จะเป็นวิศวกรข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างไร [Ultimate Guide 2022]

คุณสงสัยหรือไม่ว่าบริษัทต่างๆ ใช้ข้อมูลที่รวบรวมได้อย่างไร ทำไมมันถึงสำคัญ?

พวกเขาแปลงข้อมูลที่รวบรวมเป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์ได้อย่างไร พวกเขาพัฒนาโซลูชันสำหรับการใช้ข้อมูลนี้อย่างไร

หากคำถามดังกล่าวกระตุ้นความอยากรู้ของคุณ สาขาวิชาวิศวกรรมข้อมูลขนาดใหญ่จะทำให้คุณสนใจอย่างไม่ต้องสงสัย

เป็นพื้นที่กว้างใหญ่ที่มีขอบเขตกว้างในอินเดีย ซึ่งครอบคลุมการรวบรวมข้อมูล การประมวลผลข้อมูล และพื้นที่อื่นๆ อีกมากมาย

ในบทความนี้ เราจะหารือเกี่ยวกับสาขาวิศวกรรมข้อมูลและช่วยคุณค้นหาวิธีเป็นวิศวกรข้อมูลขนาดใหญ่

พร้อม? มาเริ่มกันเลย.

วิศวกรรมข้อมูลคืออะไร?

วิศวกรรมข้อมูลเป็นสาขาหนึ่งของวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เน้นการใช้งานจริงของการวิเคราะห์และเก็บรวบรวมข้อมูล

เช่นเดียวกับสาขาอื่น ๆ ของวิศวกรรมศาสตร์ วิศวกรรมข้อมูลเกี่ยวข้องกับการประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง

วิศวกรรมข้อมูลไม่เกี่ยวข้องกับการออกแบบทดลอง เน้นการพัฒนาระบบเพื่อให้มีการไหลที่ดีขึ้นและเข้าถึงข้อมูลได้ดีขึ้น

ความแตกต่างระหว่าง Data Engineer และ Data Scientist คืออะไร?

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลพัฒนาโซลูชัน ในขณะที่วิศวกรข้อมูลสร้างระบบสำหรับการนำไปใช้

นี่คือจุดแตกต่างที่สำคัญที่สุดระหว่างคนทั้งสอง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานบนนามธรรม แต่วิศวกรข้อมูลทำงานในโครงการเชิงปฏิบัติ

ทั้งสองมีความสำคัญ หากไม่มีนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรก็จะไม่มีอะไรต้องทำงานด้วย

ในทำนองเดียวกัน ถ้าไม่มีวิศวกรข้อมูล งานของนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลก็จะไม่มีคุณค่าใดๆ ตั้งแต่การแก้ปัญหาทางธุรกิจไปจนถึงการแปลงรหัสเป็นโครงการ วิศวกรข้อมูลทำงานอันมีค่ามากมาย

วิศวกรข้อมูลทำอะไร?

วิศวกรข้อมูลต้องพัฒนาและบำรุงรักษาสถาปัตยกรรมข้อมูล (เช่น ฐานข้อมูล) พวกเขาดูแลการรวบรวมข้อมูลและการแปลงข้อมูลดิบเป็นข้อมูลที่ใช้งานได้

หากไม่มีวิศวกรข้อมูล คุณจะไม่สามารถรวบรวมข้อมูลได้ บริษัทต่างๆ ต้องการให้วิศวกรข้อมูลของตนคุ้นเคยกับ SQL, Java, AWS, Scala เป็นต้น

วิศวกรรมข้อมูลต้องมีพื้นฐานในการพัฒนาแบ็กเอนด์หรือการเขียนโปรแกรม

หากคุณเป็นวิศวกรข้อมูล คุณจะต้องจัดการการรวบรวมข้อมูลและจัดการที่เก็บข้อมูล และประมวลผลเพื่อใช้งานต่อไป

