مسارات الذكاء الاصطناعي 101
ما هو مهندس البيانات؟ الراتب، والمسؤوليات، والخريطة الطريق
البيانات هي النفط الجديد. ولكن من يُستخرج ويُحسن هذا النفط؟ مهندسو البيانات! يصمم مهندسو البيانات ويتطورون أنظمة لتحويل البيانات الخام إلى بيانات عالية الجودة يمكن استخدامها للتحليل والنمذجة.
الخطوة الأولى لأي منظمة تعتمد على البيانات هي جمع البيانات من مصادر متعددة. يتم بعد ذلك تحويل البيانات إلى الشكل المطلوب وتحميلها إلى بنية البيانات. يمكن لمحللين البيانات وعلوميي البيانات الوصول إلى البيانات لاستخراج Informationen وحل مشاكل الأعمال. يقود مهندس البيانات هذا العمل كله. بدون مهندسي البيانات، لن تكون المنظمات قادرة على استخدام بياناتها بشكل فعال، مما قد يؤدي إلى فقدان فرص الأعمال.
هندسة البيانات هي مسار وظيفي مدفوع الأجر جيدًا. وفقًا لتقييم Glassdoor، يبلغ متوسط راتب مهندس البيانات 113,784 دولارًا في السنة في الولايات المتحدة.
في هذا المدونة، سنناقش الأسباب والمسؤوليات والخريطة الطريق لتصبح مهندسًا ماهرًا في هندسة البيانات، وكيف يختلف مهندس البيانات عن عالم البيانات.
لماذا تصبح مهندسًا للبيانات؟
مهندسو البيانات هم الحاجة في الوقت الحالي. إنهم جزء لا يتجزأ من استراتيجية الشركة للبيانات لأن سرعة وكمية وتنوع البيانات التي ننتجها تزيد بسرعة.
من المتوقع أن يُنشأ أكثر من 180 زيتابايت من البيانات بحلول نهاية عام 2025. نحن بحاجة إلى مهندسي بيانات للتعامل مع كمية كبيرة من البيانات الخام. مع这种 الطلب العالي، يوفر مسارًا وظيفيًا واعدًا في نظام البيانات.
مسؤوليات مهندس البيانات
عمل مهندس البيانات هو فهم متطلبات البيانات للشركة وبناء أنظمة لتوفير بيانات نظيفة ومتاحة. يوميًا، يقومون بالمهام التالية:
- تصميم وبناء وصيانة خطوط أنابيب البيانات
- العمل مع محللي البيانات وعلوميي البيانات لفهم متطلبات البيانات بشكل أفضل
- التحقق من مصادر البيانات والتركيز على جودة البيانات
- ضمان الامتثال للوائح المتعلقة بالبيانات
كيف تصبح مهندسًا للبيانات؟
خريطة طريق تصبح مهندسًا للبيانات هي كما يلي:
1) الحصول على مهارات هندسة البيانات ذات الصلة
أ) البرمجة
وفقًا لتحليل 17,000 إعلان وظيفة لمهندسي البيانات، يبحث أكثر من 70% من المتقدمين عن مرشحين ماهرين في لغات Python وSQL. وبالتالي، يجب أن يكون تعلم Python وSQL هو الخطوة الأولى لتصبح مهندسًا للبيانات. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن توفر معرفة لغات البرمجة الأخرى، مثل Scala وJava، ميزة تنافسية.
ب) ETL (استخراج وتحويل وتحميل)
ETL يعني استخراج البيانات من مصادر متعددة إلى مخزن واحد، وتحويلها إلى شكل مناسب للتحليل، وتحميلها إلى مستودع البيانات. إن إنشاء وصيانة خطوط أنابيب ETL هي مسؤولية مهندس البيانات. وبالتالي، من الضروري تعلم أدوات ETL مثل Integrate وTalend للهندسة.
ج) أنظمة تخزين البيانات
تُستخدم قواعد البيانات لتخزين البيانات المجمعة. من الضروري معرفة أنواع تخزين البيانات المختلفة، مثل قواعد البيانات العلائقية وNoSQL والبحيرات.
د) أدوات البيانات الكبيرة
من الضروري فهم أدوات البيانات الكبيرة مثل Apache Spark وApache Hadoop وApache Hive لتصبح مهندسًا للبيانات. تُستخدم هذه الأدوات لمعالجة وتخزين واستعلام كميات كبيرة من البيانات.
ه) الحوسبة السحابية
توفر مزودو الخدمات السحابية مثل AWS (Amazon Web Services) وMicrosoft Azure موارد حسابية قابلة للتطوير لتخزين ومعالجة البيانات. يمكن أن تساعد شهادات الحوسبة السحابية في تعلم المفاهيم الأساسية والمتقدمة لمختلف المنصات السحابية.
و) المهارات الناعمة
يجب أن يكون مهندس البيانات لديه مهارات تواصل جيدة للتعاون مع أعضاء الفريق الآخرين، بما في ذلك علوميي البيانات ومحللوا البيانات. يمكن أن تساعد الإبداع ومهارات حل المشاكل في حل التحديات في دورة حياة هندسة البيانات.
2) الحصول على شهادات
تزيد الشهادات من المصداقية وتكسب ثقة صاحب العمل. يمكن الحصول على شهادات هندسة البيانات من منصات تعليمية موثوقة مثل Coursera وUdemy. لديهم مناهج عملية عالية الجودة تُدرس من قبل معلمين ماهرين. لكن، اقرأ مراجعات الدورات والمعلمين قبل التسجيل. يمكنك أيضًا زيارة ملفات تعريف LinkedIn لمهندسي البيانات المحترفين لمعرفة الشهادات التي حصلوا عليها. سيساعدك ذلك على فهم الأدوات أو المنصات التي تتمتع بالشعبية في الصناعة حاليًا.
3) بناء محفظة هندسة البيانات
المحفظة هي واحدة من أفضل المقاييس لتقييم فهم المرشح للموضوع. يمكن أن يُميزك إنشاء مشاريع متعددة تتعلق بتصميم وتطوير قواعد البيانات من المتقدمين الآخرين. تحميل مشروع هندسة البيانات على GitHub ومشاركة منشور مدونة حول المشروع على منصات مثل LinkedIn أو Medium هو خطوة مهمة لعرض مهاراتك في البيانات.
4) الحصول على وظيفة هندسة البيانات 初级
في معظم الحالات، ليست هندسة البيانات وظيفة初级. يمكن أن يكون الحصول على وظيفة初级 كمحلل بيانات بداية جيدة. مع اكتسابك للمزيد من الخبرة والمهارات، يمكنك العمل حتى وظيفة مهندس بيانات.
الفرق الرئيسي بين مهندس البيانات وعالم البيانات
على الرغم من وجود بعض التشابهات بين المهارات والأدوات المستخدمة من قبل علوميي البيانات ومهندسي البيانات، هناك بعض الاختلافات الواضحة بينهما وهي كما يلي:
| المعامل | مهندس البيانات | عالم البيانات |
| المسؤوليات | إنشاء بنية تحتية للبيانات (مستودعات البيانات، البحيرات، إلخ.) للتحليل هو المسؤولية الرئيسية لمهندس البيانات | مسؤول عالم البيانات عن العثور على أنماط مخفية، وبناء نماذج، وصنع تنبؤات على بيانات غير مرئية |
| الخبرة | الخبرة في تصميم قواعد البيانات وعمليات ETL باستخدام Python وSQL وJava | البراعة في تحليل البيانات وتحليلها إحصائيًا و学习 الآلة باستخدام Python أو R |
| الأدوات | قواعد البيانات SQL، MongoDB، Apache Spark، Apache Hadoop، والمنصات السحابية (AWS، GCP، إلخ.) | Pandas، Scikit-Learn، Tableau، PyTorch/TensorFlow، والمنصات السحابية |
| الغرض النهائي | توفير بيانات عالية الجودة ومتاحة | حل مشاكل الأعمال المعقدة ومساعدة الشركات على اتخاذ قرارات مدفوعة بالبيانات |
يأتي مهندس البيانات في المرتبة السابعة في قائمة أفضل 50 وظيفة في أمريكا لشركة Glassdoor لعام 2022. مع وضوح أدوار البيانات الكبيرة في المنظمة التي تعتمد على البيانات، سيتواصل الطلب على مهندسي البيانات.
هل تريد المزيد من المحتوى المتعلق بالذكاء الاصطناعي؟ زور unite.ai
