ในยุคสมัยที่ข้อมูลเป็นหัวใจหลักของการทำธุรกิจและวิทยาการ, สายงานที่กำลังเติบโตและมีความต้องการสูงคือ "Data Engineer" หรือวิศวกรข้อมูลนั้นเอง วิศวกรข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการสร้างและบำรุงรักษาระบบที่ทำให้ข้อมูลสามารถเข้าถึงได้ ผ่านกระบวนการที่เรียกว่า "Pipeline" ซึ่งจะทำให้ข้อมูลเหล่านี้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ จากนั้นปรับใช้ไปในงานต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นการพัฒนาผลิตภัณฑ์, การตลาด, หรือการตัดสินใจของธุรกิจ
เรามาดูตัวอย่างการเขียนคำสั่งง่ายๆ ในภาษา Python เพื่อเขียน ETL process:
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# Extract data from a CSV file
df = pd.read_csv('data.csv')
# Transform data
df['new_column'] = df['existing_column'] * 10
# Load data into a SQL database
engine = create_engine('sqlite:///my_database.db')
df.to_sql('my_table', con=engine, if_exists='append', index=False)
ในตัวอย่างนี้, เรามีการดึงข้อมูลจากไฟล์ CSV, ทำการแปลงข้อมูลด้วยการคูณค่าในคอลัมน์ที่มีอยู่ด้วย 10, และโหลดข้อมูลไปยังฐานข้อมูล SQL.
การเป็น Data Engineer นั้นต้องมีความคิดวิเคราะห์ที่ดี, ความรู้ทางเทคนิค, และความสามารถที่จะแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้ การฝึกฝนผ่านโครงการจริงและการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องคือกุญแจสำคัญ ไม่อย่างนั้น, ความพยายามอาจจะเป็นเพียงการจัดเรียงตัวเลขและตัวอักษรเท่านั้นในคลังข้อมูลที่ไม่มีความหมาย.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM