مهندس داده

هوش تجاری نفیس تقدیم می کند : مهندس داده کیست؟ مهندسی داده چیست؟

مهندس داده کیست؟

مهندس داده شخصی خبره در فنّاوری است. که راهکارهای ذخیره سازی داده های بسیار زیاد. و بسیار متنوع توسعه می دهد. این مهندسان همچنین مسئول ایجاد. خط لوله داده یا pipeline هستند. تا داده های کسب و کار سفر خود را از درون آنها آغاز کنند. این سفر از داده های ورودی. تا محل ذخیره سازی آنها در راهکار داده ادامه دارد. تا بتوان داده ها را به اطلاعات مفید تبدیل کرد. نیاز به راهکارهای ذخیره سازی داده و همچنین تبدیل داده ها. به اطلاعات هر روزه در حال افزایش است. بنابراین Data Engineer تبدیل به یک نقش حیاتی در اکثر صنایع شده است.

یک مهندس داده چه کارهایی انجام می‌دهد

وظایف بسیار زیادی می تواند. تحت عنوان مسئولیت های مهندس داده تلقی شوند. اما این شغل حول و حوش مسائل مرتبط با ذخیره سازی. و استفاده از داده متمرکز شده است. برخی از متخصصین خبره در زمینه‌ی مهندسی داده سه وظیفه اصلی برای Data Engineer در نظر گرفته اند:

1. طراحی و توسعه پایگاه داده، انبار داده و دریاچه داده
2. کنترل و پایشگری خط لوله های ETL و عیب یابی آنها
3. انجام وظایف مدیریت پایگاه داده برای مدیریت بارهای کاری. بهینه سازی کردن و مقیاس پذیر کردن محل ذخیره سازی داده

یک Data Engineer نیاز دارد که یک انبار داده برای ذخیره سازی داده‌ها بسازد. اما او همچنین نیازمند یک سامانه است تا داده ها از درون آن سفر خود را از نقطه تولدشان در سایر سامانه ها. مانند ایجاد داده توسط کاربران در یک فُرم تا انبار داده انجام دهند. و سپس فرآیند تبدیل آنها انجام شود تا به اطلاعات مفید کسب و کاری تبدیل شوند. وقتی‌که داده تبدیل به اطلاعات می شود. آنگاه دانشمندان داده و تحلیلگران داده می توانند. از آن برای تحقیق و توسعه یا اتخاذ تصمیم استفاده کنند.

یک روز عادی به عنوان مهندس داده

درحالی‌که اهداف فراگیر مهندس داده همان توسعه راهکارهای ذخیره سازی داده است. که همان حمل داده ها از مجموعه‌ داده های متنوع. توسط خطوط لوله و تبدیل آنها به اطلاعات مفید است. هر روزه مهندس داده تمرکز زیادی بر روی حل مشکلات خواهد داشت. بیشتر زمان هر روز Data Engineer. شاید بیش از هفتاد درصد آن، صرف نوشتن کدهایی می شود که برای حل یک مشکل استفاده خواهد شد. چالش های متنوعی هر روز برای یک مهندس داده وجود دارد. یافتن راهی برای تمیز سازی داده. بالا بردن دقت داده. تنظیم کردن بخش های بزرگ. و پیچیده خط لوله یا ETL که درست اجرا نشده یا مشکلی دارند. انبار داده و خطوط لوله آن نیاز به تعمیر و نگهداری دارند. بخصوص داده های بسیار حساس. که اگر از دست بروند ضرر و زیان زیادی ایجاد می شود. مانند اطلاعات بیماران در یک سامانه سلامتی.

ادمه یک روز عادی به عنوان مهندس داده

اگر مهندس داده مشکلات روزانه نداشته باشد. که وقتش را صرف آنها کند، می تواند به نوشتن کدهای جدید ادامه دهد. برای مثال یک مهندس داده می تواند. زمان خود را برای ساختن یک قابلیت جدید. در خطوط لوله صرف کند تا اطلاعات جدید در اختیار مشتریان قرار دهد. یا یک باگ موجود را رفع کند، یا کدهای موجود در سیستم را بهبود دهد.

