีการต่างๆ เช่น การจัดเก็บข้อมูลแบบคอลัมน์เทียบกับแบบแถว, Star Schema, Snowflake Schema และกลยุทธ์ Schema สำหรับการอ่านเทียบกับการเขียน ทั้งหมดนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจภาษาและรูปแบบที่ใช้ในโครงการจริงเพื่อจัดระเบียบข้อมูลในระดับขนาดใหญ่

แนวคิดเกี่ยวกับบิ๊กดาต้า การวิเคราะห์ข้อมูล และระบบธุรกิจอัจฉริยะ

เมื่อมีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับ SQL และฐานข้อมูลอย่างดีแล้ว การศึกษาแนวคิดเกี่ยวกับ Big Data และการวิเคราะห์ข้อมูล ก็เป็นเรื่องที่ดี คุณไม่จำเป็นต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญในทุกเฟรมเวิร์กในระบบนิเวศ แต่คุณควรเข้าใจว่าเฟรมเวิร์กเหล่านั้นมุ่งแก้ปัญหาอะไรและทำไมจึงต้องมีอยู่

โลกของบิ๊กดาต้าอาศัยการประมวลผลแบบกระจายศูนย์โดยแทนที่จะรันทุกอย่างบนเครื่องเดียว งานจะถูกกระจายไปยังโหนดจำนวนมาก เครื่องมืออย่าง Apache Spark ได้รับความนิยมอย่างมากสำหรับการประมวลผลข้อมูลปริมาณมาก ทั้งแบบแบตช์และแบบสตรีมมิ่ง และมักเป็นส่วนหนึ่งของเทคโนโลยีที่บริษัทที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลใช้

นอกเหนือจาก Big Data แล้ว การมีความเข้าใจทั่วไปเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ (AI), การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และระบบธุรกิจอัจฉริยะ (Business Intelligence) ก็เป็นประโยชน์ เช่นกัน แม้ว่าในฐานะวิศวกรข้อมูล คุณจะไม่ต้องฝึกฝนโมเดลที่ซับซ้อน แต่คุณจะต้องรับผิดชอบในการเตรียมข้อมูลสำหรับโมเดลเหล่านั้น และออกแบบโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับโมเดลเหล่านั้น

คุณจะได้เห็นว่าเครื่องมือ BI (Power BI, Tableau, Looker ฯลฯ) กระบวนการรายงาน และความต้องการของนักวิเคราะห์ธุรกิจนั้นทำงานร่วมกันอย่างไร การเข้าใจขั้นตอนการทำงานของพวกเขาจะช่วยให้คุณออกแบบไปป์ไลน์ข้อมูลและโมเดลที่มีประโยชน์มากขึ้นสำหรับผู้ที่นำข้อมูลไปใช้

การประมวลผลข้อมูล: ETL, การจัดการกระบวนการ และไปป์ไลน์ข้อมูล

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

โดยทั่วไปแล้ว กระบวนการประมวลผลข้อมูลจะประกอบด้วยขั้นตอนการนำเข้าข้อมูลจากหลายแหล่ง (API, ฐานข้อมูล, ไฟล์, คิวข้อความ), ขั้นตอนการทำความสะอาดและการแปลงข้อมูล (การทำให้เป็นมาตรฐาน, การรวมกลุ่ม, การเพิ่มคุณค่า) และสุดท้ายคือการโหลดข้อมูลไปยังระบบเป้าหมาย ซึ่งอาจเป็นคลังข้อมูล, ดาต้าเลค, ฐานข้อมูล NoSQL หรือการผสมผสานของหลายๆ อย่าง

ในบริบทนี้ เครื่องมือจัดการกระบวนการทำงานเช่น Apache Airflow และทางเลือกสมัยใหม่อื่นๆ ได้ถือกำเนิดขึ้น ทำให้ผู้ใช้สามารถกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างงาน กำหนดเวลาการทำงาน ติดตามสิ่งที่ดำเนินการไปแล้ว และแก้ไขข้อผิดพลาดได้ แม้ว่าแต่ละบริษัทจะใช้เทคโนโลยีที่แตกต่างกัน แต่แนวคิดในการจัดการและทำให้กระบวนการเป็นไปโดยอัตโนมัตินั้นเป็นสิ่งที่เหมือนกันในทุกบริษัท

