डेटा इंजीनियर क्या है? वेतन, जिम्मेदारियां, और रोडमैप

डेटा नया तेल है। लेकिन यह तेल कौन निकालता है और शुद्ध करता है? डेटा इंजीनियर! डेटा इंजीनियर रॉ डेटा को उच्च गुणवत्ता वाले डेटा में बदलने के लिए सिस्टम डिज़ाइन और विकसित करते हैं जो विश्लेषण और मॉडलिंग के लिए उपयोग किए जा सकते हैं।

किसी भी डेटा-केंद्रित संगठन का पहला कदम विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करना है। डेटा को तब आवश्यक प्रारूप में परिवर्तित किया जाता है और डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर में लोड किया जाता है। डेटा वैज्ञानिक और विश्लेषक डेटा एक्सेस कर सकते हैं और व्यवसायिक समस्याओं का समाधान करने के लिए अंतर्दृष्टि निकाल सकते हैं। डेटा इंजीनियर इस पूरी प्रक्रिया का नेतृत्व करता है। डेटा इंजीनियर के बिना, संगठन अपने डेटा का प्रभावी ढंग से उपयोग करने में असमर्थ होंगे, जिससे व्यवसायिक अवसरों का नुकसान हो सकता है।

डेटा इंजीनियरिंग एक उच्च-वेतन वाला करियर भी है। ग्लासडोर के अनुमान के अनुसार, संयुक्त राज्य अमेरिका में डेटा इंजीनियर का मध्य वेतन $113,784 प्रति वर्ष है।

इस ब्लॉग में, हम डेटा इंजीनियर बनने के कारणों, जिम्मेदारियों, और रोडमैप पर चर्चा करेंगे, और डेटा इंजीनियर और डेटा वैज्ञानिक के बीच के अंतर को समझाएंगे।

डेटा इंजीनियर क्यों बनें?

डेटा इंजीनियर घड़ी की जरूरत है। वे कंपनी की डेटा रणनीति का एक अभिन्न अंग हैं क्योंकि हम जिस गति से डेटा उत्पादित कर रहे हैं, उसकी मात्रा और विविधता तेजी से बढ़ रही है।

2025 के अंत तक, 180 ज़ेटाबाइट्स से अधिक डेटा बनाया, कब्जा कर लिया जाएगा और उपभोग किया जाएगा। इतने बड़े पैमाने पर रॉ डेटा को संभालने के लिए हमें डेटा इंजीनियर की आवश्यकता है। इतनी उच्च मांग के साथ, यह डेटा पारिस्थितिकी तंत्र में एक वादा करने वाला करियर प्रदान करता है।

डेटा इंजीनियर की जिम्मेदारियां

एक डेटा इंजीनियर का काम संगठन की डेटा आवश्यकताओं को समझना और स्वच्छ, सुलभ डेटा प्रदान करने के लिए सिस्टम बनाना है। दैनिक आधार पर, वे निम्नलिखित कार्य करते हैं:

• डेटा पाइपलाइनों को डिज़ाइन करना, बनाना और बनाए रखना
• डेटा विश्लेषकों और वैज्ञानिकों के साथ काम करना ताकि वे डेटा आवश्यकताओं को बेहतर ढंग से समझ सकें
• डेटा स्रोतों को मान्य करना और डेटा गुणवत्ता पर ध्यान केंद्रित करना
• डेटा नियमों के अनुपालन को सुनिश्चित करना

डेटा इंजीनियर कैसे बनें?

डेटा इंजीनियर बनने का रोडमैप निम्नलिखित है:

1) प्रासंगिक डेटा इंजीनियरिंग कौशल प्राप्त करना

ए) कोडिंग

17,000 डेटा इंजीनियर नौकरी पोस्टिंग के विश्लेषण के अनुसार, 70% से अधिक भर्तीकर्ता पायथन और एसक्यूएल में प्रवीण उम्मीदवारों की तलाश में हैं। इसलिए, पायथन और एसक्यूएल सीखना डेटा इंजीनियर बनने का पहला कदम होना चाहिए। इसके अलावा, स्काला और जावा जैसी अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं की जानकारी आपको एक प्रतिस्पर्धी लाभ दे सकती है।

बी) ईटीएल (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, लोड)

ईटीएल का अर्थ है विभिन्न स्रोतों से डेटा निकालना, इसे विश्लेषण के लिए इच्छित रूप में परिवर्तित करना और इसे डेटा वेयरहाउस में लोड करना। ईटीएल पाइपलाइन बनाना और बनाए रखना डेटा इंजीनियर की जिम्मेदारी है। इसलिए, इंटीग्रेट और टैलेंड जैसे ईटीएल टूल सीखना डेटा इंजीनियरिंग के लिए आवश्यक है।