اگر چه کار مهندسی داده انفرادی به نظر می رسد. اما فرصت های زیادی برای کار تیمی و تعامل با مشتریان در این حرفه وجود دارد. تعاملات بسیار زیادی با ذینفعان و مشتریان در این شغل وجود دارد. چون‌ که Data Engineer کمک می کند که آنها به اطلاعات مفید دسترسی داشته باشند. یا اینکه انبار داده و دریاچه داده را بر اساس نیازمندی ها و مشخصات موردنظر مشتریان توسعه می دهد. همچنین از جایی که این حرفه یک محیط میان رشته ای نیاز دارد مانند برنامه نویسی. رفع باگ، آمار و احتمالات، نگهداری و پشتیبانی پس نیازمند به‌کارهای تیمی زیادی است.

انواع شغل های مهندس داده

بدون در نظر گرفتن اینکه مهندس داده. در کجا و یا کدام صنعت مشغول به‌کار است. شغل مهندسی داده به‌صورت کلی. شامل وظایف یکسانی است. اما انواع مختلف داده های موجود نیاز به. رویکردهای متفاوتی در مهندسی داده دارد. مهندسان داده می توانند. در ابزارهای متفاوت. و تکنیک های متنوعی خبره و کار آزموده شوند. که هرکدام برای یک نوع داده خاص. مورد استفاده قرار می گیرند. برای نمونه می توان. از انواع داده متفاوت. مثل پایگاه داده رابطه ای. داده های کلان. پایگاه داده گراف و سایر فایل های داده نام برد.

نوع داده ای که یک مهندس داده با آن کار می کند. وابستگی مستقیمی با صنعتی دارد که در آن فعالیت دارد. برای مثال. مدیریت داده های حوزه سلامت. با صنعت خرده فروشی یا بانکی تفاوت های زیادی دارند. به علت وجود قوانین امنیتی و اصول حفاظت اسرار خصوصی که در حوزه سلامت وجود دارد.

داده های کلان شامل منابع داده ای است. که بسیار بزرگ و حجیم هستند که بتوان آنها را با یک سامانه ساده مدیریت کرد. کلان داده یک تخصص نو ظهور برای مهندسان داده است. این منابع داده این قابلیت را دارند. که در اتخاذ تصمیم مبتنی بر اطلاعات مورد استفاده قرار گیرند. اما اندازه و حجم کلان داده. شیوه مدیریت کردن، ذخیره و بازیابی، مرتب سازی و استحصال آنها کاملاً متفاوت است.

مهندسان داده همچنین می توانند. در حوزه های بخصوصی متخصص شوند. برای مثال، یک Data Engineer می تواند کاملاً روی توسعه انبار داده تمرکز کند. یا اینکه روی یادگیری ماشین تمرکز کند. تا الگوهای مخفی درون داده را کشف کند. این تخصص های موردنظر، معمولاً در عنوان شغلی مهندس داده منعکس می شوند. و شامل موارد مهم زیر هستند:

• توسعه دهنده کلان داده
• طراح و معمار یادگیری ماشین
• توسعه‌دهنده انبار داده
• توسعه‌دهنده هوش تجاری

حقوق مهندس داده

حقوق و دستمزد مهندس داده وابسته به سطح تخصصش، مکان جغرافیایی و صنعتی است که مشغول به‌ کار است. بر اساس داده های موجود در Glassdoor در جولای سال ۲۰۲۳ میانگین کلی حقوق مهندس داده در ایالات‌ متحده آمریکا تقریباً ۱۱۵۳۹۸ دلار در سال است. البته میانگین حقوق دستمزد برای. Data Engineer بین ۹۴۰۰۰ دلار تا ۱۴۴۰۰۰ دلار در نظر گرفته است. همچنین یک کارشناس تازه‌ وارد که هنوز تجربه کاری کسب نکرده است. حقوق ۷۵۰۰۰ دلار خواهد داشت. و در مقابل یک متخصص خبره با بیش از ده سال سابقه کار مفید. می‌تواند تا ۱۸۰۰۰۰ دلار در سال در شغل مهندسی داده در ایالت متحده درآمد داشته باشد.

همچنین بر اساس داده های موجود. در وب‌سایت Indeed که شبیه به Glassdoor است. وابسته به سطح خبرگی، موقعیت مکانی و صنعتی که Data Engineer کار می کند است. و میانگین آن ۱۳۵۰۰۰ دلار در سال است.

بر اساس داده های موجود در وب‌سایت Payscale میانگین حقوق مهندس داده بین ۶۷۰۰۰ دلار تا ۱۳۴۰۰۰ است، این ارقام وابسته به میزان تجربه کاری آنها و کشوری که در آن کار می کنند، است.

به‌ هر حال. مهندسان داده دارای تجربه کاری بیشتر. و افرادی که در کلان شهرها کار می کنند و یا افرادی که در شرکت های فنّاوری بزرگ کار می کنند می تواند انتهای بالای طیف را به‌دست آورد. برای مثال نویسنده مقاله افرادی را می شناسد. که در مهندسی. داده جزو کارشناسان خبره هستند. و در کشور ایالات‌ متحده آمریکا کار می کنند و حقوق سالانه ۲۵۰۰۰۰ دلار کسب می کند.

مهندسان داده همچنین ممکن است. سالانه از طریق پاداش و کسب سهام به عنوان جبران خدمات. دریافت کنند.

مزایا و معایب مشاغل مهندس داده

مهمترین مزایای شغل Data Engineer عبارتند از. فرصت های کاری زیاد، شغل محبوب و مورد تقاضا، منطبق بر لبه فنّاوری روز

مهمترین معایب شغل مهندس داده. نیاز به مهارت های متنوع و زیادی دارد. می تواند یکنواخت و خسته کننده شود، داده ها از مهارت شما سریعتر رشد می کنند.

یکی از مهمترین مزایای شغل مهندسی داده. فرصت های کاری فراوان و رشد فزاینده و رو به رشد آن است. در اصل هیجان انگیزترین بخش این شغل همین رشد فنّاوری و تخصص های جدیدی که باز می شوند. و بازار به آنها نیاز دارد. و افراد بیشتری روی لبه فنّاوری مهندسی داده. علم و فناوری کار می کنند. ماهیت اکتشافی حل مشکلات بزرگی مانند دریافت. ذخیره و تبدیل داده ها برای افرادی که می خواهند. از مهارت های حل مساله در خط مقدم فناوریِ داده ها. و یادگیری ماشین استفاده کنند عالی است.

برخی از تخصص های مهندسی داده. نیز بسیار مورد تقاضا هستند. با بزرگتر شدن داده های بزرگ. و اولویت بندی شرکت ها بر تصمیم گیری مبتنی بر داده. دانستن چگونگی مدیریت. مجموعه های داده بزرگ. برای مهندسان داده یک ضرورت خواهد شد.

ادامه مزایا و معایب مشاغل Data Engineer

با این حال. چالش اصلی این حرفه این است. که داده ها سریعتر از فنّاوری. و مهارت ها در حال رشد هستند. یافتن راه‌هایی برای مدیریت. این حجم عظیم از داده‌ها بدون یادگیری فنّاوری و مهارت‌های موجود. یک مبارزه جدی برای مهندسان داده و تیم‌های مهندسی است.

در نهایت، یک مهندس داده‌ی موفق به طیف وسیعی از مهارت ها نیاز دارد. شما به مهارت های فنی مانند SQL و Spark نیاز دارید. با این حال. شما همچنین به مهارت های نرم مانند. ارتباطات و تفکر تحلیلی برای مقابله با. چالش های پیش روی صنعت مهندسی داده نیاز دارید.

البته که بخش های کمتر هیجان انگیزی نیز در کار وجود خواهد داشت. اگر چه کار تیمی، همکاری و حل مسئله وجود دارد، اما بسیاری از کارهای تکراری و روزمره به عنوان یک مهندس داده شامل نوشتن کدهای تکراری و مشاهده و کنترل سامانه های موجود برای اطمینان از اینکه همه آنها به درستی کار می کنند، باید انجام پذیرند، و باید توجه داشت که برخی از کارهای تعمیر و نگهداری مرتبط با مهندسی داده ممکن است پس از مدتی بسیار یکنواخت شوند.

چگونه یک Data Engineer شویم

تحصیلات و پس زمینه

اولین قدم برای تبدیل شدن به یک مهندس داده معمولاً مدرک لیسانس در چیزی فنی مانند علوم رایانه، فناوری اطلاعات یا ریاضیات است. مدارک فنی می تواند پایه و اساس برنامه نویسی، حل مسئله. و تفکر تحلیلی را برای موفقیت. در حرفه مهندسی داده به شما خواهد داد.

برخی از مهندسان داده بلافاصله پس از دانشگاه. در نقش های ابتدایی شروع به کار می کنند. کارآموزان می توانند با تمرکز بر دوره هایی. که معماری و نگهداری. انبار داده را آموزش می دهند. شانس خود را برای یافتن نقشی در سطح پایه افزایش دهند. با این حال، معمول است که افراد پس از شروع در یک زمینه مرتبط. به سمت مهندسی داده بروند. بسیاری از مهندسان داده. بعداً در مسیر شغلی خود به این کار می آیند. و ابتدا به عنوان مهندس نرم افزار. دانشمند داده یا تحلیلگر داده. قبل از انتقال به این نقش کار می کنند. شروع با پیشینه مهندسی نرم افزار یا علم داده می تواند. مهندسان داده را با مجموعه. مهارت های گسترده تری تجهیز کند. این می تواند آنها را قابل فروش تر کند. و بینش جدیدی در مورد راه حل های مهندسی داده ارائه دهد.

دوره های کارآموزی، گواهینامه ها و بوت کمپ

دوره های کارآموزی راهی عالی برای ورود دانشجویان به محیط کار. و کسب تجربه واقعی در این زمینه است. بهتر است دانشجویان به دنبال کارآموزی و همکاری هایی باشند که به آنها امکان می دهد تابستان های خود را با دریافت حقوق بگذرانند، و با تجربه کار بر روی یک پروژه دنیای واقعی را که در یک تیم مهندسی با تجربه، کسب کنند.

فراتر از تجربه کارآموزی، آنها همچنین می توانند فرصت هایی برای ایجاد شبکه با کارفرمایان بالقوه باشند. برنامه های کارآموزی تابستانی بهترین راه برای ایجاد تجربه و همچنین ایجاد شبکه هایی است که می تواند منجر به پیشنهاد شغلی خارج از دانشگاه شود.

مهندسان داده بالقوه همچنین این گزینه را دارند. که برای پشتیبانی و تضمین مهارت های خود، گواهینامه دریافت کنند. دانشجویان کشور ایران می توانند. با تکنولوژی برخی از شناخته شده ترین شرکت‌های فناوری. مانند مایکروسافت و اوراکل و گوگل و IBM  در زمینه مهندسی داده آشنا شوند. و از طریق برخی وبسایت های آموزشی موجود و در دسترس، دوره هایی که صدور گواهینامه آنلاین را ارائه می دهند، بگذرانند. این دوره ها مهارت های اصلی در مهندسی داده، مهندسی ابر. تجزیه و تحلیل داده. یادگیری ماشین و طراحی. سیستم پردازش داده را آموزش میدهند.

ادامه دوره های کارآموزی، گواهینامه ها و بوت کمپ

یکی از وبسایت های آموزشی معتبر که دانشجویان ایرانی می توانند. دوره های با کیفیت و به روز. تکنولوژی های مهندسی داده را یاد بگیرند. و گواهینامه معتبر بین‌‌المللی دریافت کنند موسسه آموزشی کورسرا به آدرس  https://www.coursera.org می باشد. همچنین وبسایت های آموزشی داخلی وجود دارند که دوره هایی در این زمینه می فروشند، یکی از معروفترین وبسایت های داخلی فرادرس به آدرس اینترنتی  https://faradars.org  می باشد.