จุดสำคัญคือการทำความเข้าใจแคตตาล็อกของแนวคิดที่ใช้กันโดยทั่วไปในสภาพแวดล้อมเหล่านี้ ได้แก่โมเดลเชิงสัมพันธ์และเชิงมิติ ดาต้าเลค ดาต้ามาร์ท ดาต้าแวร์เฮาส์ รูปแบบคอลัมน์และแถว สคีมาแบบดาวและแบบเกล็ดหิมะและกลยุทธ์การอ่านและการเขียนสำหรับสคีมาต่างๆ การเข้าใจคำศัพท์เหล่านี้อย่างชัดเจนจะช่วยให้คุณเข้าใจเอกสารทางเทคนิค หนังสือเฉพาะทาง และสถาปัตยกรรมที่คุณเห็นในไดอะแกรมได้

ส่วนนี้เป็นหนึ่งในส่วนที่ได้รับประโยชน์มากที่สุดจากการฝึกปฏิบัติจริงและโครงการส่วนตัวขนาดเล็ก ซึ่งคุณสามารถสร้างไปป์ไลน์แบบครบวงจรได้แม้จะเป็นข้อมูลสาธารณะก็ตาม และฝึกฝนรูปแบบทั่วไปที่คุณจะได้พบเห็นในบทบาทการทำงานในอนาคต

การรักษาความปลอดภัยในระบบท่อส่งและแพลตฟอร์มข้อมูล

ขั้นตอนแรกคือการนำหลักการสิทธิ์ขั้นต่ำมาใช้กับบทบาทและการอนุญาต : บัญชีบริการ ผู้ใช้ หรือแอปพลิเคชันแต่ละรายการควรมีสิทธิ์เข้าถึงเฉพาะที่จำเป็นอย่างยิ่งต่อการทำงานของตนเท่านั้น และไม่ควรมีสิทธิ์มากกว่านั้น วิธีนี้จะช่วยลดความเสี่ยงจากการโจมตีและจำกัดผลกระทบจากข้อผิดพลาดหรือการรั่วไหล

สิ่งสำคัญอีกประการหนึ่งคือการเข้าใจวิธีการทำงานของการเข้ารหัสข้อมูลทั้งในระหว่างการส่งและขณะจัดเก็บซึ่งรวมถึงการใช้ HTTPS, TLS และโปรโตคอลที่ปลอดภัยอื่นๆ เมื่อย้ายข้อมูลระหว่างบริการต่างๆ ตลอดจนการเปิดใช้งานการเข้ารหัสในฐานข้อมูล ที่เก็บข้อมูล และระบบอื่นๆ ที่จัดเก็บข้อมูล

เมื่อเปิดเผย API หรือบริการโมเดล คุณต้องใส่ใจรายละเอียดต่างๆ เช่นการตรวจสอบสิทธิ์และการอนุญาต (โทเค็น คีย์ API OAuth เป็นต้น) จำกัดการเข้าถึงเฉพาะจุดสำคัญ และบันทึกกิจกรรมของระบบเพื่อตรวจสอบการใช้งานในทางที่ผิด คุณไม่จำเป็นต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย แต่คุณต้องมีความเชี่ยวชาญในระดับที่เพียงพอที่จะตัดสินใจได้อย่างมีความรับผิดชอบ

ทั้งหมดนี้ไม่เพียงแต่ช่วยป้องกันเหตุการณ์ไม่คาดฝัน แต่ยังช่วยเสริมสร้างภาพลักษณ์ความเป็นมืออาชีพของคุณในสายตาของบริษัทอีกด้วย เพราะคุณแสดงให้เห็นถึงความตระหนักรู้ถึงผลกระทบที่แท้จริงของงานของคุณต่อธุรกิจและการปกป้องข้อมูลของลูกค้าและผู้ใช้งาน

ประเภทของการออกแบบสถาปัตยกรรมพื้นที่จัดเก็บและข้อมูล

เมื่อคุณเปลี่ยนบทบาทจากการทำงานกับชุดข้อมูลคงที่ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล มาเป็นวิศวกรข้อมูลความสัมพันธ์ของคุณกับระบบจัดเก็บข้อมูลจะเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิงมันไม่ใช่เรื่องของการเปิดไฟล์ CSV ในเครื่องอีกต่อไป แต่เป็นการออกแบบระบบที่รองรับการไหลเวียนของข้อมูลอย่างต่อเนื่อง โครงสร้างข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงไป และผู้ใช้งานหลายรายพร้อมกัน

ในการทำงานประจำวันของคุณ คุณจะต้องผสมผสานการจัดเก็บข้อมูลหลายประเภทเข้าด้วยกัน ได้แก่ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (PostgreSQL, MySQL) สำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลธุรกรรม และฐานข้อมูล NoSQLเช่น MongoDB (เอกสาร), Redis (คีย์-ค่า) หรือ Cassandra (คอลัมน์) สำหรับความต้องการเฉพาะด้านประสิทธิภาพ ความยืดหยุ่นของโครงสร้างข้อมูล หรือการขยายขนาดในแนวนอน

นอกจากนี้พื้นที่จัดเก็บข้อมูลแบบอ็อบเจ็กต์บนคลาวด์ (Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage) ได้กลายเป็นหัวใจสำคัญของดาต้าเลคสมัยใหม่หลายแห่ง ข้อมูลดิบและข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลจำนวนมากจะถูกจัดเก็บไว้ในที่นี้ โดยทั่วไปอยู่ในรูปแบบเช่น Parquet หรือ Avro พร้อมที่จะนำไปใช้กับเครื่องมือวิเคราะห์ต่างๆ

การออกแบบสถาปัตยกรรมข้อมูลสมัยใหม่เกี่ยวข้องกับการพิจารณาว่าข้อมูลไหลจากแหล่งที่มาไปยังผู้ใช้งานอย่างไร จำเป็นต้องมีชั้นกลางด้านคุณภาพ การกำกับดูแล หรือการแปลงข้อมูลอะไรบ้าง และจะจัดระเบียบทั้งหมดนี้อย่างไรเพื่อให้มั่นใจได้ถึงการบำรุงรักษา การอ่านและสร้างแผนภาพสถาปัตยกรรมจะเป็นส่วนหนึ่งของงานของคุณเป็นประจำ

นอกจากนี้ องค์กรหลายแห่งกำลังนำสถาปัตยกรรมที่เน้นการสตรีมมิ่งมาใช้ ซึ่งเทคโนโลยีอย่างApache Kafkaมีบทบาทสำคัญในฐานะแกนหลักของเหตุการณ์ ซึ่งจะนำเราไปสู่หัวข้อถัดไป

การสตรีมและการประมวลผลแบบเรียลไทม์ด้วย Apache Kafka

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมส่วนใหญ่ทำในโหมดแบตช์: โหลดข้อมูลเป็นระยะ ประมวลผล และสร้างผลลัพธ์อย่างไรก็ตาม บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องตอบสนองต่อสิ่งที่เกิดขึ้นแบบเรียลไทม์มากขึ้นเรื่อยๆ ตั้งแต่ธุรกรรมทางการเงินไปจนถึงกิจกรรมของผู้ใช้หรือเซ็นเซอร์ IoT

ในบริบทนี้ Apache Kafka จึงถือกำเนิดขึ้นในฐานะแพลตฟอร์มการสตรีมเหตุการณ์ที่องค์กรหลายหมื่นแห่งทั่วโลกนำไปใช้งาน Kafka ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเผยแพร่และรับข้อความในหัวข้อต่างๆ โดยมีผู้ผลิตและผู้บริโภคที่แยกจากกัน และสามารถปรับขนาดระบบเพื่อรองรับเหตุการณ์ตั้งแต่ไม่กี่เหตุการณ์ไปจนถึงหลายล้านเหตุการณ์ต่อวินาที

สำหรับวิศวกรข้อมูล ความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับสถาปัตยกรรมของ Kafkaเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง: หัวข้อ (topics), พาร์ติชัน (partitions), โบรกเกอร์ (brokers), โปรดิวเซอร์ (producers), คอนซูเมอร์ (consumptions), กลุ่มการบริโภค (consumption groups) และออฟเซ็ต (offsets) คืออะไร นอกจากนี้ การเข้าใจวิธีการผสานรวม Kafka กับระบบปลายทาง (ฐานข้อมูล คลังข้อมูล ระบบแจ้งเตือน) และกระบวนการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ก็มีความสำคัญเช่นกัน

ปัจจุบันโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจำนวนมากทำงานบนสตรีมข้อมูล ซึ่งทำให้จำเป็นต้องผสานรวมMLOps กับแพลตฟอร์มสตรีมมิ่งเพื่อส่งมอบการคาดการณ์แบบเรียลไทม์ Kafka จึงไม่ใช่แค่ "เทคโนโลยีอีกอย่างหนึ่ง" อีกต่อไป แต่กำลังกลายเป็นหัวใจหลักของสถาปัตยกรรมแบบขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์สมัยใหม่

ผู้จัดการฝ่ายไอทีในบริษัทขนาดใหญ่พิจารณาว่าระบบสตรีมมิ่งเป็นองค์ประกอบสำคัญของกลยุทธ์ด้านข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ (AI)โดยรายงานว่าได้รับผลตอบแทนจากการลงทุนที่ดีขึ้นอย่างมากเมื่อนำสถาปัตยกรรมเหล่านี้มาใช้ การเรียนรู้ Kafka และแนวคิดที่เกี่ยวข้องจะทำให้คุณได้เปรียบผู้สมัครคนอื่นๆ อีกหลายคน

คอนเทนเนอร์, Docker และการปรับใช้บริการ

ในการเปลี่ยนผ่านจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลไปเป็นวิศวกรข้อมูล จุดเปลี่ยนสำคัญคือการเชี่ยวชาญการจัดแพ็กเกจและการใช้งานบริการด้วย Dockerคุณจะเปลี่ยนจากการรันสคริปต์บนเครื่องของคุณไปเป็นการสร้างอิมเมจที่สามารถเรียกใช้งานบนเซิร์ฟเวอร์หรือสภาพแวดล้อมคลาวด์ใดก็ได้โดยไม่มีปัญหาเรื่องการพึ่งพาที่ไม่คาดคิด

Docker ช่วยให้คุณกำหนดทุกสิ่งที่คุณต้องการในการเรียกใช้แอปพลิเคชันของคุณได้ ในไฟล์ Dockerfile : เวอร์ชัน Python หรือ Java, ไลบรารี, การตั้งค่าพื้นฐาน และอื่นๆ จากนั้นคุณก็เพียงแค่สร้างอิมเมจ ทดสอบในเครื่องของคุณ และเรียกใช้คอนเทนเนอร์ได้ทุกที่ที่ต้องการ ซึ่งจะช่วยลดสถานการณ์ "มันทำงานได้บนคอมพิวเตอร์ของฉัน" แบบเดิมๆ และอำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกับทีม DevOps

สำหรับวิศวกรข้อมูลการรวมบริการนำเข้าข้อมูล API โมเดล ตัวประมวลผลหรือภารกิจการจัดการระบบเข้าไว้ในคอนเทนเนอร์เป็นเรื่องปกติ จากนั้นจึงนำคอนเทนเนอร์เหล่านี้ไปผสานรวมเข้ากับแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Kubernetes หรือตัวจัดการระบบอื่นๆ แม้ว่าขั้นตอนนี้อาจเกิดขึ้นในภายหลังก็ตาม

เอกสารทางเทคนิคและชุมชนต่างๆ ยืนยันว่าDocker ได้กลายเป็นทักษะที่แทบจะขาดไม่ได้สำหรับผู้ที่ทำงานเกี่ยวกับการปรับใช้โมเดลและไปป์ไลน์ เนื่องจากช่วยให้คุณสามารถจำลองสภาพแวดล้อม ปรับการใช้งานโดยอัตโนมัติ และกำหนดเวอร์ชันของโครงสร้างพื้นฐานในลักษณะเดียวกับการกำหนดเวอร์ชันของโค้ด

รูปแบบการผลิต: จากสคริปต์สู่ API ด้วย Flask หรือ FastAPI

อีกขั้นตอนสำคัญในเส้นทางนี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณมาจากพื้นฐานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล คือการเรียนรู้ที่จะเปิดเผยโมเดลในรูปแบบของเว็บเซอร์วิสการบันทึกไฟล์ pickle หรือไฟล์การกำหนดค่าเพียงอย่างเดียวนั้นไม่เพียงพออีกต่อไป คุณจำเป็นต้องสร้าง API ที่ทีมหรือแอปพลิเคชันอื่นๆ สามารถใช้งานได้

เฟรมเวิร์กขนาดเล็กอย่างFlask หรือ FastAPIเหมาะสำหรับงานนี้ ด้วยเฟรมเวิร์กเหล่านี้ คุณสามารถตั้งค่า API ได้ในโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด ซึ่งรับข้อมูลผ่าน POST รันโมเดลของคุณ และส่งคืนค่าการทำนายในรูปแบบ JSON จากนั้นบริการเหล่านี้สามารถรวมเข้ากับสถาปัตยกรรมขนาดใหญ่หรือเวิร์กโฟลว์แบบสตรีมมิ่งได้

การผสานความสามารถนี้เข้ากับ Docker ช่วยให้คุณสร้างคอนเทนเนอร์แบบครบวงในตัวเองพร้อมโมเดลของคุณพร้อมใช้งานบนแพลตฟอร์มต่างๆ ได้ นอกจากนี้ FastAPI ยังมีการผสานรวมกับสคีมา OpenAPI และเอกสารประกอบอัตโนมัติสไตล์ Swagger ได้อย่างง่ายดาย ทำให้ผู้ใช้งานบริการของคุณทำงานได้ง่ายขึ้น

แนวทางนี้เป็นประตูสู่โลกของMLOpsซึ่งไม่ใช่แค่การปรับใช้โมเดลเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการตรวจสอบประสิทธิภาพ การกำหนดเวอร์ชันของข้อมูล การฝึกอบรมซ้ำโดยอัตโนมัติ และการจัดการวงจรชีวิตทั้งหมดในสภาพแวดล้อมการผลิต แม้ว่าในฐานะวิศวกรข้อมูล คุณจะไม่ได้มุ่งเน้นเฉพาะ MLOps เท่านั้น แต่การเข้าใจบริบทนี้ก็เป็นสิ่งสำคัญ

ความแตกต่างระหว่างโมเดลที่ติดตั้งอยู่บนโน้ตบุ๊กอย่างถาวรกับโมเดลที่ติดตั้งอยู่บนอุปกรณ์ปลายทางที่มีความเสถียรและมีการตรวจสอบอย่างสม่ำเสมอ มีมูลค่ามหาศาลต่อบริษัท และวิศวกรรมข้อมูลก็เป็นหัวใจสำคัญของการเปลี่ยนแปลงนี้

ระบบคลาวด์คือสภาพแวดล้อมที่เหมาะสมที่สุดสำหรับวิศวกรข้อมูล

ปัจจุบัน แพลตฟอร์มข้อมูลส่วนใหญ่สร้างขึ้นบนผู้ให้บริการคลาวด์สาธารณะโดยหลักๆ คือ AWS, Google Cloud หรือ Azure การลงทุนเรียนรู้ระบบนิเวศอย่างน้อยหนึ่งระบบอย่างลึกซึ้งจึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะช่วยพัฒนาเส้นทางอาชีพของคุณให้สมบูรณ์

ตัวเลือกแรกที่น่าสนใจคือ การใช้ Databricks ร่วมกับ Apache Sparkโดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณใช้ PySpark อยู่แล้ว Databricks นำเสนอสภาพแวดล้อมแบบจัดการสำหรับคลัสเตอร์แบบกระจาย สมุดบันทึกสำหรับการทำงานร่วมกัน และเครื่องมือมากมายที่เน้นด้านวิศวกรรมข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง การเชี่ยวชาญการใช้งานร่วมกันนี้จะเปิดโอกาสมากมายให้กับบริษัทที่มีข้อมูลปริมาณมาก

อีกทางเลือกที่เบากว่าและมีประโยชน์สำหรับการสร้างต้นแบบ คือการผสานMongoDB กับเครื่องมืออย่าง Streamlitซึ่งคุณสามารถจัดเก็บข้อมูลกึ่งโครงสร้างใน MongoDB และสร้างแดชบอร์ดหรือแอปพลิเคชันข้อมูลที่รวดเร็วมากด้วย Streamlit โดยไม่ต้องมีโครงสร้างพื้นฐานเพิ่มเติมมากนัก

