كيف تصبح مهندس بيانات ضخمة [الدليل النهائي 2022]

هل تتساءل كيف تستخدم الشركات البيانات التي تجمعها؟ لماذا يهم؟

كيف يقومون بتحويل بياناتهم المجمعة إلى معلومات مفيدة؟ كيف يطورون الحلول لاستخدام هذه البيانات؟

إذا كانت مثل هذه الأسئلة تثير فضولك ، فإن مجال هندسة البيانات الضخمة سوف يثير اهتمامك بلا شك.

إنه مجال واسع ذو نطاق مشرق في الهند ، ويغطي جمع البيانات ومعالجة البيانات والعديد من المجالات الأخرى.

في هذه المقالة ، سنناقش مجال هندسة البيانات ونساعدك في معرفة كيف تصبح مهندس بيانات ضخم.

مستعد؟ هيا بنا نبدأ.

ما هي هندسة البيانات؟

هندسة البيانات هي فرع من فروع علم البيانات يركز على التطبيقات العملية لتحليل البيانات وجمعها.

مثل فروع الهندسة الأخرى ، تتعامل هندسة البيانات مع تطبيق علم البيانات في العالم الحقيقي.

لا تتعلق هندسة البيانات بالتصميم التجريبي. إنه يركز بشكل أكبر على تطوير أنظمة لتحسين التدفق والوصول إلى المعلومات.

ما هو الفرق بين مهندس البيانات وعالم البيانات؟

يطور علماء البيانات الحلول ، بينما ينشئ مهندسو البيانات أنظمة لتنفيذها.

هذه هي أهم نقطة فرق بين الاثنين. يعمل علماء البيانات على الملخص ، لكن مهندسي البيانات يعملون في مشاريع عملية.

كلاهما مهم بدون عالم بيانات ، لن يكون لدى المهندس أي شيء للعمل معه.

وبالمثل ، بدون مهندس بيانات ، لن يكون لعمل علماء البيانات أي قيمة. من حل مشاكل العمل إلى تحويل التعليمات البرمجية إلى مشروع ، يقوم مهندسو البيانات بمجموعة متنوعة من المهام القيمة.

ماذا يفعل مهندس البيانات؟

يجب أن يقوم مهندس البيانات بتطوير هياكل البيانات والحفاظ عليها (مثل قاعدة البيانات). يهتمون بجمع البيانات وتحويل البيانات الأولية إلى بيانات قابلة للاستخدام.

بدون مهندس بيانات ، لا يمكنك جمع البيانات. تطلب الشركات من مهندسي البيانات أن يكونوا على دراية بـ SQL و Java و AWS و Scala وما إلى ذلك.

تتطلب هندسة البيانات خلفية في تطوير الخلفية أو البرمجة.

إذا كنت مهندس بيانات ، فسيتعين عليك إدارة جمع البيانات والتعامل مع تخزينها ومعالجتها لمزيد من الاستخدام.

بعض المهارات التي تبحث عنها الشركات في مهندسي البيانات هي:

• معرفة جافا
• هيكلة البيانات
• البيانات الضخمة (Hadoop و Kafka)

يمكن أن تختلف المتطلبات بشكل أساسي وفقًا للشركة. لا تتطلب بعض الشركات الكثير من هندسة البيانات على الإطلاق ، بينما تتطلب بعض الشركات (عمالقة تكنولوجيا المعلومات) تطبيقات متعددة لمهندسي البيانات.

كيف تصبح مهندس بيانات

لكي تصبح مهندس بيانات ، ستحتاج إلى التعرف على جميع مفاهيمها.

تتكون هندسة البيانات من جمع البيانات وإدارتها ومعالجتها. في حين أن علماء البيانات خبراء في الرياضيات والإحصاء ، فإن مهندسي البيانات هم خبراء في علوم الكمبيوتر والبرمجة.

ومع ذلك ، لا تحتاج بالضرورة إلى امتلاك خلفية في علوم الكمبيوتر لدخول هذا المجال. مثل الحقول الأخرى المتعلقة بالبيانات ، ستجد أشخاصًا من خلفيات مختلفة في هذا القطاع أيضًا.

لكي تصبح مهندس بيانات ، يجب أن تتعلم الأشياء التالية:

الخوارزميات

الخوارزميات عبارة عن تعليمات لسلسلة من الإجراءات يتم تنفيذها بترتيب معين. عادة ، الخوارزميات مستقلة عن لغة البرمجة.

هذا يعني أنه يمكنك استخدام خوارزمية بغض النظر عن لغة البرمجة التي تستخدمها.

في هياكل البيانات ، ستستخدم الخوارزميات للمهام التالية:

• البحث عن عنصر في قاعدة بيانات
• إدراج عنصر في قاعدة بيانات
• فرز العناصر بترتيب معين
• حذف عنصر

إنه مفهوم أساسي لهندسة البيانات. لذلك يجب أن تخصص وقتًا طويلاً في إتقانها.

هياكل البيانات

بنية البيانات هي طريقة لتنظيم البيانات من أجل إدارة أفضل. أثناء التعامل مع البيانات ، عليك الاحتفاظ بها بترتيب فعال حتى تتمكن من الوصول إليها بسهولة.

هياكل البيانات (المعروفة أيضًا باسم قواعد البيانات) من أنواع مختلفة. سيكون عليك التعرف على كل واحد منهم.

ومنهم:

• مجموعة مصفوفة
• كومة
• شجرة ثنائية
• رسم بياني
• طابور
• مصفوفة

بمجرد التعرف على هياكل البيانات الأساسية ، يمكنك الانتقال إلى هياكل البيانات المجردة.

SQL

SQL لتقف على لغة الاستعلام الهيكلية). لقد كان موجودًا في السوق منذ السبعينيات وأصبح الخيار الأول للعديد من المطورين والمهندسين والمحللين.

بغض النظر عما يقوله أي شخص ، فإن SQL موجودة لتبقى. يجب أن يعرف مهندس البيانات هذه اللغة.

كانت هناك شائعات بأن SQL تحتضر أو ​​تفقد شعبيتها ، لكنها كلها مزيفة. SQL لا تحتضر. إنها واحدة من أكثر لغات البرمجة شيوعًا بين محترفي البيانات.

لماذا تعتبر SQL ضرورية ، ولماذا يستخدمها الكثير من محترفي البيانات؟

حسنًا ، SQL هي اللغة الأساسية التي يستخدمها المرء لإنشاء استعلامات لقاعدة البيانات من برنامج العميل. بمعنى آخر ، يسمح لخوادم قاعدة البيانات الخاصة بك بتحرير البيانات وتخزينها عليها.

بدون SQL ، لا يمكنك أداء هذه المهام.

علاوة على ذلك ، يتم استخدامه في كل مكان تقريبًا ، لذا فإن تعلمه سيساعد في ضمان أنه يمكنك العمل مع أي منظمة مطلوبة.

بايثون وجافا (أو سكالا)

بايثون موجودة في كل مكان. إنه أمر لا بد منه لأي متحمس للبيانات. يحظى بشعبية كبيرة بسبب تعدد استخداماته وسهولة العمل.

يمكنك العثور على مكتبة Python لأية مهمة تريد القيام بها. Java و Scala مهمان بنفس القدر بالنسبة لك للتعلم.

ذلك لأن معظم أدوات تخزين البيانات مكتوبة بهذه اللغات ، بما في ذلك Hadoop و HBase و Apache Spark و Apache Kafka.

لا يمكنك استخدام هذه الأدوات دون تعلم هذه اللغات. ستساعدك في فهم كيفية عمل هذه الأدوات وما يمكنك فعله بها.

كل من هذه اللغات لها صفاتها. Scala سريع ، وجافا شاسعة ، وبايثون متعددة الاستخدامات.

أدوات البيانات الضخمة

هناك أدوات شائعة في هذا المجال. يشملوا:

• اباتشي هادوب
• اباتشي سبارك
• أباتشي كافكا

حاول التعرف عليها بقدر ما تستطيع. يعد التعرف على أدوات وتقنيات البيانات الضخمة أمرًا ضروريًا لأنها تجعل مهمة تخزين البيانات وإدارتها أكثر سهولة.

على سبيل المثال ، يستخدم المحترفون Hadoop لحل المشكلات المتعلقة بكميات هائلة من البيانات والتجميع. إنها مجموعة من الحلول والأطر البرمجية مفتوحة المصدر.

وبالمثل ، يوفر لك Spark واجهة لبرمجة المجموعات.

تتطلب العديد من الشركات من المرشحين أن يكونوا على دراية بهذه الأدوات.

الأدوات التي ذكرناها أعلاه هي الأكثر شيوعًا في صناعة البيانات الضخمة. ومع ذلك ، فهي ليست الأدوات الوحيدة التي يستخدمها مهندسو البيانات في مهامهم. ستحتاج إلى معرفة المزيد من الأدوات كلما تعمقت في الموضوع.

الانظمة الموزعة

البيانات موجودة في مجموعات ، والتي تعمل بشكل مستقل. سيكون للكتلة الكبيرة فرصة أكبر لتطوير المشكلات مقارنةً بالمجموعة الأصغر نظرًا لوجود المزيد من العقد الأعضاء.

لكي تصبح مهندس بيانات ، سيتعين عليك التعرف على مجموعات البيانات وأنظمتها.

سيتعين عليك أيضًا التعرف على الأنواع المختلفة من المشكلات التي تواجهها مجموعات البيانات وكيفية حلها.

خطوط أنابيب البيانات

خط أنابيب البيانات هو حل برمجي ينشئ مسارًا لتدفق البيانات ويزيل عدة خطوات يدوية من نقل البيانات من نقطة إلى أخرى.

على الرغم من أن خط أنابيب البيانات يمكنه نقل البيانات إلى مستودعات البيانات ، إلا أن الوجهة لا يجب أن تكون كذلك دائمًا.

يمكنك أيضًا استخدام خطوط أنابيب البيانات لنقل أجزاء من البيانات إلى التطبيقات.

بصفتك مهندس بيانات ، ستقضي الكثير من الوقت في إنشاء خطوط أنابيب البيانات وإدارتها. تساعد خطوط أنابيب البيانات في إنشاء مصادر وفيرة للبيانات وتخزين البيانات في السحابة وإجراء تحليل البيانات.

كيف تتعلم كل هذا؟

الموضوعات التي ناقشناها في القسم السابق كانت الأساسيات فقط. هناك العديد من الأقسام الموجودة في هذا المجال ، بما في ذلك معالجة البيانات في الوقت الفعلي وتحليلات البيانات الضخمة.

لتصبح مهندس بيانات ، يجب عليك التحقق من شهادة PG في هندسة البيانات الضخمة .

تغطي هذه الدورة جميع الأساسيات أثناء تعليمك حول المفاهيم المتقدمة أيضًا.

سواء كنت طالبًا أو محترفًا ، فلن تواجه أي صعوبة أثناء دراسة هذه الدورة.

لها المزايا التالية:

• أكثر من 400 ساعة من المواد الدراسية
• حالة خريجي BITS Pilani
• أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع
• حل شك سريع

تم تطوير هذه الدورة مع BITS Pilani ، وتأتي أيضًا مع المساعدة في التوظيف. لذلك لن تواجه أي صعوبات في الحصول على وظيفة كمهندس بيانات لاحقًا.

ستتمكن أيضًا من تطوير شبكة من محترفي البيانات الضخمة بمساعدة هذه الدورة.

خاتمة

مجال هندسة البيانات كبير. وهناك طلب كبير على الأشخاص المهرة في هذا المجال. كل ما يتطلبه الأمر هو خطوة واحدة ، لذا ابدأ رحلة التعلم اليوم.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن البيانات الضخمة ، فراجع دبلومة PG في تخصص تطوير البرمجيات في برنامج البيانات الضخمة المصمم للمهنيين العاملين ويوفر أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع ، ويغطي 14 لغة وأدوات برمجة ، وتدريب عملي عملي ورش العمل ، أكثر من 400 ساعة من التعلم الصارم والمساعدة في التوظيف مع الشركات الكبرى.

تعلم دورات تطوير البرمجيات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.