كيف تبدأ في عالم مهندسي البيانات - الجزء 1

الطلب على مهندسي البيانات المهرة والعلماء يمر عبر السطح. المنظمات اليوم لديها بيانات أكثر بكثير مما كانت عليه قبل عقد من الزمان وهذه الكومة تتزايد فقط مع كل لحظة عابرة. مع وجود الكثير من البيانات ، تكون هذه المؤسسات في الغالب عالقة في مأزق عندما يتعلق الأمر بالعثور على المرشح المناسب الذي يثق بهذه البيانات. نحن نتحدث عن مهندسي البيانات ، نعم.
هناك نقص حاد في مهندسي البيانات المهرة ، ولكن هناك الكثير من الفرص للاستيلاء عليها. على سبيل المثال ، بحث بسيط عن "مهندس بيانات" على Naukri.com سيسرد أمامك أكثر من 5000 فرصة عمل. هناك فجوة كبيرة بين الطلب والعرض لمتخصصي البيانات المهرة ، وخاصة مهندسي البيانات.
هذه هي محاولتنا لمساعدتك على المسار الصحيح منذ اليوم الأول. هذا هو الجزء الأول من سلسلة مكونة من جزأين لمساعدتك في تعيين الأساس الصحيح لمهندس بيانات محتمل.

من الأهمية بمكان معرفة الأدوار الرئيسية لمهندس البيانات وكيف تختلف عن أدوار متخصصي البيانات الآخرين. لذلك ، سيمنحك هذا الجزء لمحة سريعة عن الحياة اليومية لمهندس البيانات من حيث العمل الذي يقومون به.
من الأهمية بمكان معرفة الأدوار الرئيسية لمهندس البيانات وكيف تختلف عن أدوار متخصصي البيانات الآخرين. لذلك ، سوف يمنحك هذا الجزء لمحة سريعة عن الحياة اليومية لمهندس البيانات من حيث العمل الذي يقومون به.
مهندسو البيانات: الخرافات مقابل الحقائق

ماذا يفعل مهندس البيانات؟

من الناحية المثالية ، يشمل دور مهندس البيانات الضخمة أنظمة البناء والخوارزميات والعمليات ، اعتمادًا على ما صممه مهندس البيانات الضخمة. يعد مهندس البيانات الضخمة مسؤولاً عن تطوير حلول البيانات الضخمة والحفاظ عليها وتقييمها داخل المؤسسات. من المتوقع أن يكون مهندس البيانات الضخمة عمليًا في التقنيات القائمة على Hadoop و Hadoop مثل MapReduce و MongoDB / Cassandra و Hive ، إلخ. باستخدام هذه الأدوات ، يقوم مهندس البيانات الضخمة بتطوير أنظمة معالجة البيانات على نطاق واسع. يجب أن يكون مهندس البيانات قادرًا أيضًا على العمل مع حلول تخزين البيانات بالإضافة إلى أحدث تقنيات ليس فقط SQL.
في نهاية اليوم ، فإن مهندس البيانات الضخمة هو مجرد مهندس يعمل على البيانات الضخمة. لذلك ، مثل أي مهندس برمجيات ، من المتوقع أن يتمتع مهندس البيانات الضخمة أيضًا بقدر معقول من الفهم لدورة حياة تطوير البرمجيات ومفاهيم هندسة البرمجيات. هذه المفاهيم الهندسية هي أساسيات ويجب أن يعرفها أي مهندس ، البيانات الضخمة أم لا. في أغلب الأحيان ، يميل المبتدئون إلى تخطي مفاهيم هندسة البرمجيات ، وهذا يضرهم لاحقًا عندما يطورون حلول البيانات الضخمة على نطاق واسع.
مطلوب مهندس بيانات كبير للترميز ، ومن ثم يُنصح بالحصول على خبرة عملية في أنماط التصميم والتشفير والاختبار الموجهة للكائنات. أيضًا ، فإن التدريب العملي على الأنظمة الأساسية الهندسية والبنى التحتية للبيانات واسعة النطاق يقطع شوطًا طويلاً في الحياة المهنية لأي مهندس بيانات. بصفتك مهندس بيانات بارز ، ستعمل مع عشرات الآلاف من الجيجابايت من البيانات وقد يتحول نقص المعرفة حول كيفية إدارة مجموعات البيانات الكبيرة هذه إلى مشكلة كبيرة. إن الفهم المتعمق والمعرفة بكيفية عمل الخوارزميات والقدرة على تقييم تعقيداتها جنبًا إلى جنب مع بناء خوارزميات عالية الأداء مفيد أيضًا أثناء الرحلة.
خرق البيانات وكل ذلك ، ماذا الآن

لا ينبغي أن تكون مواجهة تيرابايت أو حتى إكسابايت من البيانات على أساس يومي مصدر خوف لأي مهندس بيانات كبير ناشئ. من أجل تطوير حلول البيانات الضخمة القابلة للتطوير وكذلك المبتكرة ، يجب أن يكون لدى مهندس البيانات الضخمة معرفة كافية بلغات البرمجة والبرمجة المختلفة مثل Java و / أو C ++ و Ruby و Python و / أو R. كما يجب أن تكون المعرفة المتخصصة موجودة فيما يتعلق بمختلف اللغات. قواعد بيانات (NoSQL أو RDBMS) مثل MongoDB أو Redis.
يجب أن تكون الأنظمة التي طورها مهندس البيانات قادرة على جمع وتحليل وإدارة وتحليل وتصور مجموعات كبيرة من البيانات لتحويل البيانات الأولية إلى رؤى قابلة للتنفيذ. علاوة على ذلك ، يحتاجون أيضًا إلى اتخاذ قرار بشأن احتياجات تصميم الأجهزة والبرامج الخاصة بهم والعمل على ذلك. أهم شيء يقوم به مهندس البيانات الضخمة هو تطوير نماذج أولية وإثبات مفاهيم للحلول المختارة.
بخلاف ما وصفناه أعلاه ، هناك بعض السمات الأخرى التي توجد دائمًا في أي مهندس بيانات ناجح:

• الاستمتاع بالتحديات وحل المشكلات المعقدة وغير العادية بشكل يومي.
• امتلاك مهارات اتصال ممتازة حيث يعمل مهندسو البيانات مثل الوسطاء بين أصحاب المصلحة في المؤسسة والعملاء.
• الكفاءة في تصميم تدفقات عمل ETL فعالة وقوية ؛
• القدرة على العمل في السحابة
• القدرة على العمل بكفاءة أثناء التعاون مع فريق كبير.

كيف يختلف مهندس البيانات عن عالم البيانات؟

في حين أن هناك قدرًا معينًا من التداخل بين أدوار جميع متخصصي البيانات عندما يتعلق الأمر بالمهارات والمسؤوليات ، يتم فصل هذين الدورين بشكل متزايد إلى أدوار مميزة ومتخصصة ،
يركز علماء البيانات بشكل أكبر على التفاعل مع البيانات بدلاً من بناء حلول قابلة للتطوير أو الحفاظ عليها. غالبًا ما يُطلب منهم إجراء أبحاث عالية المستوى في السوق والعمليات التجارية. يساعد هذا البحث في تحديد الاتجاهات والعلاقات. لنفس الغرض ، يستخدمون مجموعة متنوعة من الآلات والأساليب المعقدة للتفاعل مع البيانات والعمل وفقًا لها.

يجب أن يكون علماء البيانات ، على عكس مهندسي البيانات ، على دراية جيدة بالتعلم الآلي والتقنيات الإحصائية المتقدمة. يدور عملهم حول أخذ البيانات الأولية وتحويلها إلى محتوى قابل للتنفيذ ومفهوم. لا يمكن تحقيق ذلك بدون مساعدة النماذج والخوارزميات الرياضية المتقدمة. غالبًا ما تُستخدم هذه المعلومات كمصدر تحليل لإخبار "الصورة الأكبر" لأصحاب المصلحة.
إذن ، بشكل عام ، ما الذي يجعل مهندسي البيانات مختلفين عن علماء البيانات؟ بشكل عام ، الاختلاف الرئيسي هو التركيز. بينما يركز مهندسو البيانات على بناء البنية التحتية وأنظمة توليد البيانات ؛ يركز علماء البيانات على التحليل الرياضي والإحصائي المتقدم للبيانات الخام. لوضعها ببساطة ، يعمل مهندسو البيانات مع البيانات المقدمة من علماء البيانات وبناء أنظمة قابلة للصيانة لهضم تلك البيانات وتسهيل عملية التحليل.
من هو عالم البيانات ومحلل البيانات ومهندس البيانات؟

حان الوقت الآن لأخذ استراحة قصيرة. الآن ، أنت على دراية بما هو مهندس البيانات وما هو ليس كذلك. علاوة على ذلك ، سنتحدث عن الأدوات والتقنيات والمهارات المختلفة التي يجب أن تتقنها. أيضًا ، سننظر في بعض الشهادات والدورات التدريبية التي ستساعدك على تعزيز التعلم وكذلك مصداقيتك.
ترقبوا الجزء الثاني!

تعلم دورات علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.