مهندسی داده چیست و چگونه وارد آن شویم؟

در عصر دیجیتال، داده‌ها همچون نفت هستند و استخراج، پردازش و ذخیره‌سازی آن برای سازمان‌ها برای به دست آوردن بینشی که به آنها در تصمیم‌گیری آگاهانه کمک می‌کند، حیاتی است. مهندسی داده (Data Engineering) نقشی اساسی در ایجاد راه‌حل‌های مبتنی بر داده (دیتا) ایفا می‌کند که کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا از داده‌های خود ارزش کسب کنند.

پیش از این، یک پست با عنوان «مهندسی داده چیست؟ همراه با معرفی کتاب» شامل معرفی کورس و کتاب در مجموعه به انتشار رسیده بود. در این نوشتار توضیحات جامع‌تری در این خصوص ارائه خواهد شد.

مهندسی داده چیست؟

مهندسی داده عبارت است از طراحی، ساخت و نگهداری زیرساخت‌ها، ابزارها و سیستم‌هایی که سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا داده‌ها را جمع آوری، ذخیره، پردازش و تجزیه و تحلیل کنند. مهندسان داده با مجموعه‌ی داده‌های بزرگ و پیچیده‌ای کار می‌کنند که به راه‌حل‌های پردازشی کارآمد و مقیاس‌پذیر نیاز دارند. آن‌ها مسئول اطمینان از دقیق، کامل بودن و در دسترس بودن داده‌ها برای دانشمندان داده و سایر ذی‌نفعانی هستند که از آن برای تجزیه و تحلیل و تصمیم‌گیری بهتر، استفاده می‌کنند.

اهمیت مهندسی داده

مهندسی داده برای هر سازمانِ داده محور (Data Driven) حیاتی است، زیرا قابلیت اطمینان، کارایی و مقیاس‌پذیری پردازش داده را تضمین می‌کند. مهندسان داده با ایجاد یک زیرساخت داده‌ی قوی و انعطاف‌پذیر، دانشمندان داده را قادر می‌سازد تا به جای مدیریت داده‌ها بر تجزیه و تحلیل تمرکز کنند؛ که این مورد نقش مهمی در پر کردن شکاف بین دانشمندان داده و متخصصان فناوری اطلاعات دارد.

علاوه بر این، مهندسی داده برای امنیت داده‌ها و حفظ حریم خصوصی ضروری است، زیرا تضمین می‌کند که داده‌ها به طور ایمن و مطابق با الزامات قانونی ذخیره شوند. مهندسی داده همچنین برای موفقیت پروژه‌های کلان داده مانند یادگیری ماشین (Machine Learning)، هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌ کننده، که نیازمند حجم وسیعی از داده‌ها برای پردازش و تجزیه و تحلیل هستند، حیاتی است.

وظایف مهندسین داده

مهندسان داده مسئول طراحی و ساخت سیستم‌های پردازش داده هستند که می‌توانند مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده را مدیریت کنند. مسئولیت‌های آن‌ها عبارتند از:

1. توسعه خط لوله داده (Data Pipelines): توسعه خطوط لوله داده که داده‌ها را از منابع مختلف جذب، پردازش و به قالبی قابل تجزیه و تحلیل تبدیل می‌کند.
2. ذخیره سازی داده‌ها: طراحی و ساخت راه‌حل‌های ذخیره‌سازی داده که می‌تواند مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده را به طور کارآمد اداره کند.
3. تبدیل داده: توسعه فرآیندهای تبدیل داده که داده‌ها را تمیز، استاندارد و تبدیل می‌کند تا برای دانشمندان داده و سایر ذی‌نفعان در دسترس و قابل استفاده‌ شود.
4. یکپارچه سازی داده‌ها: یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف برای ایجاد یک مجموعه داده‌ی جامع (بعنوان مثال دیتا ورهوزها) که می‌تواند برای تجزیه و تحلیل استفاده شود.
5. کیفیت داده‌ها: اطمینان از دقیق، کامل و سازگار بودن داده‌ها با توسعه فرآیندهایی برای ارزیابی کیفیت داده‌ها و پاکسازی داده‌ها.
6. امنیت داده‌ها: حصول اطمینان از اینکه داده‌ها به صورت ایمن و مطابق با الزامات قانونی با اجرای اقدامات امنیتی مناسب ذخیره می‌شوند.