ทักษะบางอย่างที่บริษัทมองหาในวิศวกรข้อมูล ได้แก่:

• ความรู้เกี่ยวกับจาวา
• โครงสร้างข้อมูล
• ข้อมูลขนาดใหญ่ (Hadoop และ Kafka)

ข้อกำหนดอาจแตกต่างกันไปตามบริษัทเป็นหลัก บางบริษัทไม่ต้องการวิศวกรรมข้อมูลมากนัก ในขณะที่บางบริษัท (ยักษ์ใหญ่ด้านไอที) ต้องการวิศวกรข้อมูลหลายแอพพลิเคชั่น

วิธีการเป็นวิศวกรข้อมูล

ในการเป็นวิศวกรข้อมูล คุณจะต้องทำความคุ้นเคยกับแนวคิดทั้งหมด

วิศวกรรมข้อมูลประกอบด้วยการรวบรวม การจัดการ และการประมวลผลข้อมูล แม้ว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านคณิตศาสตร์และสถิติ แต่วิศวกรข้อมูลก็เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์และการเขียนโปรแกรม

อย่างไรก็ตาม คุณไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์เพื่อเข้าสู่สาขานี้ เช่นเดียวกับสาขาอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล คุณจะพบผู้คนจากภูมิหลังที่หลากหลายในภาคส่วนนี้ด้วย

ในการเป็นวิศวกรข้อมูล คุณควรเรียนรู้สิ่งต่อไปนี้:

อัลกอริทึม

อัลกอริทึมคือคำแนะนำสำหรับชุดของการดำเนินการที่จะดำเนินการในลำดับเฉพาะ โดยปกติ อัลกอริธึมจะไม่ขึ้นกับภาษาโปรแกรม

ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถใช้อัลกอริธึมได้โดยไม่คำนึงถึงภาษาการเขียนโปรแกรมที่คุณใช้

ในโครงสร้างข้อมูล คุณจะใช้อัลกอริทึมสำหรับงานต่อไปนี้:

• ค้นหารายการในฐานข้อมูล
• การแทรกรายการในฐานข้อมูล
• การเรียงลำดับรายการในลำดับเฉพาะ
• การลบรายการ

เป็นแนวคิดพื้นฐานของวิศวกรรมข้อมูล ดังนั้นคุณควรใช้เวลามากในการควบคุมมัน

โครงสร้างข้อมูล

โครงสร้างข้อมูลเป็นวิธีการจัดระเบียบข้อมูลเพื่อการจัดการที่ดีขึ้น ขณะจัดการข้อมูล คุณต้องจัดระเบียบข้อมูลให้มีประสิทธิภาพ เพื่อให้คุณสามารถเข้าถึงได้ง่าย

โครงสร้างข้อมูล (หรือที่เรียกว่าฐานข้อมูล) มีหลายประเภท คุณจะต้องทำความคุ้นเคยกับแต่ละคน

บางคนคือ:

• Array
• กอง
• ต้นไม้ไบนารี
• กราฟ
• คิว
• เมทริกซ์

เมื่อคุณคุ้นเคยกับโครงสร้างข้อมูลพื้นฐานแล้ว คุณสามารถย้ายไปยังโครงสร้างข้อมูลนามธรรมได้

SQL

SQL ย่อมาจาก Structured Query Language) มีอยู่ในตลาดตั้งแต่ยุค 70 และกลายเป็นตัวเลือกแรกสำหรับนักพัฒนา วิศวกร และนักวิเคราะห์จำนวนมาก

ไม่ว่าใครจะพูดอะไร SQL ก็พร้อมอยู่ วิศวกรข้อมูลต้องรู้ภาษานี้

มีข่าวลือว่า SQL กำลังจะตายหรือสูญเสียความนิยม แต่ทั้งหมดนั้นเป็นของปลอม SQL ยังไม่ตาย เป็น หนึ่งในภาษาการเขียนโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ในหมู่ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล

เหตุใด SQL จึงจำเป็น และเหตุใดผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลจำนวนมากจึงใช้งาน

SQL เป็นภาษาหลักที่ใช้ในการสร้างแบบสอบถามไปยังฐานข้อมูลจากโปรแกรมไคลเอนต์ กล่าวอีกนัยหนึ่ง จะช่วยให้เซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูลของคุณสามารถแก้ไขและจัดเก็บข้อมูลได้

หากไม่มี SQL คุณจะไม่สามารถทำงานเหล่านั้นได้

ยิ่งไปกว่านั้น มันถูกใช้เกือบทุกที่ ดังนั้นการเรียนรู้มันจะช่วยให้มั่นใจว่าคุณสามารถทำงานกับองค์กรที่ต้องการได้

Python และ Java (หรือ Scala)

Python มีอยู่ทุกที่ เป็นสิ่งที่ต้องมีสำหรับผู้ที่ชื่นชอบข้อมูล เป็นที่นิยมอย่างกว้างขวางเนื่องจากมีความเก่งกาจและง่ายต่อการทำงาน

คุณสามารถค้นหาไลบรารี Python สำหรับงานใดๆ ที่คุณต้องการทำ Java และ Scala มีความสำคัญเท่าเทียมกันสำหรับคุณในการเรียนรู้

นั่นเป็นเพราะเครื่องมือจัดเก็บข้อมูลส่วนใหญ่เขียนด้วยภาษาเหล่านี้ รวมถึง Hadoop, HBase, Apache Spark และ Apache Kafka

คุณไม่สามารถใช้เครื่องมือเหล่านี้ได้โดยไม่ต้องเรียนรู้ภาษาเหล่านี้ มันจะช่วยให้คุณเข้าใจว่าเครื่องมือเหล่านี้ทำงานอย่างไรและคุณสามารถทำอะไรกับมันได้บ้าง

แต่ละภาษาเหล่านี้มีคุณสมบัติของตัวเอง Scala นั้นรวดเร็ว Java นั้นกว้างใหญ่ และ Python นั้นใช้งานได้หลากหลาย

เครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่

มีเครื่องมือที่นิยมในด้านนี้ พวกเขารวมถึง:

• Apache Hadoop
• Apache Spark
• Apache Kafka

พยายามเรียนรู้เกี่ยวกับพวกเขาให้มากที่สุด การเรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องมือและเทคโนโลยีบิ๊กดาต้าเหล่านี้มีความจำเป็น เนื่องจากช่วยให้การจัดเก็บและการจัดการข้อมูลทำได้ง่ายขึ้น

ตัวอย่างเช่น ผู้เชี่ยวชาญใช้ Hadoop ในการแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลและการรวบรวมจำนวนมหาศาล เป็นกลุ่มของโซลูชันซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ซและเฟรมเวิร์ก

ในทำนองเดียวกัน Spark ให้อินเทอร์เฟซสำหรับคลัสเตอร์การเขียนโปรแกรม

หลายบริษัทต้องการให้ผู้สมัครทำความคุ้นเคยกับเครื่องมือเหล่านี้

เครื่องมือที่เราได้กล่าวมาข้างต้นเป็นเครื่องมือที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในอุตสาหกรรมข้อมูลขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตาม สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่เครื่องมือเดียวที่วิศวกรข้อมูลใช้สำหรับงานของตน คุณจะต้องเรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องมือเพิ่มเติมเมื่อคุณลงลึกในหัวข้อนี้

ระบบกระจาย

ข้อมูลมีอยู่ในคลัสเตอร์ ซึ่งทำงานอย่างอิสระ คลัสเตอร์ขนาดใหญ่จะมีโอกาสเกิดปัญหาสูงขึ้นเมื่อเปรียบเทียบกับคลัสเตอร์ที่เล็กกว่าเนื่องจากมีโหนดสมาชิกมากกว่า

