۱۰ مهارت کلیدی مهندسین داده برای موفقیت در دنیای Data Engineering

مهندسین داده نقش بسیار مهمی در تبدیل داده‌های خام به اطلاعات ارزشمند برای کسب‌وکارها ایفا می‌کند. امروزه سازمان‌ها حجم عظیمی از داده تولید می‌کنند و بدون وجود زیرساخت‌های مناسب برای جمع‌آوری، پردازش و مدیریت این داده‌ها، استفاده مؤثر از آن‌ها تقریباً غیرممکن خواهد بود. در این میان، مهندسین داده افرادی هستند که با طراحی معماری داده، ساخت خطوط لوله داده و مدیریت جریان اطلاعات، مسیر استفاده از داده‌ها برای تحلیل و تصمیم‌گیری را هموار می‌کنند.

اما تبدیل شدن به یک مهندس داده موفق فقط به دانستن چند ابزار محدود نمی‌شود. این نقش ترکیبی از مهارت‌های فنی، درک معماری داده و توانایی کار با سیستم‌های پیچیده است. در این مقاله با مهارت کلیدی مهندسین داده نیک آموز آشنا می‌شویم؛ مهارت‌هایی که دانستن آن‌ها می‌تواند مسیر ورود شما به دنیای Data Engineering را هموارتر کند و به رشد حرفه‌ای شما کمک کند.

۱۰ مهارت پایه مهندسان داده؛ نگاهی کلی به مهندسی داده

مهندسین داده، رویاپردازان پیشرو هستند که الزامات کسب و کار را به الزامات فنی تبدیل می کنند و استانداردها و اصول داده را تعریف می کنند. و مفهوم سازی و طراحی چارچوب مدیریت داده های سازمانی برای سازمان را برعهده دارند. این چارچوب فرآیندهای مورد استفاده برای برنامه ریزی، انتخاب، فعال کردن، ایجاد، به دست آوردن، نگهداری، استفاده، بایگانی، بازیابی، کنترل و پاک کردن داده ها را توصیف می کند.

مسئولیت های مهندسین داده

مهندسی داده یک زمینه نسبتاً جدید است و به همین دلیل، تفاوت زیادی در مسئولیت های شغلی واقعی در شرکت های مختلف وجود دارد:

• چارچوب معماری داده‌ها، استانداردها و اصول را تعریف می‌کنند، این اصول مانند: مدل سازی، امنیت، جمع‌آوری داده‌های مرجع مانند کدهای محصول و دسته بندی‌های مشتری، و هماهنگ‌سازی داده‌های اصلی مانند مشتریان، فروشندگان، مواد و کارمندان.
• مهندس داده یک الگویی را تعریف می‌کند تا دیگران بتوانند برای بهبود عملکرد سیستم از آن الگو استفاده کنند.
• جریان‌های داده را تحت کنترل خود دارد، یعنی کدام بخش از سازمان داده تولید می‌کند، کدام بخش برای عملکرد به داده نیاز دارد، جریان داده چگونه مدیریت می‌شود، و چگونه داده‌ها انتقال پیدا میکند.
• استخراج: استخراج داده‌ها از هر تعداد منبع. منبع می تواند یک API خارجی، فضای ذخیره‌سازی ابری، پایگاه داده، فایل های ثابت و غیره باشد.
• تبدیل: این مرحله شامل تبدیل داده‌ها است. برخی از تبدیل‌های رایج عبارتند‌از: نقشه‌برداری، فیلتر کردن، غنی سازی، تغییر ساختار داده‌ها (مانند غیرعادی کردن داده‌ها) و تجمیع می‌باشد.

چگونه مهندس داده شویم؟

مهندس داده یک نقش در حال تکامل است و هیچ گواهینامه یا برنامه آموزشی در سطح صنعت برای مهندسان داده وجود ندارد. مهندسان داده معمولا در حین کار به عنوان مهندس داده و دانشمند داده کار را یاد میگیرند و به یک مهندس داده با سال ها تجربه در طراحی داده، مدیریت داده ها و کار انبارداری داده به پیشرفت می‌رسد.

در یک مهندس داده به دنبال چه چیزی باشیم؟

اکثر مهندسین داده دارای مدرک در فناوری اطلاعات، علوم کامپیوتر، مهندسی کامپیوتر یا رشته های مرتبط هستند. مهندسین داده خوب، درک کاملی از پایگاه‌های داده، برنامه‌ها و نرم افزارهایی که از پایگاه‌های داده استفاده می‌کنند، دارند. آن‌ها مدل‌سازی داده‌ها، از جمله توسعه مفهوم و بهبود پایگاه داده را درک می کنند مهندسین داده این توانایی را دارند که:

• مدل های پردازش داده را طراحی کنند و مدل کسب و کار مورد نظر خود را پیاده سازی کنند.
• با رسم نمودار موجودیت‌های داده‌های کلیدی و مهم را نشان می‌دهند.
• مهندسین داده به مهارت در ریاضیات، علوم کامپیوتر، مهارت های مدیریت داده و توانایی تجزیه و تحلیل و ارائه اطلاعات آماری نیاز دارند.

۱۰ مهارت کلیدی که به شما کمک می کند مهندس داده شوید

• لینوکس: اکثر برنامه‌ها بر روی سیستم‌های لینوکس ساخته شده‌اند، بنابراین درک نحوه کار با آن‌ها بسیار مهم است.
• SQL: برای دسترسی به داده‌ها مهم است، چه برای تجزیه و تحلیل داده‌های در حال اجرا باشد و چه برای استفاده برای کارهای دیگر.
• اسکریپت: دانش یک زبان برنامه‌نویسی مانند scripting bash یا python برای خودکار کردن چندین مرحله مورد نیاز برای پردازش داده‌ها بسیار مفید است.
• ذخیره‌سازی داده‌های توزیع‌شده: آگاهی از نحوه عملکرد ذخیره داده‌های توزیع شده مانند HDFS یا AWS S3 ودانستن مفاهیمی مانند تکثیر داده ها، سریال‌سازی، ذخیره‌سازی داده‌های پارتیشن‌بندی‌ شده و قطعه‌سازی فایل‌ها.
• پردازش داده های توزیع شده: دانش در مورد نحوه پردازش داده‌ها به صورت توزیع شده.
• ساخت خطوط لوله داده: دانش نحوه اتصال سیستم‌های مختلف داده برای ایجاد خط لوله داده.
• پایگاه داده: آگاهی از نحوه عملکرد پایگاه داده‌ها و زمان استفاده از آن‌ها.
• سیستم‌های نوبت دهی: آشنایی با سیستم‌های نوبت‌دهی و زمان و نحوه استفاده از آن‌ها.
• پردازش جریان: دانش پردازش جریان و نحوه استفاده از آن‌ها.
• زبان JVM: دانش یک زبان مبتنی بر JVM مانند جاوا یا اسکالا بسیار مفید خواهد بود، زیرا اکثر ابزارهای پردازش داده منبع باز با استفاده از زبان‌های JVM نوشته می‌شوند.

مهارت‌های مکمل برای موفقیت در تیم‌های چابک

در کنار مهارت‌های فنی، یکی از نیازهای مهم برای مهندسین داده، توانایی کار مؤثر در تیم‌های چابک و ارتباط‌گیری در جلسات گروهی مانند اسکرام است. در این ویدیو، به پرسش‌ها و چالش‌های رایج در اجرای اسکرام پرداخته می‌شود که می‌تواند در تقویت مهارت‌های تیمی و حرفه‌ای شما مؤثر باشد.

مهندسان و مدیریت داده‌ها

اغلب داده‌های شرکت درانبار داده قرار می‌گیرند. مسئولیت‌های یک مهندس داده در این زمینه عبارت است از:

• مدل‌سازی داده‌های انبار: داده‌ها را برای پرس‌وجوهای تحلیلی مدل‌سازی می‌کند، که معمولا عبارت‌اند از پرسوجوهای تجمعی در جداول بزرگ. مدل‌سازی در اینجا شامل اعمال پارتیشن‌های مناسب در جداول است.
• عملکرد انبار: مطمئن شوید که درخواست‌ها سریع هستند و انبار می‌تواند در صورت نیاز سریعا داده‌ها را باهم مقایسه کند.
• کیفیت داده: تضمین کیفیت داده در انبار داده.

برنامه ریزی، اجرا و نظارت برخطوط لوله داده

مهندسین داده همچنین مسئول برنامه ریزی خطوط لوله ETL، اطمینان از اجرا و نظارت بر آن‌ها را برعهده دارند. یک سری کارهای دیگر مانند:

• برنامه‌ریزی خطوط لوله داده برای اجرا در یک برنامه زمانی خاص یا در پاسخ به برخی رویدادها.
• اجرای خطوط لوله داده و اطمینان از اینکه آن‌ها می‌توانند، مجوزهای مناسب داشته باشند و غیره.
• نظارت بر خطوط لوله داده برای خرابی‌ها، بن بست‌ها و وظایف طولانی مدت.
• مدیریت ابرداده مانند زمان اجرا، زمان پایان به پایان، دلایل شکست و غیره … را هم برعهده دارند.

ارائه داده به کاربران نهایی

هنگامی که داده‌ها در انبار داده نگهداری می‌شود وقت آن است که آن را به کاربر نهایی ارائه دهید. کاربر نهایی می‌تواند تحلیلگران یک برنامه کاربردی، مشتریان خارجی و غیره باشد. بسته به کاربر نهایی ممکن است مجبور باشید داده‌های خود را تغییراتی دهید. استراتژی داده برای شرکت مهندسان داده درگیر ارائه استراتژی داده برای شرکت هستند. این کارشامل:

• تصمیم گیری در مورد اینکه چه داده‌هایی را جمع‌آوری کنید، چگونه آن‌ها را جمع‌آوری کنید و به طور ایمن ذخیره کنید.
• آموزش به کاربران نهایی در مورد نحوه استفاده موثر از داده‌ها.
• تصمیم‌گیری در مورد اینکه چه داده‌هایی (در صورت وجود) با مشتریان خارجی به اشتراک گذاشته شود.

