Nasıl Büyük Veri Mühendisi Olunur [Ultimate Guide 2022]

Şirketlerin topladıkları verileri nasıl kullandıklarını merak ediyor musunuz? neden fark eder?

Topladıkları verileri nasıl faydalı bilgilere dönüştürüyorlar? Bu verileri kullanmak için nasıl çözümler geliştiriyorlar?

Bu tür sorular merakınızı artırıyorsa, büyük veri mühendisliği alanı şüphesiz ilginizi çekecektir.

Hindistan'da veri toplama, veri işleme ve diğer birçok alanı kapsayan parlak bir kapsamı olan geniş bir alandır.

Bu yazıda, veri mühendisliği alanını tartışacağız ve nasıl büyük veri mühendisi olunacağını öğrenmenize yardımcı olacağız.

Hazır? Başlayalım.

Veri Mühendisliği Nedir?

Veri mühendisliği, veri analizi ve toplamanın pratik uygulamalarına odaklanan veri biliminin dalıdır.

Diğer mühendislik dalları gibi, veri mühendisliği de veri bilimini gerçek dünyada uygulamakla ilgilenir.

Veri mühendisliği deneysel tasarımla ilgili değildir. Daha iyi akış ve bilgiye erişim için sistemler geliştirmeye daha fazla odaklanmıştır.

Veri Mühendisi ve Veri Bilimcisi Arasındaki Fark Nedir?

Veri bilimcileri çözümler geliştirirken, veri mühendisleri bunları uygulamak için sistemler oluşturur.

Bu ikisi arasındaki en önemli fark noktasıdır. Veri bilimcileri soyut üzerinde çalışır, ancak veri mühendisleri pratik projeler üzerinde çalışır.

İkisi de önemlidir. Bir veri bilimcisi olmadan, mühendisin çalışacak bir şeyi olmazdı.

Benzer şekilde, bir veri mühendisi olmadan, veri bilimcilerinin çalışmalarının hiçbir değeri olmazdı. Veri mühendisleri, iş sorunlarını çözmekten kodu projeye dönüştürmeye kadar çeşitli değerli görevler gerçekleştirir.

Veri Mühendisi Ne Yapar?

Bir veri mühendisi, veri mimarilerini (veritabanı gibi) geliştirmeli ve sürdürmelidir. Verilerin toplanmasına ve ham verilerin kullanılabilir verilere dönüştürülmesine bakarlar.

Bir veri mühendisi olmadan veri toplayamazsınız. Şirketler, veri mühendislerinin SQL, Java, AWS, Scala vb. konularda bilgi sahibi olmasını ister.

Veri mühendisliği, arka uç geliştirme veya programlama konusunda bir arka plan gerektirir.

Bir veri mühendisiyseniz, veri toplamayı yönetmeniz, depolanmasını yönetmeniz ve daha sonra kullanmak üzere işlemeniz gerekir.

Şirketlerin veri mühendislerinde aradıkları becerilerden bazıları şunlardır:

• Java bilgisi
• Veri Yapılandırma
• Büyük Veri (Hadoop ve Kafka)

Gereksinimler esas olarak şirkete göre değişebilir. Bazı şirketler çok fazla veri mühendisliği gerektirmezken, bazıları (BT devleri) birden fazla veri mühendisi uygulaması gerektirir.

Nasıl Veri Mühendisi Olunur?

Bir veri mühendisi olmak için, tüm kavramlarına aşina olmanız gerekir.

Veri mühendisliği, verilerin toplanması, yönetilmesi ve işlenmesinden oluşur. Veri bilimcileri Matematik ve İstatistik alanında uzman iken, veri mühendisleri Bilgisayar Bilimi ve Programlama alanında uzmandır.

Ancak, bu alana girmek için mutlaka bir bilgisayar bilimi geçmişine sahip olmanız gerekmez. Diğer verilerle ilgili alanlarda olduğu gibi, bu sektörde de çeşitli geçmişlerden insanlar bulacaksınız.