सी) डेटा स्टोरेज सिस्टम

डेटाबेस एकत्रित डेटा को स्टोर करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। रिलेशनल, नोस्क्यूएल और डेटा लेक्स के रूप में विभिन्न डेटा स्टोरेज प्रकारों के साथ परिचित होना आवश्यक है।

डी) बिग डेटा टूल

अपाचे स्पार्क, अपाचे हडूप और अपाचे हाइव जैसे बिग डेटा टूल को समझना डेटा इंजीनियर बनने के लिए आवश्यक है। इन टूल्स का उपयोग बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने, स्टोर करने और प्रश्न करने के लिए किया जाता है।

ई) क्लाउड कंप्यूटिंग

क्लाउड प्रदाता जैसे एएमएजेड (अमेज़न वेब सेवाएं) और माइक्रोसॉफ्ट एज्योर डेटा स्टोरेज और प्रोसेसिंग के लिए स्केलेबल कंप्यूटेशनल संसाधन प्रदान करते हैं। क्लाउड कंप्यूटिंग प्रमाणीकरण आपको विभिन्न क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म की मूलभूत और उन्नत अवधारणाओं को सीखने और अभ्यास करने में मदद कर सकते हैं।

एफ) सॉफ्ट स्किल

एक डेटा इंजीनियर को डेटा वैज्ञानिकों और डेटा विश्लेषकों सहित अन्य टीम के सदस्यों के साथ सहयोग करने के लिए अच्छी संचार कौशल होनी चाहिए। रचनात्मकता और समस्या-समाधान डेटा इंजीनियरिंग लाइफसाइकल में चुनौतियों का समाधान करने में मदद कर सकते हैं।

2) प्रमाणीकरण प्राप्त करना

प्रमाणीकरण विश्वसनीयता बढ़ाता है और आपके नियोक्ता का विश्वास हासिल करने में मदद करता है। डेटा इंजीनियरिंग प्रमाणीकरण कोर्सेरा और यूडेमी जैसे विश्वसनीय शैक्षिक प्लेटफ़ॉर्म से प्राप्त किए जा सकते हैं। उन्होंने उच्च गुणवत्ता वाले व्यावहारिक पाठ्यक्रम हैं जो कुशल शिक्षकों द्वारा सिखाए जाते हैं। हालांकि, पंजीकरण करने से पहले पाठ्यक्रम और प्रशिक्षक की समीक्षा पढ़ें। आप पेशेवर डेटा इंजीनियरों के लिंक्डइन प्रोफाइल भी देख सकते हैं ताकि यह जानने में मदद मिले कि कौन से प्रमाणीकरण वर्तमान में उद्योग में प्रवृत्त हैं।

3) अपना डेटा इंजीनियरिंग पोर्टफोलियो बनाना

एक पोर्टफोलियो उम्मीदवार की विषय की समझ का मूल्यांकन करने के लिए एक अच्छा मापदंड है। डेटाबेस डिज़ाइन और विकास से संबंधित कई परियोजनाएं बनाना आपको अन्य आवेदकों से अलग कर सकता है। अपनी डेटा इंजीनियरिंग परियोजना को गिटहब पर अपलोड करना और लिंक्डइन या मीडियम जैसे प्लेटफ़ॉर्म पर एक वॉकथ्रू ब्लॉग पोस्ट साझा करना अपने डेटा कौशल को प्रदर्शित करने के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है।

4) एक प्रवेश स्तर की डेटा इंजीनियरिंग नौकरी सुरक्षित करना

आमतौर पर, डेटा इंजीनियरिंग एक प्रवेश स्तर की स्थिति नहीं है। डेटा विश्लेषक के रूप में एक प्रवेश स्तर की नौकरी प्राप्त करना एक अच्छी शुरुआत हो सकती है। जैसे ही आप अधिक अनुभव और कौशल प्राप्त करते हैं, आप डेटा इंजीनियर की स्थिति में काम कर सकते हैं।

डेटा इंजीनियर और डेटा वैज्ञानिक के बीच मुख्य अंतर

हालांकि डेटा वैज्ञानिक और डेटा इंजीनियर द्वारा उपयोग किए जाने वाले कौशल और टूल के बीच कुछ समानताएं हैं, उनके बीच कुछ विशिष्ट अंतर हैं जो निम्नलिखित हैं:

डेटा इंजीनियर 2022 के लिए ग्लासडोर की 50 सर्वश्रेष्ठ नौकरियों में 7वें स्थान पर है। जब बड़े डेटा भूमिकाएं डेटा-केंद्रित संगठन में स्पष्ट हो जाती हैं, तो डेटा इंजीनियरों की मांग बढ़ना जारी रहेगी।

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