หากคุณต้องการใช้แนวทางที่เน้นระบบคลาวด์มากขึ้น คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่บริการของ AWS หรือ GCPเช่น Kinesis, Lambda, API Gateway, Pub/Sub, Dataflow, BigQuery หรือเครื่องมือที่คล้ายกัน ซึ่งช่วยให้คุณสร้างเวิร์กโฟลว์แบบไร้เซิร์ฟเวอร์และสถาปัตยกรรมที่ปรับขนาดได้เกือบจะตั้งแต่เริ่มต้น ในหลายกรณี บริษัทขนาดใหญ่ให้ความสำคัญอย่างมากกับประสบการณ์จริงในการใช้บริการเหล่านี้

ผู้ให้บริการอย่าง Google Cloud เสนอเส้นทางการเรียนรู้เฉพาะสำหรับวิศวกรข้อมูลซึ่งประกอบด้วยชุดหลักสูตรตามความต้องการ ห้องปฏิบัติการฝึกปฏิบัติจริง ตราสัญลักษณ์ทักษะ และการเตรียมตัวสำหรับการรับรองอย่างเป็นทางการ การปฏิบัติตามเส้นทางดังกล่าวจะช่วยให้คุณสามารถจัดโครงสร้างการเรียนรู้และวัดความก้าวหน้าของคุณได้จนกว่าคุณจะพร้อมสอบ

แหล่งข้อมูล คลังข้อมูล และวิธีการปฏิบัติงานอย่างมีประสิทธิภาพ

คำถามที่พบบ่อยมากสำหรับผู้ที่เริ่มต้นเส้นทางนี้คือควรเลือกแหล่งข้อมูลใดและควรทำโครงการใดบ้างเพื่อให้การเรียนรู้ไม่จำกัดอยู่แค่ทฤษฎีเท่านั้น ปัจจุบันมีแหล่งรวบรวมข้อมูลชุมชนเป็นภาษาสเปนที่มีแนวคิด ความท้าทายทางเทคนิค และชุดสื่อการเรียนรู้ฟรีมากมายที่สามารถใช้เป็นคู่มือได้

โดยทั่วไปแล้ว แหล่งรวบรวมเหล่านี้จะจัดหมวดหมู่ทรัพยากรตามระดับ (เริ่มต้น ระดับกลาง ระดับสูง)และภาษา เพื่อช่วยให้คุณตัดสินใจได้ว่าจะดูอะไรก่อน แม้ว่าเนื้อหาส่วนใหญ่จะเป็นภาษาอังกฤษ แต่คุณสามารถใช้ตัวเลือก "แปลเป็นภาษาสเปน" ของเบราว์เซอร์ หรือใช้ประโยชน์จากคำบรรยายและคำถอดเสียงอัตโนมัติในวิดีโอได้เสมอ

ตัวอย่างของแนวทางปฏิบัติที่มีประโยชน์ ได้แก่ การเข้าร่วมกิจกรรม "100 วันแห่งวิศวกรรมข้อมูล"ซึ่งคุณจะต้องตั้งใจใช้เวลาในแต่ละวันสร้างสิ่งใดสิ่งหนึ่ง เช่น ไปป์ไลน์ขนาดเล็ก สคริปต์ทำความสะอาดข้อมูล โมเดลข้อมูล ตัวเชื่อมต่อ API เป็นต้น ความสม่ำเสมอโดยทั่วไปแล้วจะมีประสิทธิภาพมากกว่าการทำกิจกรรมเป็นครั้งคราว

ขอแนะนำอย่างยิ่งให้ศึกษาหนังสือและแบบแผนการออกแบบที่เน้นด้านวิศวกรรมข้อมูลแม้ว่าส่วนใหญ่จะเป็นภาษาอังกฤษก็ตาม หนังสือเหล่านั้นจะสอนวิธีการที่ได้รับการพิสูจน์แล้วในการออกแบบระบบที่แข็งแกร่ง เปิดโอกาสให้คุณได้สัมผัสกับสถาปัตยกรรมในโลกแห่งความเป็นจริง และช่วยให้คุณหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดทั่วไปของมือใหม่

หากคุณพบสิ่งใดที่มีประโยชน์อย่างแท้จริง ลองพิจารณาที่จะมีส่วนร่วมในคลังข้อมูลเหล่านั้นด้วยการปรับปรุง การแปล ทรัพยากรใหม่ หรือการแก้ไขข้อผิดพลาด การเข้าร่วมในโครงการแบบเปิดไม่เพียงแต่ช่วยให้คุณเรียนรู้เท่านั้น แต่ยังช่วยเสริมสร้างประวัติการทำงานของคุณในสายตาของนายจ้างในอนาคตอีกด้วย