Veri mühendisi olmak için aşağıdakileri öğrenmelisiniz:

algoritmalar

Algoritmalar, belirli bir sırada gerçekleştirilecek bir dizi eylem için talimatlardır. Genellikle algoritmalar programlama dilinden bağımsızdır.

Bu, kullandığınız programlama dilinden bağımsız olarak bir algoritma kullanabileceğiniz anlamına gelir.

Veri yapılarında aşağıdaki görevler için algoritmalar kullanacaksınız:

• Veritabanında bir öğe bulma
• Veritabanına öğe ekleme
• Öğeleri belirli bir sıraya göre sıralama
• Bir öğeyi silme

Bu, veri mühendisliğinin temel bir kavramıdır. Bu nedenle, ustalaşmak için hatırı sayılır bir zaman ayırmalısınız.

Veri Yapıları

Veri yapısı, daha iyi yönetim için verileri düzenlemenin bir yoludur. Verileri işlerken, kolayca erişebilmeniz için verimli bir düzende tutmanız gerekir.

Veri yapıları (veritabanları olarak da bilinir) farklı türlerdedir. Her birine aşina olmanız gerekecek.

Onlardan bazıları:

• Dizi
• Yığın
• İkili ağaç
• grafik
• Sıra
• Matris

Temel veri yapılarına aşina olduktan sonra soyut veri yapılarına geçebilirsiniz.

SQL

SQL, Yapılandırılmış Sorgu Dili anlamına gelir). 70'lerden beri piyasada mevcut ve birçok geliştirici, mühendis ve analist için ilk tercih haline geldi.

Kim ne derse desin SQL kalıcıdır. Bir veri mühendisi bu dili bilmelidir.

SQL'in ölmekte veya popülerliğini kaybetmekte olduğuna dair söylentiler vardı, ancak hepsi sahte. SQL ölmüyor. Veri uzmanları arasında en popüler programlama dillerinden biridir.

SQL neden gereklidir ve neden bu kadar çok veri uzmanı onu kullanıyor?

SQL, bir istemci programından veritabanına sorgular oluşturmak için kullanılan birincil dildir. Başka bir deyişle, veritabanı sunucularınızın üzerlerindeki verileri düzenlemesine ve saklamasına olanak tanır.

SQL olmadan bu görevleri gerçekleştiremezsiniz.

Ayrıca, hemen hemen her yerde kullanılır, bu nedenle öğrenmek, gerekli herhangi bir organizasyonla çalışabilmenizi sağlamaya yardımcı olacaktır.

Python ve Java (veya Scala)

Python her yerde bulunur. Herhangi bir veri meraklısı için sahip olması gereken bir şeydir. Çok yönlülüğü ve çalışma kolaylığı nedeniyle yaygın olarak popülerdir.

Gerçekleştirmek istediğiniz herhangi bir görev için bir Python kitaplığı bulabilirsiniz. Java ve Scala, öğrenmeniz için eşit derecede önemlidir.

Bunun nedeni, Hadoop, HBase, Apache Spark ve Apache Kafka dahil olmak üzere veri depolama araçlarının çoğunun bu dillerde yazılmış olmasıdır.

Bu dilleri öğrenmeden bu araçları kullanamazsınız. Bu araçların nasıl çalıştığını ve onlarla neler yapabileceğinizi anlamanıza yardımcı olacaktır.

Bu dillerin her birinin kendine has özellikleri vardır. Scala hızlıdır, Java geniştir ve Python çok yönlüdür.

Büyük Veri Araçları

Bu alanda popüler olan araçlar var. İçerirler:

• Apache Hadoop'u
• Apaçi Kıvılcımı
• Apaçi Kafka

Onlar hakkında mümkün olduğunca çok şey öğrenmeye çalışın. Bu büyük veri araçları ve teknolojisi hakkında bilgi edinmek, veri depolama ve yönetimini daha zahmetsiz hale getirdikleri için gereklidir.

Örneğin, profesyoneller, büyük miktarda veri ve toplamayla ilgili sorunları çözmek için Hadoop'u kullanır. Açık kaynaklı yazılım çözümleri ve çerçevelerinden oluşan bir gruptur.

Benzer şekilde, Spark size kümeleri programlamak için bir arabirim sağlar.

Birçok şirket, adayların bu araçlara aşina olmasını ister.

Yukarıda bahsettiğimiz araçlar, büyük veri endüstrisindeki en popüler araçlardır. Ancak, veri mühendislerinin görevleri için kullandıkları tek araç bunlar değildir. Konunun derinliklerine indikçe daha fazla araç hakkında bilgi edinmen gerekecek.

Dağıtık Sistemler

Veriler, bağımsız olarak çalışan kümelerde bulunur. Büyük bir küme, daha fazla üye düğümün varlığından dolayı daha küçük bir kümeye kıyasla sorun geliştirme şansına sahip olacaktır.

Veri mühendisi olmak için veri kümeleri ve sistemleri hakkında bilgi sahibi olmanız gerekir.

Ayrıca, veri kümelerinin karşılaştığı çeşitli sorunlar ve bunların nasıl çözüleceği hakkında bilgi edinmeniz gerekecektir.

Veri Boru Hatları

Veri ardışık düzeni, veri akışı için bir yol oluşturan ve verilerin bir noktadan diğerine aktarılmasından çok sayıda manuel adımı kaldıran bir yazılım çözümüdür.

Bir veri hattı, verileri veri ambarlarına aktarabilse de, hedefin her zaman bu olması gerekmez.

Veri yığınlarını uygulamalara aktarmak için de veri işlem hatlarını kullanabilirsiniz.

Bir veri mühendisi olarak, veri boru hatları oluşturmak ve yönetmek için çok zaman harcayacaksınız. Veri ardışık düzenleri, bol miktarda veri kaynağı oluşturmaya, verileri bulutta depolamaya ve veri analizi gerçekleştirmeye yardımcı olur.

Bütün bunlar nasıl öğrenilir?

Bir önceki bölümde tartıştığımız konular sadece temel konulardı. Bu alanda, gerçek zamanlı veri işleme ve büyük veri analitiği dahil olmak üzere birçok bölüm bulunmaktadır.

Veri mühendisi olmak için Büyük Veri Mühendisliğinde PG Sertifikasyonumuzu kontrol etmelisiniz .

Bu kurs, size ileri düzey kavramları öğretirken tüm temel bilgileri kapsar.

İster öğrenci olun, ister çalışan bir profesyonel olun, bu kursu okurken herhangi bir zorlukla karşılaşmayacaksınız.

Aşağıdaki avantajlara sahiptir:

• 400 saatten fazla çalışma materyali
• BITS Pilani mezun durumu
• 7'den fazla vaka çalışması ve proje
• Hızlı şüphe çözümü

BITS Pilani ile geliştirilen bu kurs, işe yerleştirme yardımı ile birlikte gelir. Böylece daha sonra veri mühendisi olarak işe girmekte herhangi bir zorlukla karşılaşmazsınız.

Ayrıca bu kursun yardımıyla bir Büyük Veri uzmanları ağı geliştireceksiniz.

Çözüm

Veri mühendisliği alanı büyüktür. Ve bu alanda yetenekli insanlara çok fazla talep var. Tek yapmanız gereken bir adım, bu yüzden öğrenme yolculuğunuza bugün başlayın.

Büyük Veri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 7+ vaka çalışması ve proje sağlayan, 14 programlama dili ve aracını kapsayan, pratik uygulamalı Büyük Veride Yazılım Geliştirme Uzmanlığı programında PG Diplomamıza göz atın çalıştaylar, en iyi firmalarla 400 saatten fazla titiz öğrenim ve işe yerleştirme yardımı.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Online Yazılım Geliştirme Kursları öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.