A continuación, encontrarás una posible ruta de aprendizaje para convertirse en un ingeniero de datos:

Aprender los fundamentos de programación en Python: Este lenguaje es ampliamente utilizado en la industria de la inteligencia artificial y los datos. Aprender Python te permitirá entender los conceptos de programación y prepararte para el aprendizaje de tecnologías relacionadas con datos.

Conocer los conceptos básicos de bases de datos y SQL: Aprender las consultas básicas de SQL y los conceptos de bases de datos será fundamental para trabajar con grandes conjuntos de datos.

Familiarizarse con el almacenamiento de datos: Aprender sobre el almacenamiento de datos como Hadoop HDFS, NoSQL y bases de datos relacionales.

Aprender Apache Spark: Apache Spark es un marco de trabajo de código abierto para el procesamiento de datos distribuidos que se ejecuta en un cluster. Es una herramienta clave para los ingenieros de datos.

Aprender tecnologías de visualización de datos: Aprender tecnologías como Tableau, Power BI o D3.js para visualizar los datos y hacer más fácil la comprensión de los mismos.

Aprender sobre la nube: Conocer las tecnologías de nube como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) o Microsoft Azure es esencial para los ingenieros de datos, ya que muchas empresas están utilizando estas plataformas para almacenar y procesar grandes cantidades de datos.

Aprender sobre Machine Learning y Deep Learning: El aprendizaje automático es una de las áreas de mayor crecimiento en la tecnología de los datos, por lo que es importante que los ingenieros de datos comprendan los conceptos básicos y cómo aplicarlos.

Esta es una posible ruta de aprendizaje, pero hay muchas otras formas de convertirse en un ingeniero de datos. Lo más importante es seguir aprendiendo y mejorando constantemente tus habilidades, especialmente en el ámbito de la tecnología de los datos, que está en constante evolución.
ด้านล่างนี้เป็นเส้นทางการเรียนรู้ที่เป็นไปได้ในการเป็นวิศวกรข้อมูล: เรียนรู้พื้นฐานการเขียนโปรแกรมใน Python: ภาษานี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมปัญญาประดิษฐ์และข้อมูล การเรียนรู้ Python จะช่วยให้คุณเข้าใจแนวคิดการเขียนโปรแกรมและเตรียมพร้อมสำหรับการเรียนรู้เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล รู้ฐานข้อมูลพื้นฐานและแนวคิด SQL: การเรียนรู้คำสั่ง SQL พื้นฐานและแนวคิดฐานข้อมูลจะเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ทำความคุ้นเคยกับคลังข้อมูล: เรียนรู้เกี่ยวกับคลังข้อมูล เช่น Hadoop HDFS, NoSQL และฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เรียนรู้ Apache Spark: Apache Spark เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สสำหรับการประมวลผลข้อมูลแบบกระจายที่ทำงานบนคลัสเตอร์ เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับวิศวกรข้อมูล เรียนรู้เทคโนโลยีการแสดงภาพข้อมูล: เรียนรู้เทคโนโลยีเช่น Tableau, Power BI หรือ D3.js เพื่อแสดงภาพข้อมูลและทำให้เข้าใจได้ง่ายขึ้น เรียนรู้เกี่ยวกับระบบคลาวด์: การรู้จักเทคโนโลยีคลาวด์ เช่น Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) หรือ Microsoft Azure เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับวิศวกรข้อมูล เนื่องจากบริษัทหลายแห่งใช้แพลตฟอร์มเหล่านี้เพื่อจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก เรียนรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก: การเรียนรู้ของเครื่องเป็นหนึ่งในสาขาเทคโนโลยีข้อมูลที่เติบโตเร็วที่สุด ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับวิศวกรข้อมูลที่จะเข้าใจแนวคิดพื้นฐานและวิธีการนำไปใช้ นี่เป็นเส้นทางการเรียนรู้เส้นทางหนึ่งที่เป็นไปได้ แต่มีวิธีอื่นอีกมากมายในการเป็นวิศวกรข้อมูล สิ่งที่สำคัญที่สุดคือการเรียนรู้และพัฒนาทักษะของคุณอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสาขาเทคโนโลยีข้อมูลที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence