วิธีเริ่มต้นใช้งานในโลกของวิศวกรข้อมูล – ตอนที่ 1

ความต้องการวิศวกรข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ที่มีทักษะกำลังผ่านพ้นไป องค์กรในปัจจุบันมีข้อมูลมากกว่าที่เคยมีเมื่อ 10 ปีที่แล้ว และกองนี้เพิ่มขึ้นในแต่ละช่วงเวลาเท่านั้น ด้วยข้อมูลจำนวนมาก องค์กรเหล่านี้จึงมักติดอยู่กับปัญหาในการค้นหาผู้สมัครที่เหมาะสมและไว้วางใจในข้อมูลนี้ เรากำลังพูดถึงวิศวกรข้อมูลใช่
มีการขาดแคลนวิศวกรข้อมูลที่มีทักษะอย่างมาก แต่มีโอกาสมากมายที่จะคว้าไว้ ตัวอย่างเช่น การค้นหา "วิศวกรข้อมูล" อย่างง่ายบน Naukri.com จะแสดงรายการก่อนคุณเปิดมากกว่า 5,000 รายการ มีช่องว่างที่รุนแรงระหว่างอุปสงค์และอุปทานของผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลที่มีทักษะ และโดยเฉพาะอย่างยิ่งวิศวกรข้อมูล
นี่คือความพยายามของเราที่จะช่วยให้คุณถูกทางตั้งแต่วันแรก นี่เป็นส่วนหนึ่งของชุดข้อมูลสองส่วนที่จะช่วยคุณตั้งค่าพื้นฐานของคุณให้ถูกต้องสำหรับวิศวกรข้อมูลที่มีศักยภาพ

สิ่งสำคัญคือต้องรู้ว่าบทบาทสำคัญของวิศวกรข้อมูลคืออะไร และแตกต่างจากบทบาทของมืออาชีพด้านข้อมูลอย่างไร ดังนั้น ส่วนนี้จะช่วยให้คุณเห็นภาพชีวิตประจำวันของวิศวกรข้อมูลในแง่ของงานที่พวกเขาทำ
สิ่งสำคัญคือต้องรู้ว่าบทบาทสำคัญของวิศวกรข้อมูลคืออะไร และแตกต่างจากบทบาทของมืออาชีพด้านข้อมูลอย่างไร ดังนั้น ส่วนนี้จะช่วยให้คุณเห็นภาพชีวิตประจำวันของวิศวกรข้อมูลในแง่ของงานที่พวกเขาทำ
วิศวกรข้อมูล: ตำนานกับความเป็นจริง

วิศวกรข้อมูลทำอะไร?

ตามหลักการแล้ว บทบาทของวิศวกร Big Data รวมถึงระบบการสร้าง อัลกอริธึม และกระบวนการ ขึ้นอยู่กับสิ่งที่สถาปนิก Big Data ได้ออกแบบไว้ วิศวกรบิ๊กดาต้ามีหน้าที่รับผิดชอบในการพัฒนา บำรุงรักษาการทดสอบ และประเมินโซลูชันบิ๊กดาต้าภายในองค์กร วิศวกร Big Data ได้รับการคาดหวังให้ใช้งานจริงกับเทคโนโลยีที่ใช้ Hadoop และ Hadoop เช่น MapReduce, MongoDB/Cassandra, Hive เป็นต้น โดยใช้เครื่องมือเหล่านี้ วิศวกรข้อมูลขนาดใหญ่จะพัฒนาระบบประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ วิศวกรข้อมูลควรสามารถทำงานกับโซลูชันคลังข้อมูลได้เช่นเดียวกับเทคโนโลยี SQL ไม่ใช่แค่ล่าสุดเท่านั้น
ท้ายที่สุดแล้ว วิศวกร Big Data ก็เป็นเพียงวิศวกรที่ทำงานเกี่ยวกับ Big Data ดังนั้น เช่นเดียวกับวิศวกรซอฟต์แวร์ใดๆ วิศวกร Big Data ก็คาดว่าจะมีความเข้าใจพอสมควรเกี่ยวกับวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์และแนวคิดด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ แนวคิดทางวิศวกรรมเหล่านี้เป็นพื้นฐานและต้องรู้สำหรับวิศวกรทุกคน ไม่ว่าจะเป็น Big Data หรือไม่ บ่อยครั้ง ผู้เริ่มต้นมักจะข้ามแนวคิดของวิศวกรรมซอฟต์แวร์ และนั่นทำให้พวกเขาเจ็บปวดในภายหลังเมื่อต้องการพัฒนาโซลูชัน Big Data ขนาดใหญ่
วิศวกร Big Data จำเป็นต้องเขียนโค้ด ดังนั้นจึงควรมีประสบการณ์ตรงเกี่ยวกับการออกแบบ การเขียนโค้ด และรูปแบบการทดสอบเชิงวัตถุ นอกจากนี้ การได้ลงมือปฏิบัติจริงกับแพลตฟอร์มวิศวกรรมและโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลขนาดใหญ่ยังช่วยส่งเสริมอาชีพวิศวกรข้อมูลอีกด้วย ในฐานะวิศวกรข้อมูลที่โดดเด่น คุณจะต้องทำงานกับข้อมูลหลายหมื่น GB และการขาดความรู้เกี่ยวกับวิธีการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ดังกล่าวอาจเป็นข้อผิดพลาดที่สำคัญ ความเข้าใจในเชิงลึกและความรู้เกี่ยวกับวิธีการทำงานของอัลกอริธึมและความสามารถในการประเมินความซับซ้อนพร้อมกับการสร้างอัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพสูงยังมีประโยชน์ในระหว่างการเดินทางอีกด้วย
การละเมิดข้อมูลและทั้งหมดนั้น ตอนนี้คืออะไร