ในการเป็นวิศวกรข้อมูล คุณจะต้องเรียนรู้เกี่ยวกับคลัสเตอร์ข้อมูลและระบบของคลัสเตอร์

คุณจะต้องเรียนรู้เกี่ยวกับปัญหาประเภทต่างๆ ที่กลุ่มข้อมูลต้องเผชิญและวิธีแก้ปัญหา

ไปป์ไลน์ข้อมูล

ไปป์ไลน์ข้อมูลคือโซลูชันซอฟต์แวร์ที่สร้างเส้นทางสำหรับการไหลของข้อมูลและลบขั้นตอนที่ต้องทำด้วยตนเองหลายขั้นตอนออกจากการถ่ายโอนข้อมูลจากจุดหนึ่งไปยังอีกจุดหนึ่ง

แม้ว่าไปป์ไลน์ข้อมูลสามารถถ่ายโอนข้อมูลไปยังคลังข้อมูลได้ แต่ปลายทางไม่จำเป็นต้องเป็นอย่างนั้นเสมอไป

คุณสามารถใช้ไปป์ไลน์ข้อมูลเพื่อถ่ายโอนกลุ่มข้อมูลไปยังแอปพลิเคชันได้เช่นกัน

ในฐานะวิศวกรข้อมูล คุณจะใช้เวลามากในการสร้างและจัดการไปป์ไลน์ข้อมูล ไปป์ไลน์ข้อมูลช่วยในการสร้างแหล่งข้อมูลมากมาย จัดเก็บข้อมูลในคลาวด์ และดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูล

วิธีการเรียนรู้ทั้งหมดนี้?

หัวข้อที่เรากล่าวถึงในส่วนก่อนหน้านี้เป็นเพียงพื้นฐานเท่านั้น มีหลายส่วนในสาขานี้ รวมถึงการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

ในการเป็นวิศวกรข้อมูล คุณควรตรวจสอบ การรับรอง PG ใน Big Data Engineering

หลักสูตรนี้ครอบคลุมพื้นฐานทั้งหมดในขณะที่สอนคุณเกี่ยวกับแนวคิดขั้นสูงเช่นกัน

ไม่ว่าคุณจะเป็นนักเรียนหรือคนทำงาน คุณจะไม่ประสบปัญหาใดๆ ขณะเรียนหลักสูตรนี้

มันมีข้อดีดังต่อไปนี้:

• สื่อการเรียนกว่า 400 ชั่วโมง
• สถานะศิษย์เก่า BITS Pilani
• มากกว่า 7 กรณีศึกษาและโครงการ
• การแก้ปัญหาข้อสงสัยอย่างรวดเร็ว

หลักสูตรนี้พัฒนาด้วย BITS Pilani พร้อมความช่วยเหลือเกี่ยวกับตำแหน่งงาน ดังนั้นคุณจึงไม่มีปัญหาในการได้งานเป็นวิศวกรข้อมูลในภายหลัง

คุณยังจะได้พัฒนาเครือข่ายมืออาชีพด้าน Big Data ด้วยความช่วยเหลือของหลักสูตรนี้

บทสรุป

สาขาวิศวกรรมข้อมูลมีขนาดใหญ่ และมีความต้องการผู้มีทักษะในด้านนี้เป็นจำนวนมาก ทั้งหมดเป็นขั้นตอนเดียว ดังนั้นเริ่มต้นเส้นทางการเรียนรู้ของคุณวันนี้

หากคุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Big Data โปรดดูที่ PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data program ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 7 กรณี ครอบคลุมภาษาและเครื่องมือในการเขียนโปรแกรม 14 รายการ เวิร์กช็อป ความช่วยเหลือด้านการเรียนรู้และจัดหางานอย่างเข้มงวดมากกว่า 400 ชั่วโมงกับบริษัทชั้นนำ

เรียนรู้ หลักสูตรการพัฒนาซอฟต์แวร์ ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม Executive PG โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว