Veri Mühendisi Nedir? Maaş, Sorumluluklar ve Yol Haritası

Veri, yeni petrol. Ancak bu petrolü kim çıkarıyor ve rafine ediyor? Veri mühendisleri! Veri mühendisleri, ham veriyi analiz ve modelleme için kullanılabilen yüksek kaliteli verilere dönüştürmek için sistemler tasarlar ve geliştirir.

Herhangi bir veri merkezli organizasyonun ilk adımı, çeşitli kaynaklardan veri toplamak. Veri daha sonra gerekli formata dönüştürülür ve veri altyapısına yüklenir. Veri bilimcileri ve analistleri daha sonra verileri erişebilir ve iş sorunlarını çözmek için içgörüler elde edebilir. Veri mühendisi bu tüm süreci yönetir. Veri mühendisleri olmadan, organizasyonlar verilerini etkili bir şekilde kullanamayacak ve bu da iş fırsatlarının kaybına neden olabilir.

Veri mühendisliği aynı zamanda yüksek ücretli bir kariyer. Glassdoor‘un tahminine göre, ABD’deki median veri mühendisi maaşı yıllık 113.784 dolar.

Bu blogda, neden veri mühendisi olunması gerektiğini, sorumlulukları ve yüksek becerili bir veri mühendisi olma yol haritasını tartışacağız ve ayrıca bir veri mühendisinin bir veri bilimcisinden nasıl farklı olduğunu ele alacağız.

Veri Mühendisi Olmanın Nedenleri

Veri mühendisleri ihtiyaç duyulan kişiler. Bir şirketin veri stratejisinin ayrılmaz bir parçası çünkü veri üretimi, hacmi ve çeşitliliği hızla artıyor.

2025 yılı sonuna kadar, 180 zettabayt veri yaratılacak, yakalanacak ve tüketilecek. Bu kadar büyük miktarda ham veriyi işleyebilmek için veri mühendislerine ihtiyacımız var. Bu kadar yüksek talep, veri ekosisteminde vaat edilen bir kariyer sunuyor.

Veri Mühendisinin Sorumlulukları

Bir veri mühendisinin işi, organizasyonun veri gereksinimlerini anlamak ve temiz, erişilebilir veri sağlayan sistemler oluşturmaktır. Günlük olarak aşağıdaki görevleri gerçekleştirir:

• Veri boru hatlarını tasarlamak, oluşturmak ve bakımını yapmak
• Veri analistleri ve bilimcilerle birlikte veri gereksinimlerini daha iyi anlamak için çalışmak
• Veri kaynaklarını doğrulamak ve veri kalitesine odaklanmak
• Veri düzenlemelerine uyumu sağlamak

Veri Mühendisi Nasıl Olunur?

Veri mühendisi olma yol haritası aşağıdaki gibidir:

1) İlgili Veri Mühendisliği Becerilerini Kazanmak

a) Kodlama

17.000 veri mühendisi iş ilanlarının analizine göre, %70’den fazla işveren Python ve SQL’de uzman olan adayları arıyor. Bu nedenle, Python ve SQL öğrenmek veri mühendisi olma yolunda ilk adım olmalı. Ayrıca, Scala ve Java gibi diğer programlama dilleriyle tanışmak size rekabet avantajı sağlayabilir.

b) ETL (Extract, Transform, Load)

ETL, çeşitli kaynaklardan veriyi tek bir depolama alanına çıkarmak, analize yönelik forma dönüştürmek ve veri ambarına yüklemek demektir. ETL boru hatlarını oluşturmak ve bakımını yapmak bir veri mühendisinin sorumluluğundadır. Bu nedenle, Integrate ve Talend gibi ETL araçlarını öğrenmek veri mühendisliği için gerekli.

c) Veri Depolama Sistemleri

Veritabanları, toplanan verilerin depolanması için kullanılır. İlişkisel, NoSQL ve veri gölleri gibi farklı veri depolama türleri hakkında bilgi sahibi olmak आवशimli.

d) Büyük Veri Araçları

Apache Spark, Apache Hadoop ve Apache Hive gibi büyük veri araçlarını anlamak veri mühendisi olmak için gerekli. Bu araçlar, büyük miktarda verinin işlenmesi, depolanması ve sorgulanması için kullanılır.

e) Bulut Bilişim

AWS (Amazon Web Services) ve Microsoft Azure gibi bulut sağlayıcıları, veri depolama ve işleme için ölçeklenebilir hesaplamalı kaynaklar sağlar. Bulut bilişim sertifikaları size çeşitli bulut platformlarının temel ve gelişmiş kavramlarını öğrenme ve uygulama fırsatı sağlar.

f) Yumuşak Beceriler

Bir veri mühendisinin iyi iletişim becerilerine sahip olması, veri bilimcileri ve analistleri gibi diğer takım üyeleriyle işbirliği yapmak için önemlidir. Yaratıcılık ve problem çözme, veri mühendisliği döngüsündeki zorlukları çözmeye yardımcı olabilir.

2) Sertifika Almak

Sertifikalar güvenilirliği artırır ve işvereninizin güvenini kazanmanıza yardımcı olur. Veri mühendisliği sertifikaları, Coursera ve Udemy gibi güvenilir eğitim platformlarından edinilebilir. Bu platformlar, yetenekli eğitimciler tarafından verilen yüksek kaliteli pratik müfredat sunar. Ancak, kurs ve eğitmen değerlendirmelerini oku önce kaydolmadan önce. Ayrıca, profesyonel veri mühendislerinin LinkedIn profillerini ziyaret edebilir ve hangi sertifikaları elde ettiklerini öğrenebilirsiniz. Bu, size hangi araçların veya platformların endüstride şu anda trend olduğunu anlamak için yardımcı olur.

3) Veri Mühendisliği Portföyünüzü Oluşturmak

Bir portföy, bir adayın konuyu anlama düzeyini değerlendirmek için en iyi ölçütlerden biridir. Veri tabanı tasarımı ve geliştirilmesine ilişkin birden çok proje oluşturmak, diğer başvurulardan sizi ayıracaktır. Veri mühendisliği projesini GitHub’a yüklemek ve LinkedIn veya Medium gibi platformlarda bir yürüyüş blog gönderisi paylaşmak, veri becerilerinizi sergilemek için önemli bir adımdır.

4) Giriş Seviyesi Veri Mühendisliği İşini Güvence Altına Almak

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

Veri Mühendisi ile Veri Bilimcisi Arasındaki Ana Farklar

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

Veri mühendisi, Glassdoor‘un 2022’de Amerika’nın En İyi 50 İşinin 7. sırasında yer alıyor. Büyük veri rolleri veri merkezli organizasyonlarda netleştikçe, veri mühendislerine olan talep devam edecek.

Daha fazla AI ile ilgili içerik mi istiyorsunuz? unite.ai‘i ziyaret edin