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 yüksek kaliteli veriye dönüştürecek sistemler tasarlar ve geliştirir.

Her veri odaklı organizasyonun ilk adımı, çeşitli kaynaklardan veri toplamak. Veri daha sonra analiz için gereken formata dönüştürülür ve veri altyapısına yüklenir. Veri bilimcileri ve analistleri daha sonra verilere erişerek içgörüler elde edebilir ve iş sorunlarını çözebilir. Veri mühendisi bu süreci yönetir. Veri mühendisleri olmadan, organizasyonlar verilerini etkili bir şekilde kullanamayacak ve iş fırsatlarını kaybetme riskiyle karşı karşıya kalacaktır.

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

Bu blogda, neden veri mühendisi olunması gerektiğini, sorumluluklarını ve yüksek nitelikli bir veri mühendisi olmak için gereken yol haritasını tartışacağız ve ayrıca bir veri mühendisinin bir veri bilimcisinden nasıl farklı olduğunu öğreneceğiz.

Neden Veri Mühendisi Olunmalı?

Veri mühendisleri, şirketlerin veri stratejisinin önemli bir parçasıdır. Çünkü veri üretimi, hacmi ve çeşitliliği hızla artıyor.

2025 yılına kadar, 180 zettabaytın üzerinde veri yaratılacak, yakalanacak ve tüketilecek. Bu kadar büyük miktarda ham veriyi işleyebilmek için veri mühendislerine ihtiyacımız var. Bu yüksek talep, veri ekosisteminde umut verici bir kariyer sunuyor.

Veri Mühendisinin Sorumlulukları

Veri mühendisinin görevi, 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 uyum sağlamak

Veri Mühendisi Nasıl Olunur?

Veri mühendisi olmak için gereken yol haritası aşağıdaki gibidir:

1) İlgili Veri Mühendisliği Becerilerini Kazanmak

a) Kodlama

17.000’den fazla veri mühendisi iş ilanı analizine göre, %70’den fazla işveren Python ve SQL bilen adayları arıyor. Bu nedenle, veri mühendisi olmak için ilk adım Python ve SQL öğrenmek olmalıdır. Ayrıca, Scala ve Java gibi diğer programlama dillerini bilmek 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 anlamına gelir. ETL boru hatlarını oluşturmak ve bakımını yapmak veri mühendisinin sorumluluğundadır. Bu nedenle, Integrate ve Talend gibi ETL araçlarını öğrenmek veri mühendisliği için gereklidir.

c) Veri Depolama Sistemleri

Toplanan verilerin depolanması için veritabanları kullanılır. İlişkisel, NoSQL ve veri gölleri gibi farklı veri depolama türleri hakkında bilgi sahibi olmak önemlidir.

d) Büyük Veri Araçları

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

e) Bulut Bilişim

AWS (Amazon (AMZN ) 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

Veri mühendisi, veri bilimcileri ve analistleri dahil diğer ekip üyeleriyle işbirliği yapmak için iyi iletişim becerilerine sahip olmalıdır. Yaratıcılık ve problem çözme becerileri, veri mühendisliği döngüsündeki zorlukları çözmeye yardımcı olabilir.

2) Sertifika Almak

Sertifikalar, güvenilirliği artırır ve işverenlerin güvenini kazanmanıza yardımcı olur. Veri mühendisliği sertifikaları, Coursera ve Udemy gibi güvenilir eğitim platformlarından alınabilir. Bu platformlar, yetenekli eğitimciler tarafından verilen yüksek kaliteli pratik müfredat sunar. Ancak, kurs ve eğitmen değerlendirmelerini oku önce kaydolmayı unutmayın. Ayrıca, profesyonel veri mühendislerinin LinkedIn profillerini ziyaret ederek hangi sertifikalara sahip olduklarını öğrenebilirsiniz. Bu, hangi araçların veya platformların endüstride güncel olduğunu anlamınıza yardımcı olacaktır.

3) Veri Mühendisliği Portföyünüzü Oluşturmak

Portföy, bir adayın konuyu anlama düzeyini değerlendirmek için en iyi ölçüttür. Veritabanı tasarımı ve geliştirilmesine ilişkin birden fazla proje oluşturmak, sizi diğer adaylardan ayıracaktır. Veri mühendisliği projesini GitHub’a yüklemek ve LinkedIn veya Medium gibi platformlarda bir yürüyüş blog gönderisi paylaşmak, veri becerilerinizi göstermek 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. Deneyimleriniz ve becerileriniz arttıkça, veri mühendisi pozisyonuna doğru ilerleyebilirsiniz.

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 önemli farklılıklar vardır:

Veri mühendisi, Glassdoor’un 2022’de Amerika’nın En İyi 50 İşinde 7. sırada yer alıyor. Büyük veri rolleri veri odaklı organizasyonlarda netleşmeye devam ettikçe, veri mühendislerine olan talep artmaya devam edecek.

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