علاوه بر موارد بیان شده bootcamp ها می تواند. گزینه ای عالی برای کسانی باشد. که قصد دارند مهندسی داده را شروع کنند. یا در حال انتقال به این حرفه هستند. این بوت کمپ ها اغلب. برای مبتدیان طراحی شده است. و برای یادگیری مهارت های اساسی مورد نیاز برای این حرفه عالی هستند. گزینه های بی شماری برای بوت کمپ های آنلاین و حضوری وجود دارد که بر روی داده‌. و تجزیه و تحلیل آن، SQL و کدنویسی تمرکز دارند. برای مثال طبق اطلاعات نویسنده مقاله شرکت های اینترنتی بزرگ ایرانی مانند دیجی کالا سالانه اقدام به برگزاری چنین بوت کمپ های تابستانی می کنند.

مهارت های مهم برای مهندسان داده

استادی در برقراری ارتباط

مهارت های غیر فنی هستند که نحوه برخورد ما با کار و تعامل با دیگران در محل کار را توصیف می کنند. اگر چه مهندسی داده بسیار فنی است. ارتباطات موثر لازمه همیشگی آن است. یکی از مهارت های نرم حیاتی برای این حرفه حل مسئله است. در اصل آنچه شما را درگیرِ رشد در فضای مهندسی داده نگه میدارد. عشق واقعی و اصیل به حل مسائل و رویکردی عمدی برای درک چگونگی تجزیه مشکلات بزرگ به مسائل کوچکتر و قابل حل است.

در خاتمه باید تاکید کرد. که سایر مهارت های ارزشمند برای مهندس داده عبارتند از:

• ارتباط و کار گروهی برای بالا بردن. بهره وری ارتباط با مشتریان، همکاران و تیم مهندسی
• مهارت های ارائه برای توضیح. راه حل های داده به همتایان و مشتریان خارجی
• خلاقیت و نوآوری برای یافتن راه حل های جدید برای مشکلات پیچیده
• توجه به جزئیات و اولویت بندی برای دانستن اینکه ابتدا با چه مشکلاتی باید برخورد کرد و به طور بالقوه از مسائل قبل از وقوع اجتناب کرد.
• مهارت فنی که همه مهندسین داده به آن نیاز دارند. SQL یا زبان پرس و جوی ساختار یافته است. زبانی که برای ساخت اکثر چارچوب های مهندسی داده استفاده می شود.

سایر مهارت های نرم مهندس داده

سایر مهارت های فنی که همه. مهندسان داده بدون در نظر گرفتن صنعت یا تخصص. به آنها نیاز دارند عبارتند از:

• درک زبانهای برنامه نویسی مانند پایتون، جاوا اسکریپت و اسکالا
• آشنایی با تکنولوژی رایانش ابری، یادگیری ماشینی و آمار
• تجربه استفاده از پلتفرم های انبار داده. مانند Microsoft SSIS, Oracle ODI, Snowflake, Amazon’s Redshift, IBM’s Db2 Warehouse
• دانش نحوه استفاده از سیستم عامل های مختلف مانند macOS، Microsoft Windows، Linux و UNIX

تألیف و ترجمه: آقای مهندس رضا بهادری زاده در صورت تمایل. برای کسب اطلاعات بیشتر در زمینه مهندسی داده. و ارتباط با اینجانب، شماره تلفن مستقیم ۰۲۱۸۶۱۱۱۷۲۵ در اختیار شماست.

جهت استفاده از خدمت هوش تجاری نفیس. و همچنین گرفتن مشاوره. هوشمند سازی کسب‌وکار در سازمان خود، فرم زیر را تکمیل بفرمائید:

• 
• 
• 
• 
•