استقرار مدل ها برای تولید

دانشمندان و تحلیلگران داده مدل های پیچیده‌ای را توسعه می‌دهند که از نزدیک عملکرد یک فرآیند تجاری خاص را نشان می‌دهد. وقتی زمان استقرار این مدل‌ها فرا می‌رسد، مهندسین داده معمولا کسانی هستند که آن‌ها را برای استفاده در یک محیط تولید بهینه می‌کنند.

سخن پایانی مهارت کلیدی مهندسین داده 

امیدواریم این مقاله به شما درک خوبی از مسئولیت های مختلفی که ممکن است یک مهندس داده بر عهده بگیرد، به شما بدهد. تعداد مسئولیت هایی که ممکن است داشته باشید به شرکت، ساختار تیم و حجم کاری بستگی دارد. هدف اصلی تیم‌های مهندسی داده، امکان استفاده در سطح شرکت از داده‌ها برای تصمیم‌گیری است. معمولا هر چه شرکت بزرگتر باشد، مسئولیت‌های شما محدودتر و عمیق‌تر می‌شود. می‌توانید از این به عنوان یک لیست برای شناسایی حوزه‌های مورد علاقه خود استفاده کنید و مطمئن شوید که مسئولیت‌های شغلی شما با آن‌ها مطابقت دارد.

سوالات متداول مهارت کلیدی مهندسین داده 

۱. مهندسین داده چه نقشی در سازمان‌ها دارد؟

مهندسین داده مسئول طراحی و مدیریت زیرساخت‌های داده در سازمان است. او نیازهای کسب‌وکار را به راهکارهای فنی تبدیل می‌کند و با ایجاد معماری داده، خطوط لوله داده و مدیریت جریان اطلاعات، امکان تحلیل و استفاده مؤثر از داده‌ها را فراهم می‌کند.

۲. چرا مهندسی داده برای سازمان‌ها اهمیت دارد؟

سازمان‌ها روزانه حجم زیادی از داده تولید می‌کنند. بدون وجود زیرساخت مناسب برای جمع‌آوری، پردازش و مدیریت این داده‌ها، استفاده از آن‌ها دشوار خواهد بود. مهندسی داده به سازمان‌ها کمک می‌کند داده‌ها را به اطلاعات ارزشمند برای تصمیم‌گیری تبدیل کنند.

۳. مهم‌ترین مهارت‌های فنی مورد نیاز یک مهندس داده چیست؟

از مهم‌ترین مهارت‌ها می‌توان به کار با لینوکس، SQL، برنامه‌نویسی با زبان‌هایی مانند Python، آشنایی با پایگاه‌های داده، طراحی خطوط لوله داده و کار با سیستم‌های پردازش و ذخیره‌سازی داده‌های توزیع‌شده اشاره کرد.

۴. خط لوله داده (Data Pipeline) چیست؟

خط لوله داده مجموعه‌ای از فرآیندها است که داده‌ها را از منابع مختلف دریافت می‌کند، آن‌ها را پردازش و تبدیل می‌کند و در نهایت برای تحلیل یا استفاده در سیستم‌های دیگر در اختیار کاربران قرار می‌دهد.

۵. مهندسین داده چگونه با داده‌های حجیم کار می‌کنند؟

برای مدیریت داده‌های بزرگ از فناوری‌های پردازش و ذخیره‌سازی توزیع‌شده استفاده می‌شود. این سیستم‌ها داده‌ها را در چندین سرور ذخیره و پردازش می‌کنند تا بتوان حجم بالایی از داده را با سرعت و کارایی مناسب مدیریت کرد.

۶. مهندسین داده چه نقشی در انبار داده دارند؟

در انبار داده، مهندسین داده مسئول مدل‌سازی داده‌ها، بهینه‌سازی عملکرد پرس‌وجوها، تضمین کیفیت داده و مدیریت فرآیندهای انتقال و پردازش داده هستند تا داده‌ها به‌صورت قابل استفاده برای تحلیل در دسترس قرار گیرند.

۷. آیا مهندسین داده در استقرار مدل‌های داده و تحلیلی نقش دارند؟

بله، زمانی که مدل‌های تحلیلی یا یادگیری ماشین توسعه داده می‌شوند، مهندسین داده معمولاً وظیفه آماده‌سازی زیرساخت و بهینه‌سازی این مدل‌ها برای اجرا در محیط‌های عملیاتی و تولیدی را بر عهده دارند.

اگر به این موضوع علاقه دارید، این مقالات را هم ببینید:

• راه اندازی یک پروژه مهندسی داده برای تازه کاران
• تکامل معماری‌های داده از Data Warehouse تا Data Lake و Data Lakehouse
• گذشته، حال و آینده معماری داده
• ۵ ترند مهندسی ETL در سال ۲۰۲۴ که شما را شگفت‌‌زده می‌کنند

منبع

https://startdataengineering.com