Veri Mühendisliği Becerilerinizi Nasıl Geliştirir ve Profesyonel Olursunuz

Yayınlanan: 2022-10-20

Veri mühendisi rolü, veri bilimi ekosisteminde giderek daha fazla çekiş kazanıyor. DICE'ın 2020 Teknik İş Raporu, Veri Mühendisinin en hızlı büyüyen teknoloji kariyeri olduğunu ortaya koydu. Ek olarak, iş, 2015'ten bu yana işe alımlarda %35'lik bir artışla 2020 LinkedIn Gelişmekte Olan İşler Raporu'nda ortaya çıkan en göze çarpan işler arasında 15. sırada yer aldı.

Veri mühendisi olmayı düşündünüz mü? Yardım etmek için buradayız. Bu blogdaki amacımız, bir veri mühendisinin ne yaptığını ve günümüzde neden bu kadar harika bir kariyer yolu olduğunu açıklamaktır. Ayrıca, veri mühendislerinin tipik olarak ihtiyaç duyduğu beceri ve nitelikleri tartışacağız.

Veri Mühendisliği — 101

Bir kuruluşun veri mühendisleri, verileri edinme, depolama, dönüştürme ve yönetme için temel oluşturur. Sorumlulukları arasında veritabanı mimarileri ve veri işleme sistemleri tasarlama, oluşturma ve sürdürme, makine öğrenimi modelleri geliştirme, analiz, görselleştirme ve sürekli, kesintisiz, güvenli ve etkili veri işleme yer alır.

Başka bir deyişle, veri mühendislerinin veri bilimindeki rolü, geleneksel veri bilimi konumları ile yazılım ve uygulama geliştiricileri arasındaki boşluğu doldurmaktır.

Geleneksel veri bilimi iş akışları, veri mühendislerinin sorumluluğunda olan verilerin toplanması ve depolanmasıyla başlar. Veri analistleri ve bilim adamları gibi diğer veri bilimi uzmanları, birçok kaynaktan toplanan büyük hacimli verileri kullanabilir.

Bir yandan bu, yüksek oranda kullanılabilir, performanslı ve yeni teknolojileri entegre edebilen ölçeklenebilir veri altyapılarının oluşturulmasını ve sürdürülmesini gerektirir. Bir veri mühendisi, bu sistemler aracılığıyla verilerin durumunu ve hareketini de izlemelidir.

Profesyonel Veri Mühendisi Olmak İçin Gerekli Beceriler

Son derece karmaşık görevlerini yerine getirmek için veri mühendislerinin çok çeşitli teknik becerilere ihtiyacı vardır. Veri bilimi ekosistemi sürekli geliştiğinden, bir veri mühendisliği rolünde başarı için gerekli olan beceri ve bilgilerin eksiksiz bir listesini derlemek kolay değildir.

Bu nedenle, veri mühendisleri sürekli olarak teknolojik gelişmelerin zirvesinde kalmayı öğrenmelidir. Bununla birlikte, işte herhangi bir veri mühendisinin yararlanabileceği bazı beceriler.

Veritabanı Yönetimi

Veri mühendisleri, günlerinin önemli bir bölümünü veritabanlarını toplamak, depolamak, aktarmak, temizlemek veya bunlara danışmak için harcarlar. Bu nedenle, veri mühendisleri için veritabanı yönetimini iyi anlamak çok önemlidir.

Bunu başarmak için veritabanları ile etkileşim için birincil dil olan SQL'e (Structured Query Language) hakim olmanız ve en popüler SQL lehçeleri arasında yer alan MySQL, SQL Server ve PostgreSQL konusunda uzmanlığa sahip olmanız gerekir.

Veri mühendislerinin ilişkisel veritabanlarının yanı sıra Büyük Veri ve gerçek zamanlı uygulamalar için hızla benimsenen NoSQL (“Yalnızca SQL değil”) veritabanları hakkında da bilgi sahibi olmaları gerekmektedir. Bu nedenle veri mühendislerinin en azından farklı NoSQL veritabanları türlerini ve bunların kullanım durumlarını anlamaları önerilir.

Programlama

Diğer veri bilimi rolleri gibi, veri mühendisleri de kodlama konusunda yetkin olmalıdır. SQL'in yanı sıra farklı programlama dillerini kullanan veri mühendisleri tarafından çok çeşitli görevler gerçekleştirilebilir. Python, şüphesiz veri mühendisliği için en iyi programlama dillerinden biridir.

Veri biliminde ortak bir dil olan Python ile ETL işleri yapmak ve veri ardışık düzenleri yazmak kolaydır. Python, veri mühendisliği araçlarıyla mükemmel entegrasyonuna ek olarak, Apache Airflow ve Spark çerçevelerine kolay erişim sağlar.

Java Virtual Machine, bu açık kaynaklı çerçeveleri çalıştırmak için popüler bir platformdur, bu nedenle Scala ve Java, öğrenmek isteyebileceğiniz diğer programlama dilleridir.

Dağıtık Sistemlerde Ustalık

Veri bilimi, son yıllarda giderek daha fazla dağıtılmış bilgi işlem çerçevelerine güveniyor. Bu bilgi işlem ortamları, çeşitli bileşenleri dağıtmak için bir ağ üzerinde birden çok bilgisayar (kümeler olarak da adlandırılır) kullanır.

Dağıtılmış bir sistem, iş yükünü kümeye bölerek ve işin mümkün olduğunca hızlı ve verimli bir şekilde yapılması için çabaları koordine ederek çalışır. En etkileyici Büyük Veri uygulamalarından bazıları, Apache Hadoop ve Apache Spark gibi dağıtılmış bilgi işlem çerçevelerine dayanmaktadır.

Veri mühendisliğinde çalışmak isteyen herkes bu çerçevelerden birine aşina olmalıdır. Veri mühendisliği Şirketleri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, bu işletme listesine göz atın.

Bulut Bilişime Aşinalık

Veri bilimi giderek bulut bilişime odaklanıyor. Talep arttıkça bulut tabanlı çözümlere doğru hızlı bir geçiş oldu. Günümüzde bir veri mühendisinin birincil sorumluluklarından biri, bir şirketin iş sistemlerini buluta bağlamaktır.

Günümüzün bulut tabanlı dünyasında, Google Cloud, Azure ve Amazon Web Services (AWS) gibi hizmetlerle veri tedarik zincirinden veri işlemeye kadar her şey Bulut içinde yapılabilir.

Etkili bir veri mühendisi olmak için bulut hizmetlerini, avantajlarını ve dezavantajlarını ve Büyük Veri projelerine nasıl uygulanabileceklerini anlamak gerekir. Çoğu kişi, en yaygın kullanılan platformlar oldukları için AWS ve Azure'a aşinadır.

Veri İşlem Hatları Oluşturmak için ETL Teknolojilerini Kullanma

ETL teknolojileri ve düzenleme çerçeveleriyle veri boru hatları oluşturmak, veri mühendislerinin birincil görevlerinden biridir. Bu bölümde birçok teknoloji listelenebilse de, veri mühendisinin en azından en iyi bilinen iki tanesine aşina olması gerekir: Apache NiFi ve Airflow.

Airflow çerçevesi, veri mühendislerinin veri boru hatlarını planlamasını, oluşturmasını ve izlemesini sağlar. Etkili bir orkestrasyon aracıdır. Büyük veriler için temel, tekrarlanabilir bir ETL süreci söz konusu olduğunda, NiFi mükemmel bir çözümdür.

Gerçek Zamanlı Verilerin Akış İşlemi

Gerçek zamanlı verileri kullanan veri bilimi uygulamaları en yenilikçi uygulamalar arasındadır. Sonuç olarak, akış işleme çerçevelerine aşina olan adaylar yüksek talep görmektedir. Kafka Streams, Flink veya Spark Streaming gibi akış işleme araçları, kariyerlerini ilerletmek isteyen veri mühendisleri için mükemmel seçeneklerdir.

Komut Dosyası ve Kabuk Komutu Bilgisi

Buluttaki ve diğer Büyük Veri çerçevelerindeki ve araçlarındaki çoğu görev ve rutin, kabuk komutları ve komut dosyalarıyla yürütülür. Veri mühendisleri, sistemde gezinmek, komutları çalıştırmak ve dosyaları düzenlemek için terminali rahatça kullanabilmelidir.

Hassas Yetenek

Son olarak, veri mühendisleri departman sınırlarının ötesinde çalışmak ve iş liderlerinin, veri analistlerinin ve veri bilimcilerinin ihtiyaçlarını anlamak için iletişim becerilerine sahip olmalıdır. Veri mühendislerinin kendi kuruluşlarındaki paydaşlarla iletişim kurmak için gösterge panoları, raporlar ve diğer görseller geliştirmesi gerekebilir.

Çözüm

Kalkınan veri uzmanları, veri mühendisliği de dahil olmak üzere veri biliminde birçok heyecan verici kariyer yolu arasından seçim yapabilir. Veri mühendisi olmaya kararlıysanız ancak nereden başlayacağınızdan emin değilseniz, bu makale umarız başarılı olmanız için ihtiyaç duyduğunuz belirli pratik bilgiler hakkında size bir fikir vermiştir.