كيف تطور مهاراتك في هندسة البيانات وتصبح محترفًا

نشرت: 2022-10-20

يكتسب دور مهندس البيانات المزيد والمزيد من الجاذبية داخل النظام البيئي لعلوم البيانات. كشف تقرير الوظائف التقنية لعام 2020 الصادر عن DICE أن مهندس البيانات كان أسرع مهنة تكنولوجية نموًا. بالإضافة إلى ذلك ، احتلت الوظيفة المرتبة 15 من بين الوظائف الناشئة الأكثر تميزًا في تقرير الوظائف الناشئة على LinkedIn لعام 2020 ، مع زيادة في التوظيف بنسبة 35٪ منذ عام 2015.

هل فكرت في أن تصبح مهندس بيانات؟ نحن هنا للمساعدة. هدفنا في هذه المدونة هو شرح ما يفعله مهندس البيانات ولماذا يعد مسارًا وظيفيًا رائعًا اليوم. أيضًا ، سنناقش المهارات والمؤهلات المطلوبة عادةً لمهندسي البيانات.

هندسة البيانات - 101

يضع مهندسو بيانات المؤسسة الأساس للحصول على البيانات وتخزينها وتحويلها وإدارتها. تشمل مسؤولياتهم تصميم وإنشاء وصيانة هياكل قواعد البيانات وأنظمة معالجة البيانات ، وتطوير نماذج التعلم الآلي ، والتحليل ، والتصور ، ومعالجة البيانات المستمرة ، والسلسة ، والآمنة ، والفعالة.

بمعنى آخر ، يتمثل دور مهندسي البيانات في علم البيانات في سد الفجوة بين وظائف علوم البيانات التقليدية ومطوري البرامج والتطبيقات.

يبدأ سير عمل علم البيانات التقليدي بجمع البيانات وتخزينها ، وهي مسؤولية مهندسي البيانات. يمكن لمتخصصي علم البيانات الآخرين ، مثل محللي البيانات والعلماء ، استخدام كميات كبيرة من البيانات التي تم جمعها من العديد من المصادر.

من ناحية أخرى ، يتطلب ذلك إنشاء بنى تحتية للبيانات قابلة للتطوير وصيانتها عالية التوفر والأداء وقادرة على دمج التقنيات الجديدة. يجب على مهندس البيانات أيضًا مراقبة حالة وحركة البيانات من خلال هذه الأنظمة.

المهارات المطلوبة لتصبح مهندس بيانات محترف

لمعالجة مهامهم المعقدة للغاية ، يحتاج مهندسو البيانات إلى مجموعة واسعة من المهارات التقنية. ليس من السهل تجميع قائمة كاملة بالمهارات والمعرفة المطلوبة للنجاح في دور هندسة البيانات لأن النظام البيئي لعلوم البيانات يتطور باستمرار.

لذلك ، يجب أن يتعلم مهندسو البيانات باستمرار مواكبة التطورات التكنولوجية. ومع ذلك ، إليك بعض المهارات التي سيستفيد منها أي مهندس بيانات.

إدارة قاعدة البيانات

يقضي مهندسو البيانات جزءًا كبيرًا من يومهم في جمع أو تخزين أو نقل أو تنظيف أو استشارة قواعد البيانات. لذلك ، يعد الفهم الجيد لإدارة قواعد البيانات أمرًا ضروريًا لمهندسي البيانات.

لتحقيق ذلك ، يجب أن تكون طليقًا في SQL (لغة الاستعلام الهيكلية) ، وهي اللغة الأساسية للتفاعل مع قواعد البيانات ، ويجب أن تكون لديك خبرة في MySQL و SQL Server و PostgreSQL ، والتي تعد من بين لهجات SQL الأكثر شيوعًا.

إلى جانب قواعد البيانات العلائقية ، يحتاج مهندسو البيانات إلى معرفة قواعد بيانات NoSQL ("ليس فقط SQL") ، والتي يتم تبنيها بسرعة لتطبيقات البيانات الضخمة والتطبيقات في الوقت الفعلي. لذلك يوصى مهندسو البيانات بفهم الأنواع المختلفة لقواعد بيانات NoSQL وحالات استخدامها على الأقل.

برمجة

مثل أدوار علوم البيانات الأخرى ، يجب أن يكون مهندسو البيانات بارعين في الترميز. يمكن لمهندسي البيانات تنفيذ مجموعة واسعة من المهام باستخدام لغات برمجة مختلفة إلى جانب SQL. تعد Python بلا شك واحدة من أفضل لغات البرمجة لهندسة البيانات.

يعد أداء وظائف ETL وكتابة خطوط أنابيب البيانات أمرًا سهلاً مع Python ، وهي لغة مشتركة في علم البيانات. بالإضافة إلى تكاملها الممتاز مع أدوات هندسة البيانات ، تتيح Python سهولة الوصول إلى أطر عمل Apache Airflow و Spark.

Java Virtual Machine هي منصة شائعة لتشغيل هذه الأطر مفتوحة المصدر ، لذا فإن Scala و Java هي لغات برمجة أخرى قد ترغب في تعلمها.

إتقان الأنظمة الموزعة

اعتمد علم البيانات بشكل متزايد على أطر الحوسبة الموزعة في السنوات الأخيرة. تستخدم بيئات الحوسبة هذه أجهزة كمبيوتر متعددة (تسمى أيضًا المجموعات) على شبكة لتوزيع المكونات المختلفة.

يعمل النظام الموزع عن طريق تقسيم عبء العمل عبر الكتلة وتنسيق الجهود لإنجاز المهمة بأسرع ما يمكن وكفاءة. تعتمد بعض تطبيقات البيانات الضخمة الأكثر إثارة للإعجاب على أطر الحوسبة الموزعة ، مثل Apache Hadoop و Apache Spark.

يجب أن يكون أي شخص يطمح في العمل في هندسة البيانات على دراية بأحد هذه الأطر. إذا كنت تريد معرفة المزيد عن شركات هندسة البيانات ، فراجع قائمة الأعمال هذه.

الإلمام بالحوسبة السحابية

يركز علم البيانات بشكل متزايد على الحوسبة السحابية. كان هناك تحول سريع نحو الحلول المستندة إلى السحابة مع تزايد الطلب عليها. في الوقت الحاضر ، تتمثل إحدى المسؤوليات الأساسية لمهندس البيانات في توصيل أنظمة أعمال الشركة بالسحابة.

في عالم اليوم القائم على السحابة ، يمكن إجراء كل شيء من سلسلة إمداد البيانات إلى معالجة البيانات داخل السحابة ، مع خدمات مثل Google Cloud و Azure و Amazon Web Services (AWS).

لكي تكون مهندس بيانات فعالاً ، يحتاج المرء إلى فهم الخدمات السحابية ومزاياها وعيوبها وكيف يمكن تطبيقها على مشاريع البيانات الضخمة. معظم الناس على دراية بـ AWS و Azure لأنهم أكثر المنصات استخدامًا.

استخدام تقنيات ETL لإنشاء خطوط أنابيب البيانات

يعد إنشاء خطوط أنابيب البيانات باستخدام تقنيات ETL وأطر التنسيق أحد المهام الأساسية لمهندسي البيانات. على الرغم من أنه يمكن إدراج العديد من التقنيات في هذا القسم ، يجب أن يكون مهندس البيانات على الأقل على دراية باثنين من أكثر التقنيات شهرة: Apache NiFi و Airflow.

يتيح إطار عمل Airflow لمهندسي البيانات تخطيط خطوط أنابيب البيانات وتوليدها وتتبعها. إنها أداة تنسيق فعالة. عندما يتعلق الأمر بعملية ETL أساسية وقابلة للتكرار للبيانات الضخمة ، فإن NiFi هو الحل الأمثل.

دفق معالجة البيانات في الوقت الحقيقي

تعد تطبيقات علوم البيانات التي تستخدم بيانات الوقت الفعلي من بين أكثر التطبيقات ابتكارًا. وبالتالي ، فإن الطلب على المرشحين المطلعين على أطر معالجة التدفق مرتفع. تعد أدوات معالجة البث مثل Kafka Streams أو Flink أو Spark Streaming خيارات ممتازة لمهندسي البيانات الحريصين على تطوير حياتهم المهنية.

البرنامج النصي ومعرفة قيادة شل

يتم تنفيذ معظم المهام والإجراءات في السحابة وأطر عمل وأدوات البيانات الضخمة الأخرى باستخدام أوامر shell والبرامج النصية. يجب أن يشعر مهندسو البيانات بالراحة عند استخدام الجهاز لتصفح النظام وتشغيل الأوامر وتحرير الملفات.

المهارات اللينة

أخيرًا ، يجب أن يمتلك مهندسو البيانات مهارات الاتصال للعمل عبر حدود الأقسام وفهم احتياجات قادة الأعمال ومحللي البيانات وعلماء البيانات. قد يكون من الضروري لمهندسي البيانات تطوير لوحات المعلومات والتقارير والمرئيات الأخرى للتواصل مع أصحاب المصلحة في مؤسساتهم الخاصة.

استنتاج

يمكن لمتخصصي البيانات الطموحين الاختيار من بين العديد من المسارات الوظيفية المثيرة في علم البيانات ، بما في ذلك هندسة البيانات. إذا كنت مصممًا على أن تصبح مهندس بيانات ولكنك غير متأكد من أين تبدأ ، فمن المأمول أن تعطيك هذه المقالة فكرة عن المعرفة العملية المحددة التي تحتاجها للنجاح.