Claro, aquí te proporciono una posible ruta de aprendizaje para convertirte en un Data Engineer:

1. Fundamentos de programación: Aprende un lenguaje de programación popular como Python o Java.
2. Fundamentos de bases de datos: Aprende sobre sistemas de bases de datos relacionales y no relacionales, como SQL y MongoDB.
3. Almacenamiento de datos: Aprende sobre sistemas de almacenamiento distribuido como Hadoop, HDFS y Spark.
4. Procesamiento de datos: Aprende sobre tecnologías de procesamiento de datos en tiempo real y batch, como Apache Storm y Apache Beam.
5. Preparación de datos: Aprende sobre herramientas y técnicas de limpieza y transformación de datos.
6. Visualización de datos: Aprende sobre herramientas de visualización de datos y cómo presentar información de manera efectiva.
7. Infraestructura: Aprende sobre arquitecturas de sistemas de información, redes, seguridad y alta disponibilidad.
8. Metodologías ágiles y prácticas DevOps: Aprende sobre cómo implementar procesos ágiles y DevOps en el desarrollo y mantenimiento de sistemas de información.

Es importante tener en cuenta que esta es solo una ruta de aprendizaje, y puede variar dependiendo de tus objetivos y experiencia previa. Sin embargo, si sigues estos pasos, estarás en buen camino para convertirte en un Data Engineer capacitado.
แน่นอนว่า ฉันมอบเส้นทางการเรียนรู้ที่เป็นไปได้ในการเป็น Data Engineer ให้กับคุณ: 1. พื้นฐานการเขียนโปรแกรม: เรียนรู้ภาษาการเขียนโปรแกรมยอดนิยม เช่น Python หรือ Java 2. ความรู้พื้นฐานด้านฐานข้อมูล: เรียนรู้เกี่ยวกับระบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และไม่เชิงสัมพันธ์ เช่น SQL และ MongoDB 3. การจัดเก็บข้อมูล: เรียนรู้เกี่ยวกับระบบจัดเก็บข้อมูลแบบกระจาย เช่น Hadoop, HDFS และ Spark 4. การประมวลผลข้อมูล: เรียนรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์และแบบแบตช์ เช่น Apache Storm และ Apache Beam 5. การเตรียมข้อมูล: เรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องมือและเทคนิคการล้างข้อมูลและการแปลงข้อมูล 6. Data Visualization: เรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องมือ Data Visualization และวิธีการนำเสนอข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ 7. โครงสร้างพื้นฐาน: เรียนรู้เกี่ยวกับสถาปัตยกรรมระบบข้อมูล เครือข่าย ความปลอดภัย และความพร้อมใช้งานสูง 8. วิธีการแบบ Agile และแนวปฏิบัติ DevOps: เรียนรู้เกี่ยวกับวิธีการใช้กระบวนการ Agile และ DevOps ในการพัฒนาและบำรุงรักษาระบบข้อมูล สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่านี่เป็นเพียงเส้นทางการเรียนรู้ และอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับเป้าหมายและประสบการณ์ก่อนหน้าของคุณ อย่างไรก็ตาม หากคุณทำตามขั้นตอนเหล่านี้ คุณก็พร้อมที่จะเป็นวิศวกรข้อมูลที่มีทักษะได้
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence