Data Engineer หรือวิศวกรข้อมูล เป็นตำแหน่งที่ทำหน้าที่สำคัญในการสร้างและบำรุงรักษาโครงสร้างข้อมูลขนาดใหญ่ ทำให้ข้อมูลสามารถถูกใช้งานได้อย่างสะดวกและรวดเร็ว การทำงานของ Data Engineer ครอบคลุมตั้งแต่การเก็บรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ การพัฒนาโครงสร้างข้อมูลและการตั้งค่าระบบต่างๆ เพื่อให้ข้อมูลเหล่านั้นสามารถนำไปใช้ในระบบอื่น ๆ ได้ง่ายดาย โดยมีการออกแบบให้โครงสร้างข้อมูลนี้มีความปลอดภัยและสามารถเข้าถึงได้รวดเร็ว นอกจากนี้ Data Engineer ยังเป็นส่วนสำคัญในการเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์เชิงลึกหรือการสร้างโมเดล AI/ML อีกด้วย

การเป็น Data Engineer ที่มีคุณภาพจำเป็นต้องมีทักษะหลากหลาย โดยเฉพาะทักษะทางเทคนิคและการจัดการข้อมูล มาดูกันว่าทักษะหลักๆ ที่ Data Engineer ควรมีนั้นมีอะไรบ้าง

1. ความรู้ด้านภาษาโปรแกรม
   ภาษาโปรแกรมที่สำคัญสำหรับ Data Engineer ได้แก่ Python, SQL, Java และ Scala เนื่องจากเป็นภาษาที่ใช้ในการจัดการข้อมูล และการสร้างโครงสร้างข้อมูล Python เป็นภาษาที่นิยมในด้าน Data Science และ Data Engineering เนื่องจากมีไลบรารีและเครื่องมือที่รองรับงานด้านนี้อย่างหลากหลาย ส่วน SQL เป็นภาษาที่ใช้ในการดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เช่น MySQL, PostgreSQL หรือ Oracle ซึ่งเป็นทักษะที่จำเป็นสำหรับการบริหารจัดการข้อมูลขนาดใหญ่
2. ทักษะด้านการใช้เครื่องมือจัดการข้อมูล
   Data Engineer ควรมีความชำนาญในการใช้เครื่องมือ ETL (Extract, Transform, Load) ที่ช่วยในการดึงข้อมูลจากหลายแหล่ง มาประมวลผลและจัดเก็บในที่เดียวกัน เช่น Apache Hadoop, Apache Spark ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ช่วยให้การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่เป็นเรื่องง่ายและมีประสิทธิภาพ เครื่องมือเหล่านี้ช่วยในการประมวลผลข้อมูลในรูปแบบต่าง ๆ เช่น การจัดการข้อมูลที่ไม่ได้มีโครงสร้างแน่นอน (Unstructured Data) และข้อมูลจากหลายแหล่ง (Data Integration) ทำให้การประมวลผลและการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นไปอย่างราบรื่น
3. การจัดการและออกแบบฐานข้อมูล
   การมีทักษะในการออกแบบและจัดการฐานข้อมูลเป็นอีกหนึ่งคุณสมบัติสำคัญสำหรับ Data Engineer เนื่องจากต้องสามารถเลือกใช้ฐานข้อมูลที่เหมาะสมกับข้อมูลที่ต้องการจัดเก็บ เช่น ฐานข้อมูลแบบ SQL สำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้างและ NoSQL สำหรับข้อมูลที่ไม่ได้มีโครงสร้าง การเข้าใจฐานข้อมูลแต่ละประเภทอย่างลึกซึ้งจะช่วยให้สามารถสร้างโครงสร้างที่มีประสิทธิภาพและรองรับการขยายตัวของข้อมูลในอนาคตได้ดีขึ้น
4. ความรู้ด้าน Cloud Computing
   Cloud Computing เป็นทักษะที่ Data Engineer ควรมีเพื่อบริหารจัดการโครงสร้างข้อมูลในระบบคลาวด์ โดยบริการคลาวด์ยอดนิยม ได้แก่ AWS, Google Cloud และ Microsoft Azure การใช้งานคลาวด์ช่วยให้ Data Engineer สามารถตั้งค่าโครงสร้างข้อมูลในระบบคลาวด์ที่มีความยืดหยุ่นสูง รองรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ และมีระบบสำรองข้อมูล ทำให้การจัดการข้อมูลเป็นเรื่องง่ายและมีความปลอดภัยสูง

โดยทั่วไปแล้ว Data Engineer สามารถเริ่มต้นได้จากการเรียนในหลายสาขาวิชา โดยสาขาวิชาที่เป็นพื้นฐานที่ดี ได้แก่

• วิศวกรรมคอมพิวเตอร์: ซึ่งเน้นด้านโครงสร้างข้อมูลและการเขียนโปรแกรม รวมถึงการออกแบบระบบต่างๆ
• วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์: เน้นการเขียนโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูล มีความรู้พื้นฐานที่สามารถประยุกต์ใช้กับการสร้างและจัดการโครงสร้างข้อมูลได้
• วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science): เป็นสาขาที่เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการทำงานกับข้อมูลโดยตรง รวมถึง Data Engineering เนื่องจากเนื้อหาครอบคลุมด้านการวิเคราะห์ข้อมูล และการทำ Data Pipeline ที่สามารถนำไปใช้งานในธุรกิจต่าง ๆ

สำหรับผู้ที่สนใจสายงานนี้แต่ยังไม่มีประสบการณ์ การเริ่มต้นที่ดีที่สุดคือการเรียนรู้พื้นฐานของการเขียนโปรแกรม เช่น Python และ SQL รวมถึงการศึกษาแนวทางการจัดการข้อมูลเบื้องต้น สามารถเริ่มต้นจากคอร์สออนไลน์ที่มีสอนพื้นฐานโปรแกรมมิ่ง รวมถึงการฝึกสร้างโปรเจกต์เล็ก ๆ เพื่อเรียนรู้การใช้งานเครื่องมือที่สำคัญ เช่น Google Colab หรือ Jupyter Notebook ในการวิเคราะห์ข้อมูล

นอกจากนี้ การฝึกฝนกับโปรเจกต์ข้อมูลจริงในแหล่งออนไลน์ เช่น Kaggle หรือโครงการ Open Data ก็เป็นอีกแนวทางที่ดีในการฝึกฝนทักษะและเพิ่มประสบการณ์

• คอร์ส Data Engineering: เรียนรู้เกี่ยวกับการสร้าง Data Pipeline การจัดการข้อมูล การพัฒนาระบบ ETL และการสร้างโครงสร้างข้อมูล
• คอร์สภาษาโปรแกรม: เช่น Python และ SQL ที่จำเป็นสำหรับการดึงและประมวลผลข้อมูล
• คอร์ส Cloud Computing: เรียนรู้การใช้งานบริการคลาวด์ เช่น AWS, Google Cloud หรือ Azure
• คอร์ส Machine Learning: เพื่อเรียนรู้การใช้ข้อมูลในงาน AI/ML ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์และพยากรณ์ข้อมูล

สถาบันในไทย

1. จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย: มีหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) และวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ที่เน้นความรู้ด้านการจัดการข้อมูลและการสร้างโครงสร้างข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ
2. มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์: มีหลักสูตร Data Science ที่รองรับสำหรับผู้สนใจในสายงาน Data Engineer ที่ต้องการพัฒนาทักษะการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล
3. สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง: มีหลักสูตร Data Engineering ที่เน้นความรู้ด้านการพัฒนาโครงสร้างข้อมูล การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่
4. สถาบันเอกชน: เช่น Digital Academy Thailand ที่มีคอร์สออนไลน์ด้าน Data Engineering ที่เน้นการฝึกทักษะจากการใช้เครื่องมือจริง และคอร์สที่สอนโดยวิทยากรผู้เชี่ยวชาญในวงการ

สถาบันในต่างประเทศ

1. Harvard University: มีหลักสูตร Data Science ที่ครอบคลุม Data Engineering และเป็นที่ยอมรับทั่วโลก
2. University of California, Berkeley: เปิดสอนคอร์สออนไลน์ Data Engineering ระดับโลกที่สามารถเรียนได้จากทุกที่ทั่วโลก
3. IU International University of Applied Sciences (เยอรมนี): มีหลักสูตรออนไลน์ที่มุ่งเน้น Data Engineering เรียนได้ทั้งแบบ Part-Time และ Full-Time เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการเรียนออนไลน์
4. MIT: มีหลักสูตร Data Engineering และ Data Science ระดับปริญญาโท เนื้อหาครอบคลุมการสร้างโครงสร้างข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลในระดับเชิงลึก

สำหรับใครที่สนใจอยากเป็น Data Engineer สามารถเริ่มต้นจากการศึกษาโปรแกรมมิ่งและการจัดการข้อมูล รวมถึงพิจารณาหลักสูตรและสถาบันต่าง ๆ ที่เหมาะสมทั้งในไทยและต่างประเทศ