یکی از نقش های اساسی در هر سازمانی که حجم زیادی از داده ها را مدیریت می کند، مهندس داده است. مهندسان داده متخصصان فناوری اطلاعات هستند و به همین دلیل اغلب در انواع برنامه ها و فرآیندها تخصص دارند. شما می توانید با یادگیری و توسعه این مهارت ها به یک مهندس داده موثر و کاندیدای واجد شرایط تبدیل شوید.
در این مقاله از ایوسی، نقش مهندسان داده را توضیح میدهیم، برخی از مهمترین مهارتهای این حرفه را بررسی میکنیم و مراحل لازم برای شروع یک حرفه در مهندسی داده را فهرست میکنیم.
مهندسان داده چه می کنند؟
مهندسان داده معماری مورد استفاده در پروژه های مختلف علم داده را توسعه و حفظ می کنند. آنها مسئول اطمینان از بی وقفه بودن جریان داده بین سرورها و برنامه ها هستند.
مهندسی داده عناصری از مهندسی نرم افزار و علم داده را ترکیب می کند. برخی از وظایف اولیه یک مهندس داده شامل مواردی مانند توسعه فرآیندهای جمع آوری داده ها، ادغام نرم افزارهای جدید و فناوری های مدیریت داده در یک سیستم موجود و ساده سازی فرآیندهای اساسی موجود برای جمع آوری و استفاده از داده ها است.
مطالب مرتبط: ۲۰ شغل پردرآمد در علوم کامپیوتر
مهارت های ضروری مهندس داده
مهندسان داده برای انجام مسئولیت های خود به طور موثر و مؤثر، اغلب دارای مهارت های فنی و نرم زیر هستند :
۱. کدنویسی
کدنویسی یک مهارت بسیار ارزشمند است که برای اکثر موقعیت های مهندسی داده لازم است. بسیاری از کارفرمایان از داوطلبان می خواهند که حداقل یک درک اولیه از زبان های برنامه نویسی مانند:
موارد مرتبط: ۱۰ زبان برنامه نویسی پردرآمد
۲. انبار داده ها
مهندسان داده مسئول ذخیره و تجزیه و تحلیل حجم باورنکردنی از داده ها هستند. به همین دلیل است که آشنایی و تجربه استفاده از راه حل های انبار داده ، مانند Panoply یا Redshift، در نقش مهندسی داده ضروری است. با توجه به استفاده روزافزون از انبارهای داده، کسانی که تجربه مدیریت و تجزیه و تحلیل دادهها از آنها را دارند، ممکن است بتوانند نقشهای بیشتری را پیدا کنند که صلاحیتهای کافی برای آنها دارند.
۳. دانش سیستم عامل
به عنوان یک مهندس داده، داشتن درک نزدیک از سیستم عامل هایی مانند Apple macOS، Microsoft Windows، Linux ، Solaris و UNIX حیاتی است. سیستم عامل ها و دستگاه های مختلف مزایای مختلفی را ارائه می دهند و می توانند نیازهای منحصر به فرد را برآورده کنند، بنابراین درک تفاوت های ظریف هر کدام ممکن است بر موفقیت شما در این زمینه تأثیر بگذارد. به طور خاص، مهندسان داده ممکن است از سیستم عامل لینوکس برای مدیریت حجم زیادی از داده ها و داده های بدون ساختار استفاده کنند، در حالی که ممکن است از ویندوز برای مدیریت خوشه های سرور استفاده کنند.
موارد مرتبط: انواع سیستم عامل (با توابع و نمونه های سیستم عامل)
۴. سیستم های پایگاه داده
مهندسان داده باید درک عمیقی از مدیریت پایگاه داده داشته باشند. از آنجایی که زبان پرس و جو ساختاریافته (SQL) به عنوان پرکاربردترین راه حل در نظر گرفته می شود، کسب دانش عمیق در مورد آن در این زمینه بسیار ارزشمند است. SQL یک زبان کدگذاری پایگاه داده است که داده های ذخیره شده در جداول را استخراج و مدیریت می کند. راهحلهای پایگاهداده دیگری مانند Bigtable یا Cassandra نیز وجود دارد که میتوانید یاد بگیرید، به خصوص اگر قصد دارید مهندسی داده مستقل انجام دهید.
مرتبط: مهارت های برنامه نویس کامپیوتر: تعریف و مثال
۵. تجزیه و تحلیل داده ها
اکثر کارفرمایان از داوطلبان مهندس داده انتظار دارند که درک قوی از نرم افزارهای تحلیلی، به ویژه راه حل های مبتنی بر Apache Hadoop مانند MapReduce، Hive، Pig و HBase داشته باشند. تمرکز اصلی برای مهندسان، ساختن سیستم هایی است که اطلاعات را برای استفاده توسط سایر تحلیلگران یا دانشمندان جمع آوری می کند. داشتن مهارت های تحلیل قوی می تواند به شما در ایجاد چنین سیستم هایی و بهبود آنها کمک کند.
مطالب مرتبط: نحوه تجزیه و تحلیل داده ها در ۷ مرحله ساده: راهنمای قطعی
۶. مهارت های تفکر انتقادی
مهندسان داده مسائل را ارزیابی می کنند و سپس راه حل هایی را ایجاد می کنند که هم خلاقانه و هم موثر باشد. از آنجایی که اغلب اوقات ممکن است بخواهید راه حلی ایجاد کنید که هنوز وجود ندارد، توانایی تفکر انتقادی کلیدی است. تفکر انتقادی همچنین در طراحی و عیب یابی سیستم های جمع آوری و مدیریت داده ها برای یافتن راه حل های موثر برای مشکلات کاربرد دارد.
۷. درک اولیه یادگیری ماشین
اگرچه یادگیری ماشین در درجه اول تمرکز دانشمندان داده است، اما می تواند برای مهندسان داده مفید باشد که حداقل درک اولیه ای از استفاده از این نوع داده داشته باشند. ایجاد دانش خود در مورد مدلسازی دادهها و تجزیه و تحلیل آماری میتواند به شما کمک کند راهحلهایی ایجاد کنید که برای همتایان قابل استفاده باشد و شما را به عنوان یک دارایی باورنکردنی برای هر سازمان متمایز کند. یادگیری ماشینی و کاربرد آن در هوش مصنوعی نیز زمینهای در حال گسترش در طیف گستردهای از صنایع است، بنابراین یادگیری و درک آن میتواند مهندسان داده را برای استفاده از مهارتهای خود در فرصتهای شغلی بیشتر آماده کند.
مطالب مرتبط: نحوه ورود به یادگیری ماشینی در ۱۱ مرحله
۸. مهارت های ارتباطی
به عنوان یک مهندس داده، شما با همکارانی با و بدون تخصص فنی همکاری می کنید، به همین دلیل است که داشتن مهارت های ارتباطی عالی مهم است. اگرچه شما اغلب با سایر متخصصان داده، مانند دانشمندان داده و معماران داده کار می کنید ، ممکن است یافته ها و پیشنهادات خود را با همتایان بدون پیشینه فنی به اشتراک بگذارید. مهارتهای ارتباطی دیجیتال قوی، هم در قالبهای متنی و هم ویدیویی و صوتی، با رایجتر شدن کار از راه دور در مشاغل مدرن، اهمیت فزایندهای دارند.
مطالب مرتبط: ۴۸ سوال مصاحبه مهندس داده (همراه با نمونه پاسخ)
چگونه مهندس داده شویم
اگر میخواهید مهندس داده شوید، این مراحل را دنبال کنید:
۱. مدرک لیسانس خود را کسب کنید
اگرچه مؤلفههای زیادی وجود دارد که به اندازه آموزش رسمی در هنگام ورود به این حرفه مهم هستند، اکثر کارفرمایان از مهندسان داده میخواهند که حداقل مدرک لیسانس داشته باشند.
شما ممکن است به دنبال مدرک در فناوری اطلاعات، علوم کامپیوتر، مهندسی کامپیوتر، مهندسی نرم افزار، ریاضی کاربردی، آمار، فیزیک یا یک رشته مرتبط باشید. اگر تصمیم به ادامه تحصیل در خارج از یکی از این رشته ها دارید، گذراندن دوره های کدنویسی، مدیریت پایگاه داده، الگوریتم ها یا ساختارهای داده را در اولویت قرار دهید.
۲. مهارت های خود را توسعه دهید
دوره های کارآموزی اغلب راهی عالی برای رشد مجموعه مهارت های شما و کسب تجربه ارزشمند است، اما می توانید پروژه های شخصی را نیز انجام دهید که به شما امکان می دهد تخصص خود را در این زمینه افزایش دهید و تخصص خود را با راه حل ها و زبان های برنامه نویسی مهم مانند SQL و Python توسعه دهید. . اطمینان حاصل کنید که این تجربیات را در مجموعه خود گنجانده اید تا بتوانید توانایی های خود را به کارفرمایان آینده نشان دهید.
مطالب مرتبط: بهترین دوره های آنلاین مهندسی داده (و نحوه انتخاب یکی)
۳. گواهینامه ها را دنبال کنید
گواهینامه های مهندسی داده بسیار ارزشمند هستند و برای نشان دادن توانایی های شما عالی هستند. برخی از گزینه های برتر عبارتند از:
-
CCP Data Engineer از Cloudera : این گواهینامه به طور خاص راه حل های Cloudera را پوشش می دهد. این یک راه عالی برای نشان دادن به کارفرمایان است که تجربه استفاده از تجزیه و تحلیل و ابزار ETL را دارید.
-
IBM Certified Data Science Professional : گواهینامه IBM Certified Data Science Professional یک گزینه محبوب در این صنعت است. این برنامه بر توسعه مهارت های مرتبط با برنامه های کاربردی کلان داده تمرکز دارد.
-
Google Certified Professional : با این گواهینامه، به کارفرمایان نشان میدهید که با اصول اولیه مهندسی داده آشنا هستید و میتوانید موقعیتی را بهعنوان یک حرفهای یا همکار در این زمینه پر کنید.
۴. کسب تجربه
اگرچه پیدا کردن یک شغل سطح پایه در مهندسی داده ممکن است گزینه ای باشد که شما ترجیح می دهید، هر موقعیت مرتبط با فناوری اطلاعات می تواند منبع خوبی از تجربه باشد و شما را در معرض رسیدگی به مسائل در سازمان داده قرار دهد. علاوه بر این که به شما امکان می دهد تفکر انتقادی و مهارت های حل مسئله خود را توسعه دهید، یک شغل سطح ابتدایی به شما امکان می دهد جنبه های مختلف این صنعت، نحوه عملکرد و میزان مشارکت آن را درک کنید. به عنوان مثال، مهندسان داده با معماران داده، دانشمندان داده و مدیریت برای جمع آوری، تجزیه و تحلیل و استفاده از داده ها کار می کنند.
۵. مدرک کارشناسی ارشد را در نظر بگیرید
دنبال کردن مدرک پیشرفته، اگرچه به ندرت الزامی است، اما راهی عالی برای رشد دانش، توسعه مهارتها و پیشرفت شغلی است. با کسب مدرک کارشناسی ارشد در رشته علوم کامپیوتر یا مهندسی کامپیوتر، می توانید به یک کاندیدای مهندس داده رقابتی تبدیل شوید. همچنین ممکن است در نوع خاصی از تجزیه و تحلیل داده ها یا یادگیری ماشینی متخصص تر شوید، که می تواند راهی عالی برای نشان دادن ارزش شما در دراز مدت باشد.