Veri Mühendisi Nedir? Maaş, Sorumluluklar ve Yol Haritası

Veri yeni yağdır. Peki bu yağı kim çıkarıyor ve rafine ediyor? Veri mühendisleri! Veri mühendisleri, ham verileri analiz ve modelleme için kullanılabilecek yüksek kaliteli verilere dönüştürmek için sistemler tasarlar ve geliştirir.

Herhangi bir veri merkezli organizasyonun ilk adımı, farklı kaynaklardan veri toplamaktır. Veriler daha sonra gerekli formata dönüştürülür ve veri altyapısına yüklenir. Veri bilimcileri ve analistleri daha sonra içgörü elde etmek ve iş sorunlarını çözmek için verilere erişebilir. Veri mühendisi tüm bu süreci yönetir. Veri mühendisleri olmadan kuruluşlar, verilerini etkin bir şekilde kullanamayacak ve bu da iş fırsatlarının kaybedilmesine yol açabilecektir.

Veri mühendisliği de yüksek maaşlı bir kariyerdir. göre Cam kapılar tahminen, medyan veri mühendisi maaşı Amerika Birleşik Devletleri'nde yılda 113,784 dolar.

Bu blogda, çok yetenekli bir veri mühendisi olmanın nedenlerini, sorumluluklarını ve yol haritasını ve bir veri mühendisinin bir veri bilimcisinden nasıl farklı olduğunu tartışacağız.

Neden Veri Mühendisi Olmalısınız?

Veri mühendisleri, saatin ihtiyacıdır. Verileri ürettiğimiz hız, hacim ve çeşitlilik hızla arttığından, bunlar bir şirketin veri stratejisinin ayrılmaz bir parçasıdır.

2025 yılı sonuna kadar, 180 zettabayt kadar veri oluşturulacak, yakalanacak ve tüketilecektir. Bu kadar büyük miktarda ham veriyi işlemek için veri mühendislerine ihtiyacımız var. Bu kadar yüksek talep ile veri ekosisteminde umut verici bir kariyer sunuyor.

Bir Veri Mühendisinin Sorumlulukları

Bir veri mühendisinin işi, kuruluşun veri gereksinimlerini anlamak ve temiz, erişilebilir veriler sağlamak için sistemler oluşturmaktır. Günlük olarak, aşağıdaki görevleri yerine getirirler:

• Veri boru hatlarını tasarlama, oluşturma ve sürdürme
• Veri gereksinimlerini daha iyi anlamak için veri analistleri ve bilim insanlarıyla birlikte çalışmak
• Veri kaynaklarının doğrulanması ve veri kalitesine odaklanma
• Veri düzenlemelerine uygunluğun sağlanması

Nasıl Veri Mühendisi Olunur?

Veri mühendisi olmanın yol haritası aşağıdaki gibidir:

1) İlgili Veri Mühendisliği Becerilerini Kazanmak

a) Kodlama

Bir göre analiz 17,000 veri mühendisi iş ilanından işe alım görevlilerinin %70'inden fazlası Python ve SQL'de yetkin adaylar arıyor. Bu nedenle, Python ve SQL öğrenmek veri mühendisi olmanın ilk adımı olmalıdır. Ayrıca, Scala ve Java gibi diğer programlama dillerine aşinalık size rekabet avantajı sağlayabilir.

b) ETL (Ayıkla, Dönüştür, Yükle)

ETL, çeşitli kaynaklardan verilerin tek bir depoya çıkarılması, analize yönelik bir forma dönüştürülmesi ve bir veri ambarına yüklenmesi anlamına gelir. ETL işlem hatları oluşturma ve sürdürme, bir veri mühendisinin sorumluluğundadır. Bu nedenle, ETL araçlarını öğrenmek gibi Birleştirmek ve Talend veri mühendisliği için gereklidir.

c) Veri Depolama Sistemleri

Veritabanları, toplanan verileri depolamak için kullanılır. Farklı veri depolama türleri olarak ilişkisel, NoSQL ve veri göllerine aşinalık önemlidir.

d) Büyük Veri Araçları

Veri mühendisi olmak için Apache Spark, Apache Hadoop ve Apache Hive gibi büyük veri araçlarını anlamak gerekir. Bu araçlar, büyük hacimli verileri işlemek, depolamak ve sorgulamak için kullanılır.

e) Bulut Bilişim

AWS (Amazon Web Services) ve Microsoft Azure gibi bulut sağlayıcıları, veri depolama ve işleme için ölçeklenebilir bilgi işlem kaynakları sağlar. Bulut bilişim sertifikaları çeşitli bulut platformlarının temel ve gelişmiş kavramlarını öğrenmenize ve uygulamanıza yardımcı olabilir.

f) Yumuşak Beceriler

Bir veri mühendisi, veri bilimcileri ve veri analistleri dahil olmak üzere diğer ekip üyeleriyle işbirliği yapmak için iyi iletişim becerilerine sahip olmalıdır. Yaratıcılık ve problem çözme, veri mühendisliği yaşam döngüsündeki zorlukların çözülmesine yardımcı olabilir.

2) Sertifika Almak

Sertifikalar güvenilirliği artırır ve işvereninizin güvenini kazanır. Veri mühendisliği sertifikaları, Coursera ve Udemy gibi güvenilir eğitim platformlarından alınabilir. Nitelikli eğitimciler tarafından öğretilen yüksek kaliteli bir pratik müfredata sahiptirler. Ancak, kendinizi kaydetmeden önce kurs ve eğitmen incelemelerini okuyun. Profesyonel veri mühendislerinin hangi sertifikaları aldıklarını öğrenmek için LinkedIn profillerini de ziyaret edebilirsiniz. Sektörde şu anda hangi araçların veya platformların trend olduğunu daha iyi anlamanızı sağlayacaktır.

3) Veri Mühendisliği Portföyünüzü Oluşturma

Portföy, bir adayın konuyla ilgili anlayışını değerlendirmek için en iyi ölçütlerden biridir. Veritabanı tasarımı ve geliştirmesi ile ilgili birden fazla proje oluşturmak sizi diğer başvuru sahiplerinden ayırabilir. Veri mühendisliği projenizi GitHub'a yüklemek ve LinkedIn veya Medium gibi platformlarda bir izlenecek yol blog yazısı paylaşmak, veri becerilerinizi sergilemek için önemli bir adımdır.

4) Giriş Düzeyinde Bir Veri Mühendisliği İşini Güvenceye Alma

Çoğu durumda, veri mühendisliği giriş seviyesi bir pozisyon değildir. Veri analisti olarak giriş seviyesinde bir iş bulmak iyi bir başlangıç ​​olabilir. Daha fazla deneyim ve beceri kazandıkça, bir veri mühendisi pozisyonuna kadar çalışabilirsiniz.

Veri Mühendisi ve Veri Bilimcisi Arasındaki Büyük Farklar

Veri bilimcileri ve veri mühendisleri tarafından kullanılan beceriler ve araçlar arasında bazı benzerlikler olsa da, aralarında aşağıdaki gibi bazı belirgin farklılıklar vardır:

Veri mühendisi 7. sırada geliyor Cam kapılar 50 için Amerika'daki En İyi 2022 İş. Veri merkezli organizasyondaki büyük veri rolleri netleştikçe, veri mühendislerine olan talep artmaya devam edecek.

AI ile ilgili daha fazla içerik mi istiyorsunuz? Ziyaret etmek birleştirmek.ai