مهندسی داده چیست؟ – چطور یک مهندس داده شویم؟

در عصر دیجیتال، داده‌ها همچون نفت هستند و استخراج، پردازش و ذخیره‌سازی آن برای سازمان‌ها برای به دست آوردن بینشی که به آنها در تصمیم‌گیری آگاهانه کمک می‌کند، حیاتی است. مهندسی داده (Data Engineering) نقشی اساسی در ایجاد راه‌حل‌های مبتنی بر داده ایفا می‌کند که کسب و کارها را قادر می‌سازد تا از داده‌های خود ارزش کسب کنند.

مهندسی داده چیست؟

مهندسی داده عبارت است از طراحی، ساخت و نگهداری زیرساخت‌ها، ابزارها و سیستم‌هایی که سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا داده‌ها را جمع آوری، ذخیره، پردازش و تجزیه و تحلیل کنند. مهندسان داده با مجموعه داده های بزرگ و پیچیده‌ای کار می‌کنند که به راه‌حل‌های پردازشی کارآمد و مقیاس‌پذیر نیاز دارند. آن‌ها مسئول اطمینان از دقیق، کامل بودن و در دسترس بودن داده‌ها برای دانشمندان داده و سایر ذینفعانی هستند که از آن برای تجزیه و تحلیل و تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند.

اهمیت مهندسی داده

مهندسی داده برای هر سازمان داده محور (Data Driven) حیاتی است زیرا قابلیت اطمینان، کارایی و مقیاس‌پذیری پردازش داده را تضمین می‌کند. مهندسان داده با ایجاد یک زیرساخت داده قوی و انعطاف‌پذیر که دانشمندان داده را قادر می‌سازد تا به جای مدیریت داده‌ها بر تجزیه و تحلیل تمرکز کنند؛ که ابن مورد نقش مهمی در پر کردن شکاف بین دانشمندان داده و متخصصان فناوری اطلاعات دارند.

علاوه بر این، مهندسی داده برای امنیت داده‌ها و حفظ حریم خصوصی ضروری است، زیرا تضمین می‌کند که داده‌ها به طور ایمن و مطابق با الزامات قانونی ذخیره شوند. مهندسی داده همچنین برای موفقیت پروژه‌های کلان دادهبیگ دیتا (big data) یا کلان داده چیست؟ کاربردهای بیگ دیتااین صفحه فوق العاده به معرفی 0 تا 100 بیگ دیتا (big data) یا همان کلان‌داده پرداخته. بطور خلاصه بیگ دیتا به تحلیل و پردازش حجم زیادی از داده ها می‌پردازد مانند یادگیری ماشین (Machine Learning)یادگیری ماشین چیست و چرا مهم است؟ - Machine learning (ML)تعریف یادگیری ماشین : ماشین لرنینگ (Machine Learning یا به اختصار ML) باعث می‌شود که خود ماشین‌ها با آنالیز داده ها امکان یادگیری و پیشرفت داشته باشند، هوش مصنوعیهوش مصنوعی (AI) چیست؟ انواع، کاربردها، مزایا و معایبهوش مصنوعی یا Artificial Intelligence یا به اختصار AI، امروزه کاربردهای بسیاری پیدا کرده و به یکی از داغ‌ترین حوزه‌های بشر تبدیل شده است، اما با این وجود بسیاری از افراد با کاربردهای آن آشنایی کامل ندارند، به همین علت در این صفحه کاربردها، مزایا و معایب AI بطور کامل بررسی شده است و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، که نیازمند حجم وسیعی از داده‌ها برای پردازش و تجزیه و تحلیل هستند، حیاتی است.

وظایف مهندس داده

مهندسان داده مسئول طراحی و ساخت سیستم های پردازش داده هستند که می‌توانند مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده را مدیریت کنند. مسئولیت‌های آن‌ها عبارتند از:

1. توسعه خط لوله داده: توسعه خطوط لوله داده که داده‌ها را از منابع مختلف جذب، پردازش و به قالبی قابل تجزیه و تحلیل تبدیل می‌کند.
2. ذخیره سازی داده ها: طراحی و ساخت راه‌حل‌های ذخیره‌سازی داده که می‌تواند مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده را به طور کارآمد اداره کند.
3. تبدیل داده: توسعه فرآیندهای تبدیل داده که داده‌ها را تمیز، استاندارد و تبدیل می‌کند تا برای دانشمندان داده و سایر ذینفعان در دسترس و قابل استفاده‌تر شود.
4. یکپارچه سازی داده ها: یکپارچه سازی داده‌ها از منابع مختلف برای ایجاد یک مجموعه داده جامع که می تواند برای تجزیه و تحلیل استفاده شود.
5. کیفیت داده ها: اطمینان از دقیق، کامل و سازگار بودن داده‌ها با توسعه فرآیندهایی برای ارزیابی کیفیت داده‌ها و پاکسازی داده‌ها.
6. امنیت داده ها: حصول اطمینان از اینکه داده‌ها به صورت ایمن و مطابق با الزامات قانونی با اجرای اقدامات امنیتی مناسب ذخیره می‌شوند.

چطور یک مهندس داده شویم؟

برای تبدیل شدن به یک مهندس داده (Data Engineer)، باید پایه‌ای قوی در علوم کامپیوترعلوم کامپیوتر یا کامپیوتر ساینس چیستدر این صفحه به بررسی و موشکافی رشته علوم کامپیوتر اعم از بررسی بازار کار، گرایش‌ها، دروس و چارت درسی این رشته، میزان درآمد و حقوق فارغ التحصیلان این رشته و ادامه تحصیل در این رشته پرداخته‌ شده است.، ریاضیات و آمار داشته باشید. همچنین باید دانش زبان های برنامه نویسی، مدیریت پایگاه داده و سیستم های توزیع شده را داشته باشید. مدرک در علوم کامپیوتر، مهندسی نرم افزار، یا یک رشته مرتبط ضروری است. با این حال، برخی از مهندسان داده در زمینه‌هایی مانند فیزیک، ریاضیات یا مهندسی مدرک دارند.

مهارت‌های یک مهندس داده

برای اینکه یک مهندس داده موفق باشید، باید مهارت‌های زیر را داشته باشید:

1. زبان های برنامه نویسی: تسلط به یک یا چند زبان برنامه‌نویسی مانند پایتونزبان برنامه نویسی پایتون چیست؟ – نحوه شروع و دلایل محبوبیتزبان برنامه نویسی پایتون (Python) چیست؟ این مقاله عالی به بررسی دلایل محبوبیت پایتون، موارد استفاده از پایتون و نحوه شروع به برنامه نویسی پایتون پرداخته، جاواجاوا چیست؟ تعریف، معنی و ویژگی های جاوا (java) از 0تا100جاوا یک زبان برنامه نویسی همه منظوره، مبتنی بر کلاس و شی گرا است که برای داشتن وابستگی های پیاده سازی کمتر طراحی شده است، زبان برنامه نویسی جاوا شبیه ++C است، اسکالا یا SQL ضروری است.
2. مدیریت پایگاه داده: دانش سیستم‌های مدیریت پایگاه داده مانند MySQL، PostgreSQL یا MongoDB ضروری است.
3. سیستم های توزیع شده: درک سیستم‌های توزیع شده، مانند Apache Hadoop یا Apache Spark، برای مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده ضروری است.
4. مدل سازی داده ها: دانش تکنیک‌ها و ابزارهای مدل سازی داده‌ها مانند نمودارهای ER و UML برای طراحی مدل‌های داده ضروری است.
5. Data Warehouse: دانستن مفاهیم انبار داده مانند ETL، OLAP و data marts برای ساخت انبارهای داده ضروری است.
6. پردازش داده ها: درک تکنیک‌های پردازش داده‌ها، مانند پردازش دسته‌ای و پردازش بلادرنگ، برای توسعه خطوط لوله داده ضروری است.
7. رایانش ابری: دانش پلتفرم‌های رایانش ابری مانند Amazon Web Service ، Azure یا Google Cloud برای ساخت راه‌حل‌های داده مقیاس‌پذیر و انعطاف‌پذیر ضروری است.

مسیر یادگیری مهندس داده

مسیر یادگیری مهندس داده شامل کسب تخصص در چندین زمینه کلیدی علوم کامپیوتر و مدیریت داده است. این مسیر شامل کسب مهارت در زبان‌های برنامه نویسی مانند پایتون، جاوا، اسکالا و SQL و همچنین سیستم های مدیریت پایگاه داده و فن‌آوری‌های انبار داده مانند MySQL، PostgreSQL، Amazon Redshift و Google BigQuery می‌شود. علاوه بر این، مهندسان داده باید فناوری‌های بیگ دیتا یا کلان دادهبیگ دیتا (big data) یا کلان داده چیست؟ کاربردهای بیگ دیتااین صفحه فوق العاده به معرفی 0 تا 100 بیگ دیتا (big data) یا همان کلان‌داده پرداخته. بطور خلاصه بیگ دیتا به تحلیل و پردازش حجم زیادی از داده ها می‌پردازد مانند Hadoop، Spark و Kafka را بیاموزند و با پلتفرم‌های رایانش ابری (Cloud Computing)رایانش ابری چیست؟رایانش ابری(Cloud Computing)به زبان سادهاین مقاله عالی به تعریف رایانش ابری (محاسبات ابری) یا Cloud Computing، کاربرد رایانش ابری، مزایای و معایب رایانش ابری و انواع سرویس های رایانش ابری پرداخته مانند AWS، Microsoft Azure و Google Cloud Platform تجربه کسب کنند.

مهارت های نرم نیز برای مهندسان داده مهم است، از جمله ارتباطات، حل مسئله و همکاری، به روز ماندن با روندهای صنعت و پیشرفت‌های فناوری در این زمینه به سرعت در حال تحول بسیار مهم است. کسب تجربه با یکپارچه سازی داده‌ها و ابزارهای ETL مانند Talend و Informatica نیز برای مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ مفید است. با دنبال کردن این مسیر یادگیری، مهندسان مشتاق داده می‌توانند تخصص فنی و مهارت‌های نرم مورد نیاز برای موفقیت در این حرفه پرارزش را توسعه دهند.

مسیر شغلی مهندس داده

مهندسی داده یک زمینه نسبتاً جدید است، اما به سرعت در حال رشد است زیرا سازمان‌های بیشتری ارزش تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را درک می‌کنند. مسیر شغلی برای یک مهندس داده معمولاً شامل شروع به کار در یک نقش سطح ابتدایی و رسیدن به جایگاه‌های بالاتر در طول زمان است.

جایگاه های شغلی مهندسی داده در سطح ورودی ممکن است شامل عناوینی مانند Data Analyst، Data Integration Developer یا ETL Developer باشد. با کسب تجربه، ممکن است به سِمت‌هایی مانند مهندس ارشد داده، معمار داده یا مهندس کلان داده ارتقا پیدا کنید.

درآمد مهندس داده

مهندسی داده یک زمینه بسیار تخصصی است که نیاز به مهارت‌های تخصصی دارد. در نتیجه، تقاضای زیادی برای مهندسان داده وجود دارد و حقوق آنها منعکس کننده این موضوع است.
بر اساس داده های Glassdoor، متوسط حقوق یک مهندس داده در ایالات متحده حدود 91000 دلار در سال است، با حقوقی که بسته به تجربه، موقعیت و صنعت از 64000 تا 137000 دلار در سال متغیر است.

تفاوت بین مهندسی داده و علم داده

مهندسی داده و علم داده دو زمینه نزدیک اما متمایز هستند. در حالی که مهندسان داده بر زیرساخت‌ها و ابزارهایی تمرکز می‌کنند که پردازش داده‌ها را ممکن می‌سازد، دانشمندان داده بر تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌ها برای استخراج بینش و تصمیم‌گیری آگاهانه تمرکز می‌کنند.

دانشمندان داده معمولاً در زمینه‌هایی مانند آمار، ریاضیات یا علوم رایانه سوابق دارند و از ابزارهایی مانند یادگیری ماشینیادگیری ماشین چیست و چرا مهم است؟ - Machine learning (ML)تعریف یادگیری ماشین : ماشین لرنینگ (Machine Learning یا به اختصار ML) باعث می‌شود که خود ماشین‌ها با آنالیز داده ها امکان یادگیری و پیشرفت داشته باشند و هوش مصنوعیهوش مصنوعی (AI) چیست؟ انواع، کاربردها، مزایا و معایبهوش مصنوعی یا Artificial Intelligence یا به اختصار AI، امروزه کاربردهای بسیاری پیدا کرده و به یکی از داغ‌ترین حوزه‌های بشر تبدیل شده است، اما با این وجود بسیاری از افراد با کاربردهای آن آشنایی کامل ندارند، به همین علت در این صفحه کاربردها، مزایا و معایب AI بطور کامل بررسی شده است برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی استفاده می‌کنند. از سوی دیگر مهندسان داده بر طراحی و ساخت زیرساخت‌ها و ابزارهایی تمرکز می‌کنند که پردازش، ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها را ممکن می‌سازد.

به طور خلاصه، مهندسی داده (Data Engineering) یک زمینه حیاتی است که سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا از داده‌های خود ارزش استخراج کنند. مهندسان داده نقشی حیاتی در ارائه راه‌حل‌های مبتنی بر داده ایفا می کنند که از تصمیم‌گیری تجاری حمایت می‌کنند. با درک مهارت‌ها و مسئولیت‌های مهندسان داده، می توانید خود را برای یک شغل موفق در این زمینه هیجان انگیز و به سرعت در حال رشد قرار دهید.

جمع بندی

مهندسی داده (Data Engineering) یک رشته مهم است که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا حجم زیادی از داده‌ها را به طور کارآمد و موثر مدیریت و پردازش کنند. مهندسان داده با طراحی و پیاده‌سازی معماری‌های داده، خطوط لوله و گردش کار، سازمان‌ها را قادر می‌سازند تا بینش‌های ارزشمندی را استخراج کنند که می‌تواند تصمیمات تجاری را هدایت کند و عملیات را بهبود بخشد. اگر علاقه مند به دنبال کردن حرفه‌ای در زمینه مهندسی داده هستید، ایجاد یک پایه قوی در برنامه نویسی، انبار داده، فناوری های کلان دادهبیگ دیتا (big data) یا کلان داده چیست؟ کاربردهای بیگ دیتااین صفحه فوق العاده به معرفی 0 تا 100 بیگ دیتا (big data) یا همان کلان‌داده پرداخته. بطور خلاصه بیگ دیتا به تحلیل و پردازش حجم زیادی از داده ها می‌پردازد و محاسبات ابریرایانش ابری چیست؟رایانش ابری(Cloud Computing)به زبان سادهاین مقاله عالی به تعریف رایانش ابری (محاسبات ابری) یا Cloud Computing، کاربرد رایانش ابری، مزایای و معایب رایانش ابری و انواع سرویس های رایانش ابری پرداخته بسیار مهم است.

مطالب مرتبط

همه مقالات

صف در ساختمان داده⚡️آموزش+انواع+مثال

الگوریتم فلوید وارشال چیست، آموزش الگوریتم فلوید وارشال

شی گرایی در زبان سی شارپ

بهترین زمینه برنامه نویسی