Data Engineer

คือผู้เชี่ยวชาญที่ออกแบบ, พัฒนา, และจัดการโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการจัดเก็บ, ประมวลผล, และการเข้าถึงข้อมูล โดยมุ่งเน้นการทำให้ข้อมูลมีคุณภาพสูงและสามารถนำไปใช้ในการวิเคราะห์และการตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ

หน้าที่ของ Data Engineer

1. ออกแบบและพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล:

   • ออกแบบและสร้างโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการจัดเก็บและการประมวลผลข้อมูล เช่น การสร้างฐานข้อมูล, Data Warehouses, และ Data Lakes
   • ใช้เครื่องมือเช่น Hadoop, Spark, และ NoSQL databases เพื่อจัดการข้อมูลขนาดใหญ่

2. การบูรณาการข้อมูล (Data Integration):

   • สร้างและจัดการกระบวนการดึง, แปลง, และโหลดข้อมูล (ETL) จากแหล่งข้อมูลต่างๆ เพื่อให้ข้อมูลมีความสมบูรณ์และพร้อมใช้งาน
   • ใช้เครื่องมือเช่น Apache Nifi, Talend, และ Informatica

3. การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data):

   • พัฒนาและจัดการระบบที่รองรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น Hadoop, Spark
   • ทำงานกับเทคโนโลยี Big Data และการประมวลผลแบบกระจาย (distributed processing)

4. การตรวจสอบและบำรุงรักษาระบบข้อมูล:

   • ตั้งค่าและดูแลระบบการตรวจสอบเพื่อให้มั่นใจว่าระบบข้อมูลทำงานได้ตามปกติ และสามารถตรวจจับปัญหาได้อย่างรวดเร็ว
   • ใช้เครื่องมือเช่น Prometheus, Grafana, และ Nagios

5. การจัดการและการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล:

   • ปรับปรุงและดูแลความปลอดภัยของข้อมูล รวมถึงการจัดการสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูล
   • ใช้เครื่องมือการเข้ารหัสและการรักษาความปลอดภัยข้อมูล

6. การประสานงานกับทีมต่างๆ:

   • ทำงานร่วมกับ Data Scientists, Analysts, และทีมพัฒนาอื่นๆ เพื่อให้ข้อมูลที่พร้อมใช้งานและมีคุณภาพสูง
   • ให้การสนับสนุนทางเทคนิคแก่ทีมอื่นๆ ในการใช้ข้อมูลและเครื่องมือที่มีอยู่

7. การเพิ่มประสิทธิภาพในการประมวลผลข้อมูล:

   • ปรับปรุงประสิทธิภาพของกระบวนการ ETL และระบบจัดเก็บข้อมูลเพื่อให้สามารถทำงานได้เร็วและมีประสิทธิภาพ
   • ตรวจสอบและเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานฐานข้อมูลและระบบประมวลผล

ความสามารถที่ต้องมี

1. ทักษะการเขียนโปรแกรม:

   • มีความเชี่ยวชาญในการเขียนโปรแกรมด้วยภาษาที่เกี่ยวข้อง เช่น Python, Java, Scala
   • ทักษะการเขียนโค้ดเพื่อสร้างและจัดการกระบวนการ ETL

2. ความรู้ด้านฐานข้อมูลและ SQL:

   • มีความรู้ในการใช้งานฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational Database) และ NoSQL รวมถึงความสามารถในการเขียน SQL ที่ซับซ้อน
   • ความรู้ในการใช้ฐานข้อมูลเช่น PostgreSQL, MySQL, MongoDB

3. ความรู้เกี่ยวกับการบูรณาการข้อมูล (ETL):

   • มีประสบการณ์ในการออกแบบและพัฒนากระบวนการ ETL เพื่อบูรณาการข้อมูลจากแหล่งต่างๆ
   • ใช้เครื่องมือเช่น Apache Airflow, Talend, และ AWS Glue

4. การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่:

   • ความเชี่ยวชาญในการใช้งานเครื่องมือและแพลตฟอร์มสำหรับการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น Hadoop, Spark, Kafka
   • ความรู้ด้านการประมวลผลแบบกระจาย (distributed computing)

5. ทักษะการตรวจสอบและการบำรุงรักษา:

   • มีทักษะในการตั้งค่าและใช้งานเครื่องมือการตรวจสอบ เช่น Prometheus, Grafana, Nagios
   • ความสามารถในการตรวจสอบและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของระบบข้อมูล

6. การจัดการและการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล:

   • มีความรู้เกี่ยวกับการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลและการจัดการสิทธิ์การเข้าถึง
   • การใช้เครื่องมือการเข้ารหัสและการรักษาความปลอดภัยข้อมูล

7. ทักษะการสื่อสาร:

   • สามารถสื่อสารและทำงานร่วมกับทีมพัฒนาอื่นๆ ได้ดี
   • ทักษะการสื่อสารเพื่ออธิบายผลการวิเคราะห์และข้อเสนอแนะได้อย่างชัดเจน

การเตรียมตัวและเส้นทางการเติบโต

1. การศึกษา:

   • ปริญญาตรีในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์, วิศวกรรมซอฟต์แวร์, ระบบสารสนเทศ หรือสาขาที่เกี่ยวข้อง
   • การเรียนรู้ด้วยตัวเองหรือการเข้าคอร์สออนไลน์ที่เน้นการจัดการข้อมูล

2. การฝึกงานและประสบการณ์การทำงาน:

   • หาประสบการณ์การทำงานหรือฝึกงานในสายงานที่เกี่ยวข้องกับการจัดการข้อมูล, การพัฒนาซอฟต์แวร์, หรือการวิเคราะห์ข้อมูล
   • สร้างโปรเจ็กต์ส่วนตัวหรือพอร์ตโฟลิโอเพื่อแสดงความสามารถและผลงานของตนเอง

3. การเรียนรู้ตลอดชีวิต:

   • ติดตามการเปลี่ยนแปลงและแนวโน้มในวงการการจัดการข้อมูล
   • เข้าร่วมชุมชนออนไลน์, ฟอรัม, และการประชุมหรือสัมมนาด้านการจัดการข้อมูล

การพัฒนาทักษะเพิ่มเติม

1. เรียนรู้เครื่องมือและเทคนิคใหม่ๆ:

   • ศึกษาเครื่องมือใหม่ๆ เช่น Apache Kafka, Flink, Druid เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการข้อมูล
   • เรียนรู้การใช้งานคลาวด์แพลตฟอร์ม เช่น AWS, Google Cloud Platform, Azure

2. การพัฒนาทักษะการแสดงผลข้อมูล:

   • การเรียนรู้เทคนิคและเครื่องมือในการแสดงผลข้อมูล เช่น Tableau, Power BI เพื่อใช้ในการวิเคราะห์และนำเสนอข้อมูล

3. การพัฒนาทักษะการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล:

   • การเรียนรู้เทคนิคและเครื่องมือในการรักษาความปลอดภัยในระบบข้อมูล เช่น การเข้ารหัสข้อมูล, การจัดการสิทธิ์การเข้าถึง

4. การสร้างเครือข่ายในวงการการจัดการข้อมูล:

   • การเข้าร่วมกลุ่มและชุมชนของนักพัฒนาข้อมูลเพื่อแลกเปลี่ยนประสบการณ์และความรู้

คำแนะนำเพิ่มเติม

1. การเข้าร่วมกลุ่มและชุมชนด้านการจัดการข้อมูล:

   • เข้าร่วมกลุ่มและชุมชนของนักพัฒนาข้อมูลเพื่อแลกเปลี่ยนประสบการณ์และความรู้

2. การทำโปรเจ็กต์ส่วนตัว:

   • สร้างและพัฒนาโปรเจ็กต์ส่วนตัวเพื่อฝึกฝนทักษะและสร้างพอร์ตโฟลิโอ

3. การติดตามแนวโน้มเทคโนโลยี:

   • ติดตามและศึกษาแนวโน้มเทคโนโลยีใหม่ๆ ในวงการการจัดการข้อมูล เพื่อให้ตนเองทันสมัยและสามารถปรับตัวได้รวดเร็ว

4. การพัฒนาทักษะการสื่อสารและการนำเสนอ:

   • พัฒนาทักษะการสื่อสารและการนำเสนอเพื่อให้สามารถอธิบายผลการวิเคราะห์และข้อเสนอแนะได้อย่างชัดเจน

5. การฝึกอบรมและการรับใบรับรอง:

   • เข้าร่วมการฝึกอบรมและการรับใบรับรองเพิ่มเติม เช่น Google Cloud Professional Data Engineer, AWS Certified Big Data - Specialty เพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือและความสามารถในการแข่งขันในตลาดงาน

อยากเป็น Data Engineer ต้องรู้ภาษาอะไรบ้าง

ขอบคุณเนื้อหาดีๆจาก DataRockie

อยากเป็น Data Engineer ต้องรู้ภาษาอะไรบ้าง