การค้นหางาน การเตรียมตัวสัมภาษณ์ และคำถามที่พบบ่อย

ในขั้นตอนสุดท้ายของการเดินทางนี้ ถึงเวลาแล้วที่จะมุ่งเน้นไปที่วิธีการนำเสนอโปรไฟล์ของคุณสู่ตลาดซึ่งรวมถึงการปรับปรุงเรซูเม่ การสร้างผลงานโครงการด้านข้อมูล การรักษาโปรไฟล์ให้ใช้งานอยู่เสมอในแพลตฟอร์มระดับมืออาชีพ และการฝึกฝนการสัมภาษณ์ทางเทคนิคเฉพาะสำหรับวิศวกรข้อมูล

บริษัทต่างๆ ให้ความสำคัญอย่างยิ่งกับประสบการณ์ภาคปฏิบัติและโครงการส่วนบุคคลที่แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนถึงปัญหาที่คุณแก้ไข การตัดสินใจทางเทคนิคที่คุณทำ เทคโนโลยีที่คุณใช้ และผลลัพธ์ที่คุณได้รับ ประสบการณ์ก่อนหน้านี้ในฐานะวิศวกรข้อมูลไม่ใช่สิ่งจำเป็น โครงการส่วนบุคคลที่จัดทำเอกสารอย่างดีสามารถสร้างความแตกต่างได้อย่างมาก

สำหรับคำถามที่พบบ่อย มักจะเป็นคำถามเดิมๆ เสมอ เช่น ควรให้ความสำคัญกับทักษะทางเทคนิคด้านใดก่อน การเรียนรู้ Spark คุ้มค่าหรือไม่ หรือ Pandas และ SQL ก็เพียงพอแล้ว การลงทุนเวลาในการสอบใบรับรองด้านคลาวด์คุ้มค่าหรือไม่ การเปลี่ยนผ่านใช้เวลานานแค่ไหน หรือทำไมบางคนถึงบอกว่าตำแหน่งนักวิเคราะห์ข้อมูล "ล้าสมัยแล้ว"

ในแง่ของทักษะแล้ว การผสมผสานที่ลงตัวมักจะ ประกอบด้วย ทักษะการเขียนโปรแกรมที่แข็งแกร่ง SQL ขั้นสูง ความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับโมเดลข้อมูลประสบการณ์กับแพลตฟอร์มคลาวด์อย่างน้อยหนึ่งแพลตฟอร์ม และความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับการจัดการและการสตรีมมิ่ง Spark มีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลปริมาณมากหรือในสภาพแวดล้อมที่มีการใช้งาน Spark อยู่แล้ว

ในส่วนของระยะเวลา การเปลี่ยนจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือนักพัฒนาซอฟต์แวร์ไปเป็นวิศวกรข้อมูลนั้นแตกต่างกันไป แต่ด้วยความทุ่มเทและมุ่งมั่นอย่างสม่ำเสมอคุณก็สามารถพร้อมสมัครงานในตำแหน่งระดับเริ่มต้นหรือตำแหน่งเปลี่ยนผ่านได้ภายในไม่กี่เดือน กุญแจสำคัญคือการสร้างรากฐานที่มั่นคง หลีกเลี่ยงการเรียนหลายหลักสูตรโดยไม่จบหลักสูตรใดหลักสูตรหนึ่ง และมุ่งเน้นไปที่โครงการที่แสดงให้เห็นถึงทักษะของคุณ

เส้นทางสู่การเป็นวิศวกรข้อมูลนี้เป็นการผสมผสานระหว่างพื้นฐานทางทฤษฎี การฝึกฝนอย่างหนัก และความอยากรู้อยากเห็นแต่ในทางกลับกัน มันจะเปิดประตูสู่หนึ่งในตำแหน่งงานที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดและมีตำแหน่งสูงที่สุดในภาคเทคโนโลยี พร้อมด้วยความพึงพอใจเพิ่มเติมในการทำความเข้าใจและควบคุมเส้นทางการเดินทางของข้อมูลทั้งหมดภายในองค์กร