การเผชิญกับข้อมูลเทราไบต์หรือแม้แต่เอ็กซาไบต์ในแต่ละวันไม่ควรเป็นที่มาของความตกใจสำหรับวิศวกร Big Data รุ่นใหม่ เพื่อพัฒนาโซลูชันบิ๊กดาต้าที่ปรับขนาดได้และเป็นนวัตกรรมใหม่ วิศวกรบิ๊กดาต้าควรมีความรู้เพียงพอเกี่ยวกับภาษาการเขียนโปรแกรมและสคริปต์ต่างๆ เช่น Java, C++, Ruby, Python และ/หรือ R นอกจากนี้ ความรู้จากผู้เชี่ยวชาญควรนำเสนอเกี่ยวกับ (NoSQL หรือ RDBMS) ฐานข้อมูล เช่น MongoDB หรือ Redis
ระบบที่พัฒนาโดยวิศวกรข้อมูลควรมีความสามารถในการรวบรวม แยกวิเคราะห์ จัดการ วิเคราะห์ และแสดงภาพชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ นอกจากนี้ พวกเขายังต้องตัดสินใจเกี่ยวกับความต้องการด้านการออกแบบฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์และทำงานในลักษณะเดียวกัน สิ่งที่สำคัญที่สุดที่วิศวกร Big Data ทำคือการพัฒนาต้นแบบและการพิสูจน์แนวคิดสำหรับโซลูชันที่เลือก
นอกเหนือจากที่เราได้อธิบายไว้ข้างต้นแล้ว ยังมีคุณลักษณะอื่นๆ ที่พบในวิศวกรข้อมูลที่ประสบความสำเร็จอย่างสม่ำเสมอ:

• สนุกกับความท้าทายและแก้ปัญหาที่ซับซ้อนไม่ปกติในแต่ละวัน
• การมีทักษะในการสื่อสารที่ดีเยี่ยม เนื่องจาก Data Engineer ทำหน้าที่เสมือนคนกลางระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสียขององค์กรและลูกค้า
• ความชำนาญในการออกแบบเวิร์กโฟลว์ ETL ที่มีประสิทธิภาพและแข็งแกร่ง
• ความสามารถในการทำงานในคลาวด์
• ความสามารถในการทำงานอย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่ทำงานร่วมกับทีมขนาดใหญ่

Data Engineer ต่างจาก Data Scientist อย่างไร?

ในขณะที่บทบาทของผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลทั้งหมดมีความทับซ้อนกันอยู่บ้าง เมื่อพูดถึงทักษะและความรับผิดชอบ บทบาททั้งสองนี้กำลังถูกแยกออกเป็นบทบาทเฉพาะและแตกต่างมากขึ้น
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลให้ความสำคัญกับการโต้ตอบกับข้อมูลมากกว่าการสร้างหรือบำรุงรักษาโซลูชันที่ปรับขนาดได้ พวกเขามักจะต้องทำการวิจัยตลาดและการดำเนินธุรกิจในระดับสูง งานวิจัยนี้ช่วยในการระบุแนวโน้มและความสัมพันธ์ ในทำนองเดียวกัน พวกเขาใช้เครื่องจักรและวิธีการที่ซับซ้อนหลากหลายในการโต้ตอบและดำเนินการกับข้อมูล

Data Scientists ไม่เหมือนกับ Data Engineer ที่ควรมีความชำนาญด้านการเรียนรู้ของเครื่องและเทคนิคทางสถิติขั้นสูง งานของพวกเขาเกี่ยวกับการนำข้อมูลดิบมาแปลงเป็นเนื้อหาที่สามารถนำไปปฏิบัติได้และเข้าใจได้ สิ่งนี้ไม่สามารถทำได้โดยปราศจากความช่วยเหลือของแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และอัลกอริทึมขั้นสูง ข้อมูลนี้มักถูกใช้เป็นแหล่งวิเคราะห์เพื่อบอก "ภาพรวม" แก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
สรุปแล้ว อะไรที่ทำให้ Data Engineer แตกต่างจาก Data Scientist? โดยทั่วไปแล้ว ความแตกต่างที่สำคัญคือจุดโฟกัส ในขณะที่วิศวกรข้อมูลให้ความสำคัญกับการสร้างโครงสร้างพื้นฐานและระบบสำหรับการสร้างข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์และสถิติขั้นสูงในข้อมูลดิบ พูดง่ายๆ ก็คือ Data Engineer ทำงานกับข้อมูลที่จัดทำโดย Data Scientists และสร้างระบบที่บำรุงรักษาได้เพื่อแยกแยะข้อมูลนั้นและอำนวยความสะดวกในกระบวนการวิเคราะห์
ใครคือ Data Scientist, Data Analyst และ Data Engineer?

ตอนนี้ได้เวลาพักบ้างแล้ว ถึงตอนนี้ คุณคงรู้แล้วว่า Data Engineer คืออะไร และไม่ใช่เขา นอกจากนี้ เราจะพูดถึงเครื่องมือ เทคโนโลยี และทักษะต่างๆ ที่คุณควรเชี่ยวชาญ นอกจากนี้ เราจะพิจารณาการรับรองและหลักสูตรบางหลักสูตรที่จะช่วยให้คุณเสริมสร้างการเรียนรู้และความน่าเชื่อถือของคุณ
คอยติดตามส่วนที่สอง!

เรียนรู้หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลจากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว