مهندسی داده چیست؟ مهندس داده یا Data Engineer از انواع حیطه های شغلی است که در رده فعالیت های فنی دسته بندی می شود. یک مهندس داده معمولا وظیفه حفظ و نگهداری از داده ها را در یک مجموعه سیستمیک بر عهده دارد.
بررسی زیر ساخت های تحلیلی و دسته بندی انواع داده به منظور دسترسی سریع و آسان به آن ها از جمله توانمندی های یک مهندس داده است. همچنین رده بندی کیفی داده ها و اطمینان از مطلوب بودن آن ها نیز از یک مهندس داده انتظار می رود.
در این مقاله قصد داریم تا شما عزیزان را با توانمندی ها و وظایف یک مهندس داده آشنا کنیم و به سوال مهندسی داده چیست؟ پاسخ کامل و جامعی بدهیم.
در ادامه با موضوعات زیر با ما همراه باشید:
- معرفی مهندسی داده
- مهندس داده کیست؟
- تفاوت مهندسی داده و متخصص داده در چیست؟
- توانمندی های مهندس داده شامل چه مواردی است؟
- معرفی اصطلاح ای تی ال در مهندسی داده
- انواع گواهینامه های معروف مهندسی داده
- مزایای استفاده از اتوماسیون در مهندسی داده
- چگونه مهندس داده شویم؟
معرفی مهندسی داده
مهندسی داده رشته ای فنی است که حیطه کاری وسیعی را در بر می گیرد. در این وسعت، متخصصان انواع عناوین و سرفصل های متعدد را برای معرفی آن بر گزیده اند و می توان گفت ابعاد مختلفی از این علم هنوز در حاله ای از ابهام وجود دارد.
مهندسی داده در معنای صریح و ساده آن شامل گرد آوری کردن داده های مختلف و حفظ و طبقه بندی آن ها برای استفاده در هر سیستم و مجموعه ای است. مهندسی داده فعالیتی داده محور است که با اطلاعات اولیه و تکمیلی در هر مرحله سر و کار دارد.
از دیگر ویژگی های مهندسی داده می توان به موارد زیر اشاره کرد:
- مهندسی داده یا Data Engineering از پر طرفدار ترین حیطه های فعالیتی در دنیای دیتا ها است.
- در مهندسی داده تمامی داده ها انبار داری می شوند و پیاده سازی و نگهداری از آن ها محوریت مهمی دارد.
- مدیریت داده و برقراری سیستم ای تی ال برای سامان دهی به داده ها مهمترین موضوع مهندسی داده است.
- علاوه بر حفظ دیتا های اولیه، توسعه و گسترش داده ها و ایجاد هماهنگی میان آنان و سیستم های نرم افزاری مرتبط با آنان از جمله مهمترین موضوعات مطرح در مهندسی داده است.
- تهیه گزارشات مدون و دوره ای از دیتا ها و داده ها به منظور ایجاد نظم و هماهنگی و دسترسی سریع به آنان در مهندسی داده بسیار اهمیت دارد.
مهندس داده کیست؟
مهندس داده کسی است که به جمع آوری و نگهداری از داده های اولیه در هر مجموعه ای می پردازد و متناسب با حجم و میزان داده ها، برنامه ریزی صحیح برای طبقه بندی و گسترش و توزیع آنان تدوین می کند.
از جمله مسئولیت های مهندسین داده موارد زیر است:
- پیاده سازی و جمع آوری انواع داده در سیستم
- نگهداری و طبقه بندی کلیه داده ها متناسب با سیاست های موجود
- استفاده از ای تی ال برای مدیریت صحیح داده ها
- طراحی معماری و ایجاد راه هایی برای دسترسی سریع به داده ها
- ایجاد و استفاده از نرم افزارهای مفید در جریان استفاده از داده ها
- ارائه گزارشات کامل و دقیق به مجموعه پیرامون داده های موجود
تفاوت مهندسی داده و متخصص داده در چیست؟
مهندسی داده و متخصص داده شاید در نگاه اول واحد و بدون تفاوت به نظر برسند اما در ماهیت این دو برخی از تفاوت ها نهفته شده است.
مهندس داده و متخصص داده معمولا از توانمندی های یکدیگر برای رشد و ارتقاء مسیر کاری بهره می برند و در حکم نقش مکمل برای یکدیگر در مجموعه های داده ای هستند.
متخصصان داده معمولا مانور گسترده ای بر روی داده های کلان دارند و هدف اصلی آنان تبدیل داده های اندک به داده های کلان در مجموعه ها و کسب و کار ها است.
اما مهندسان داده اکثرا در حال شناسایی و حفظ و طبقه بندی انواع داده های موجود در سیستم هستند. این تفاوت آشکار می تواند در زیر ساخت های فعالیتی به وضوح پدیدار شود.
توانمندی های مهندس داده شامل چه مواردی است؟
مهندسین داده معمولا دارای مهارت ها و تخصص های خاص حیطه شغلی خود هستند. این توانمندی ها آنان را در جریان انجام مسئولیت ها و کسب موفقیت در حیطه حفظ و توسعه داده ها در هر سیستمی حمایت می کند.
می توان گفت مهمترین توانمندی یک مهندس داده برخورداری از ذهن باز و وسعت دید در جریان شناسایی و حفظ داده ها است. همچنین طبقه بندی متناسب و درست می تواند امنیت و سرعت را در زمان استفاده از داده تضمین کند.
از جمله دیگر توانمندی های مهندسین داده موارد زیر است:
- رسیدگی به نیاز مشتریان با بررسی راه های موجود و انتخاب سریعترین راه
- استفاده از روش های مختلف برای سازگاری بیشتر با فرآیند های گردش کاری در مجموعه
- رعایت تمامی جوانب کاری و کسب اطمینان از درست بودن روش های مورد استفاده
- طراحی سیستم متناسب با داده های ارسالی و موجود
- شناسایی منابع مختلف تولید داده و گسترش حیطه داده ای
- ذخیره تمامی انواع داده به منظور بکارگیری در حیطه های مختلف غیر مرتبط
- استخراج و بارگیری و ذخیره انواع داده ها به منظور ارائه به متقاضیان
معرفی اصطلاح ای تی ال در مهندسی داده
اصطلاح ای تی ال (ETL) از جمله فرآیند های اساسی در جریان مهندسی داده است. این اصطلاح به معنای شناسایی، استخراج و ایجاد شیوه نوینی از دیتا و داده در هر مسیری است.
در طی این فرآیند هیچ تفاوتی میان منابع مرتبط و یا غیر مرتبط برای استخراج داده ای نیست و معمولا هدف تنها گرفتن دیتای مورد نظر با موضوعیت واحد و یکسان است.
از جمله مهمترین واکنش هایی که در مسیر ای تی ال توسط مهندسین داده مد نظر قرار می گیرد موارد زیر است:
- شناسایی و استخراج کلیه داده ها از منابع مختلف و نا محدود
- ذخیره اطلاعات در ساختار های نظام دار
- تهیه قالب های اختصاصی متناسب با موضوعیت داده
- بارگزاری و جایگیری داده ها در دیتا مارت و مخازن دیتایی
- انبار داری دیتا ها و حفظ و رواج انسجام در حین نگهداری از دیتا
انواع گواهینامه های معروف مهندسی داده
در جریان استفاده از نرم افزارهای مدیریت و مهندسی داده، استانداردهای مختلفی تدوین شده است که این استانداردها کیفیت کار با داده ها را مطابق با اصول حیطه های مختلف شغلی تعیین می کند.
آگاهی از جوانب این گواهینامه ها و تسلط و برخورداری از توانمندی های درج شده در آنان می تواند از جمله پارامترهای مثبت مهندسین داده برای استخدام و شروع به کار در ارگان های مربوطه باشد.
از جمله گواهینامه های معروف مهندسی داده موارد زیر است:
- گواهینامه CCP : از جمله مهمترین گواهینامه های مهندسی داده در حیطه کار با داده ها، سی سی پی است. این گواهینامه از سوی شرکت کلودرا برای فرد صادر می شود و داشتن آن دلالت بر تخصص بالا و توانمندی کار با تمامی ابزارهای ای تی ال است.
- گواهینامه Google : با استفاده از این گواهینامه فرد می تواند در مراکز اولیه مهندسی داده استخدام شود و به عنوان مهندس داده با مهارت های سطح مبتدی بکار گرفته شود.
- گواهینامه IBM : این گواهینامه نیز از سوی شرکت آی بی ام برای مهندسانی که تجربه کافی برای استفاده از داده های کلان و غیر خرد را دارند صادر می شود.
مزایای استفاده از اتوماسیون در مهندسی داده
استفاده از اتوماسیون ها در هر فضای کاری می تواند ضامن رشد و ایجاد سود بیشتر ناشی از فعالیت های مجموعه ای شود.
اتوماسیون ها با ایجاد زمینه های مناسب مبتنی بر روان سازی فرآیند دسترسی و ایجاد تخصص کاری میان استفاده کنندگان از داده، سعی بر کاهش میزان هزینه های وارد شده به مجموعه و سرعت بیشتر برای انجام فعالیت های روتین و دائمی است.
اتوماسیون ها دارای مزایای بسیار زیادی در مهندسی داده هستند که از جمله آنان موارد زیر است:
- ایجاد سرعت بالا در مجموعه و کاهش زمان اتلاف شناسایی منابع
- راحتی و آسایش بیشتر برای استفاده کنندگان از داده
- راحتی بیشتر به دلیل استفاده از نرم افزارهای به روز و توانمند
- آسان سازی فهم کد ها برای برنامه نویسان تخصصی
چگونه مهندس داده شویم؟
شاید این سوال برای شما هم ایجاد شده باشد که پارامترهای مهم برای مهندسی داده چیست و چگونه می توان یک مهندس داده شد؟
برای پاسخ به این سوال باید گفت داشتن برخی از توانمندی ها و تسلط های اطلاعاتی می تواند نقش مهمی در موفقیت در این عرصه کاری برای یک مهندس داده داشته باشد.
از جمله این پارامترهای مهم موارد زیر است:
- تسلط به زبان های برنامه نویسی رایج دنیا از جمله پایتون
- توانایی کار با سیستم عامل های مختلف مانند لینوکس و یونیکس
- توانمندی کار با دیتا بیس های مختلف مانند MySQL
- تسلط بر ای تی ال و توانمندی کار کردن درست مطابق استاندارد های آن
- تسلط بر رایج ترین فریم ورک های موجود در محیط داده ای
- توانمندی کار با ریل تایم ها
- استفاده درست از فضاهای ابری
در این مقاله سعی کردیم تا شما عزیزان را با جوانب مختلف مهندسی داده آشنا کنیم و پیرامون سوال مهندسی داده چیست؟ اطلاعات مفیدی را در اختیارتان قرار دهیم.
در صورتی که پیرامون موارد فوق دچار ابهام و یا سوالی هستید و یا نیازمند به دریافت مشاوره های تخصصی در این زمینه اید به شما پیشنهاد می کنیم با متخصصان و کارشناسان مجرب ما در مرکز الو سلام مشاور تماس حاصل فرمایید.
الو سلام مشاور پایگاه امن و اطلاع رسان دقیقی است که شما عزیزان را در دستیابی به موفقیت های تحصیلی و شغلی حمایت و هدایت می کند.
