Veri Mühendisleri Dünyasına Nasıl Başlanır - Bölüm 1

Nitelikli veri mühendisleri ve bilim adamlarına olan talep tavan yapıyor. Günümüzde kuruluşların on yıl öncesine göre çok daha fazla verisi var ve bu yığın sadece her geçen an artıyor. Bu kadar çok veriyle, söz konusu bu verilere güvenecek doğru adayı bulmak söz konusu olduğunda, bu kuruluşlar çoğunlukla bir çıkmazda kalıyor. Veri mühendislerinden bahsediyoruz, evet.
Nitelikli veri mühendislerinin ciddi bir sıkıntısı var, ancak kapmak için çok fazla fırsat var. Örneğin, Naukri.com'da basit bir "Veri Mühendisi" araması, 5.000'den fazla açıklığı önünüzde listeleyecektir. Yetenekli veri profesyonellerinin ve özellikle veri mühendislerinin talebi ve arzı arasında ciddi bir boşluk var.
İşte ilk günden itibaren doğru yola girmenize yardımcı olma girişimimiz. Bu, potansiyel bir veri mühendisi için temelinizi doğru belirlemenize yardımcı olacak iki bölümlü bir dizinin birinci bölümüdür.

Bir veri mühendisinin temel rollerinin neler olduğunu ve diğer veri profesyonellerinin rollerinden nasıl farklı olduklarını bilmek çok önemlidir. Dolayısıyla, bu bölüm size, yaptıkları iş açısından bir veri mühendisinin günlük yaşamına dair bir fikir verecektir.
Bir veri mühendisinin temel rollerinin neler olduğunu ve diğer veri profesyonellerinin rollerinden nasıl farklı olduklarını bilmek çok önemlidir. Dolayısıyla, bu bölüm size, yaptıkları iş açısından bir veri mühendisinin günlük yaşamına dair bir fikir verecektir.
Veri Mühendisleri: Mitler ve Gerçekler

Veri mühendisi ne iş yapar?

İdeal olarak, bir Büyük Veri Mühendisinin rolü, Büyük Veri Mimarının tasarladığı şeye bağlı olarak bina sistemleri, algoritmalar ve süreçleri içerir. Bir Büyük Veri Mühendisi, kuruluşlardaki Büyük Veri çözümlerini geliştirmekten, test etmekten ve değerlendirmekten sorumludur. Bir Büyük Veri mühendisinin MapReduce, MongoDB/Cassandra, Hive vb. gibi Hadoop ve Hadoop tabanlı teknolojilere hakim olması beklenir. Bir büyük veri mühendisi bu araçları kullanarak büyük ölçekli veri işleme sistemleri geliştirir. Bir veri mühendisi, aynı zamanda, veri ambarı çözümleriyle ve ayrıca En son Sadece Değil SQL teknolojileriyle de çalışabilmelidir.
Günün sonunda, bir Büyük Veri mühendisi sadece Büyük Veri üzerinde çalışan bir mühendistir. Bu nedenle, herhangi bir yazılım mühendisi gibi, bir Büyük Veri mühendisinin de yazılım geliştirme yaşam döngüsü ve yazılım mühendisliği kavramlarını oldukça iyi anlaması beklenir. Bu mühendislik kavramları temeldir ve Büyük Veri olsun ya da olmasın her mühendisin bilmesi gerekir. Çoğu zaman, yeni başlayanlar yazılım mühendisliği kavramlarını atlama eğilimindedir ve bu, daha sonra büyük ölçekli Büyük Veri çözümleri geliştirirken onlara zarar verir.
Kodlama yapmak için bir Büyük Veri mühendisi gereklidir ve bu nedenle nesne yönelimli tasarım, kodlama ve test kalıpları konusunda uygulamalı deneyime sahip olmanız önerilir. Ayrıca, mühendislik platformları ve büyük ölçekli veri altyapıları ile uygulamalı olmak, herhangi bir veri mühendisinin kariyerinde uzun bir yol kat eder. Tanınmış bir veri mühendisi olarak, on binlerce GB'lık veriyle çalışıyor olacaksınız ve bu tür büyük ölçekli veri kümelerinin nasıl yönetileceğine ilişkin bilgi eksikliği büyük bir tuzak olabilir. Algoritmaların nasıl çalıştığına dair derinlemesine bir anlayış ve bilgi ve yüksek performanslı algoritmalar oluşturmanın yanı sıra karmaşıklıklarını değerlendirme yeteneği de yolculuk sırasında işe yarar.
Veri İhlali ve Tüm Bunlar, Şimdi Ne

Günlük olarak terabaytlarca ve hatta eksabaytlarca veriyle karşılaşmak, gelişmekte olan Büyük Veri mühendisleri için bir korku kaynağı olmamalıdır. Ölçeklenebilir ve yenilikçi büyük veri çözümleri geliştirmek için bir Büyük Veri mühendisinin Java, C++, Ruby, Python ve/veya R gibi farklı programlama ve betik dilleri hakkında yeterli bilgiye sahip olması gerekir. (NoSQL veya RDBMS) MongoDB veya Redis gibi veritabanları.
Bir veri mühendisi tarafından geliştirilen sistemler, ham verileri eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürmek için büyük veri kümelerini toplama, ayrıştırma, yönetme, analiz etme ve görselleştirme yeteneğine sahip olmalıdır. Ayrıca, donanım ve yazılım tasarımı ihtiyaçlarına da karar vermeleri ve aynı şekilde çalışmaları gerekir. Bir Büyük Veri mühendisinin yaptığı en önemli şey, seçilen çözümler için prototipler ve kavram kanıtları geliştirmektir.
Yukarıda anlattıklarımızın dışında, her başarılı veri mühendisinde her zaman bulunan başka özellikler de vardır:

• Günlük olarak zorluklardan zevk almak ve karmaşık, düzenli olmayan sorunları çözmek.
• Veri Mühendisleri olarak mükemmel iletişim becerilerine sahip olmak, kuruluşun paydaşları ve müşteriler arasında aracı görevi görür.
• Verimli ve sağlam ETL iş akışları tasarlamada yeterlilik;
• Bulutta çalışabilme
• Büyük bir ekiple işbirliği yaparken verimli çalışma yeteneği.

Bir veri mühendisi bir veri bilimcisinden nasıl farklıdır?

Beceriler ve sorumluluklar söz konusu olduğunda tüm veri profesyonellerinin rolleri arasında belirli bir miktarda örtüşme olsa da, bu iki rol giderek farklı ve uzmanlaşmış rollere ayrılmaktadır.
Veri bilimcileri, ölçeklenebilir çözümler oluşturmak veya sürdürmek yerine verilerle etkileşime daha fazla odaklanır. Genellikle üst düzey pazar ve işletme operasyon araştırması yapmaları gerekir. Bu araştırma, eğilimleri ve ilişkileri belirlemeye yardımcı olur. Aynı şekilde, verilerle etkileşime geçmek ve veriler üzerinde hareket etmek için çeşitli karmaşık makineler ve yöntemler kullanırlar.

Veri Bilimcileri, Veri Mühendislerinden farklı olarak, makine öğrenimi ve ileri istatistiksel teknikler konusunda bilgili olmalıdır. Çalışmaları, ham verileri alıp eyleme geçirilebilir, anlaşılabilir içeriğe dönüştürmek etrafında dönüyor. Bu, gelişmiş matematiksel modeller ve algoritmaların yardımı olmadan elde edilemez. Bu bilgiler genellikle paydaşlara “büyük resmi” anlatmak için bir analiz kaynağı olarak kullanılır.
Sonuç olarak, veri mühendislerini veri bilimcilerinden farklı kılan nedir? Genel olarak konuşursak, temel fark odak farkıdır. Veri Mühendisleri veri üretimi için altyapı ve sistemler oluşturmaya odaklanırken; Veri Bilimcileri, ham veriler üzerinde gelişmiş matematiksel ve istatistiksel analizlere odaklanır. Basitçe söylemek gerekirse, Veri Mühendisleri, Veri Bilimcileri tarafından sağlanan verilerle çalışır ve bu verileri sindirmek ve analiz sürecini kolaylaştırmak için sürdürülebilir sistemler oluşturur.
Veri Bilimcisi, Veri Analisti ve Veri Mühendisi kimdir?

Şimdi biraz mola verme zamanı. Artık bir Veri Mühendisinin ne olduğunun ve ne olmadığının farkındasınız. Ayrıca, ustalaşmanız gereken çeşitli araçlar, teknolojiler ve beceriler hakkında konuşacağız. Ayrıca, öğreniminizi ve güvenilirliğinizi güçlendirmenize yardımcı olacak bazı sertifikalara ve kurslara bakacağız.
İkinci bölüm için takipte kalın!

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin. Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.