چطور یک مهندس داده شویم؟

برای تبدیل شدن به یک مهندس داده (Data Engineer)، باید پایه‌ای قوی در علوم کامپیوتر، ریاضیات و آمار داشته باشید. همچنین باید دانش زبان‌های برنامه نویسی، مدیریت پایگاه داده و سیستم‌های توزیع شده (بعنوان مثال آپاچی اسپارک و یا کافکا) را داشته باشید. مدرک در علوم کامپیوتر، مهندسی نرم افزار، یا یک رشته مرتبط ضروری است. با این حال، برخی از مهندسان داده در زمینه‌هایی مانند فیزیک، ریاضیات یا مهندسی مدرک دارند.

مهارت‌های یک مهندس داده

برای اینکه یک مهندس داده‌ی موفق باشید، باید مهارت‌های زیر را داشته باشید:

1. زبان‌های برنامه‌نویسی: تسلط به یک یا چند زبان برنامه‌نویسی مانند پایتون، جاوا، اسکالا یا SQL ضروری است.
2. مدیریت پایگاه‌ داده (دیتابیس): دانش سیستم‌های مدیریت پایگاه داده مانند MySQL، PostgreSQL یا MongoDB ضروری است.
3. سیستم های توزیع شده: درک سیستم‌های توزیع شده، مانند آپاچی هدوپ یا آپاچی اسپارک و یا حتی کافکا، برای مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده ضروری است.
4. مدل سازی داده‌ها: دانش تکنیک‌ها و ابزارهای مدل سازی داده‌ها مانند نمودارهای (Entity-Relationship Diagram)ER و (Unified Modeling Language)UML برای طراحی مدل‌های داده ضروری است.
5. دیتا ورهوز یا انبار داده (Data Warehouse): دانستن مفاهیم انبار داده مانند ETL، OLAP و data marts برای ساخت انبارهای داده ضروری است.
6. پردازش داده‌ها: درک تکنیک‌های پردازش داده‌، مانند پردازش دسته‌ای و پردازش بلادرنگ یا همان استریم، برای توسعه خطوط لوله داده ضروری است.
7. رایانش ابری: دانش پلت‌فرم‌های رایانش ابری مانند Amazon Web Service ، Azure یا Google Cloud برای ساخت راه‌حل‌های داده مقیاس‌پذیر و انعطاف‌پذیر ضروری است.

مسیر یادگیری مهندسی داده

مسیر یادگیری مهندس داده شامل کسب تخصص در چندین زمینه‌ی کلیدی علوم کامپیوتر و مدیریت داده است. این مسیر شامل کسب مهارت در زبان‌های برنامه نویسی مانند پایتون، جاوا، اسکالا و SQL و همچنین سیستم‌های مدیریت پایگاه داده و فن‌آوری‌های انبار داده مانند MySQL، PostgreSQL، Amazon Redshift و Google BigQuery می‌شود. علاوه بر این، مهندسین داده باید فناوری‌های بیگ دیتا یا کلان داده مانند Hadoop، Spark و Kafka را بیاموزند و با پلتفرم‌های رایانش ابری (Cloud Computing) مانند AWS، Microsoft Azure و Google Cloud Platform تجربه کسب کنند.

مهارت های نرم نیز برای مهندسان داده مهم است، از جمله ارتباطات، حل مسئله و همکاری، به روز ماندن با روندهای صنعت و پیشرفت‌های فناوری در این زمینه که به سرعت در حال تحول هستند، بسیار مهم است. کسب تجربه با یکپارچه سازی داده‌ها و ابزارهای ETL مانند Talend و Informatica نیز برای مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ مفید است. با دنبال کردن این مسیر یادگیری، مهندسان مشتاق داده می‌توانند تخصص فنی و مهارت‌های نرم مورد نیاز برای موفقیت در این حرفه پرارزش را توسعه دهند.

مسیر شغلی مهندسی داده

مهندسی داده یک زمینه نسبتن جدید است (از سال 2010 در فیسبوک آغاز شده است)، اما به سرعت در حال رشد است زیرا سازمان‌های بیشتری ارزش تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را درک می‌کنند. مسیر شغلی برای یک مهندس داده معمولن شامل شروع به کار در یک نقشِ سطح ابتدایی و رسیدن به جایگاه‌های بالاتر در طول زمان است.

جایگاه های شغلی مهندسی داده در سطح ورودی ممکن است شامل عناوینی مانند Data Analyst، Data Integration Developer یا ETL Developer باشد. با کسب تجربه، ممکن است به سِمت‌هایی مانند مهندس ارشد داده، معمار داده یا مهندس کلان داده ارتقا پیدا کنید.

درآمد یک مهندس داده

مهندسی داده یک زمینه بسیار تخصصی است که نیاز به مهارت‌های تخصصی سطح بالا دارد. در نتیجه، تقاضای زیادی برای مهندسان داده وجود دارد و حقوق آنها نیز منعکس کننده‌ی این موضوع است.
بر اساس داده های Glassdoor، متوسط حقوق یک مهندس داده در ایالات متحده حدود 91000 دلار در سال است، با حقوقی که بسته به تجربه، موقعیت و صنعت از 64000 تا 137000 دلار در سال تغییر خواهد کرد.

تفاوت بین مهندسی داده و علم داده

مهندسی داده و علم داده دو زمینه‌ی نزدیک اما متمایز هستند. در حالی که مهندسان داده بر زیرساخت‌ها و ابزارهایی تمرکز می‌کنند که پردازش داده‌ها را ممکن می‌سازند، دانشمندان داده بر تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌ها برای استخراج بینش و تصمیم‌گیری آگاهانه تمرکز می‌کنند.

دانشمندان داده معمولن در زمینه‌هایی مانند آمار، ریاضیات یا علوم رایانه سابقه دارند و از ابزارهایی مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی استفاده می‌کنند. از سوی دیگر مهندسان داده بر طراحی و ساخت زیرساخت‌ها و ابزارهایی تمرکز می‌کنند که پردازش، ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها را ممکن می‌سازد.

به طور خلاصه، مهندسی داده یک زمینه‌ی حیاتی است که سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا با ایجاد یک بستر دیتایی مناسب، بتوانند از داده‌های خود ارزش استخراج کنند. مهندسان داده نقشی حیاتی در ارائه راه‌حل‌های مبتنی بر داده ایفا می‌کنند که از تصمیم‌گیری تجاری حمایت می‌نماید. با درک مهارت‌ها و مسئولیت‌های مهندسان داده، می‌توانید خود را برای یک شغل موفق در این زمینه هیجان انگیز و به سرعت در حال رشد قرار دهید.

آیا همگان می‌توانند وارد این حوزه شوند؟

پاسخ به این سوال با توجه به شرایط و سطح علمی متقاضیان، متفاوت است. اینکه آیا همگان می‌توانند وارد این دنیا شوند که قطعن پاسخش مثبت است. اما زمان به نتیجه رسیدن (گرفتن شغل و کسب درآمد) کاملن به سطح سواد کامپیوتری افراد وابسته است. به عقیده‌ی بنده که از دنیای ریاضی شروع کردم. سپس وارد دیتاساینس شدم و در نهایت به مهندسی داده رسیدم، مهندسی داده حوزه‌ای پرچالشی است که می‌طلبد شخص صبر و حوصله‌ی فراوانی برای سر و کله زدن با کانفیگ‌ها و کلاسترهای فوق‌العاده سنگین باشد.

اما این سختی ارزشش را دارد. اگر کسی بتواند از پس این چالش‌ها برآید، با توجه به بازار کار بسیار فوق‌العاده‌ی این رشته، امکان بیکار ماندنش تقریبن صفر است. و این مورد در این شرایط اقتصادی بیمار در کل دنیا، فوق‌العاده ارزشمند است. توجه کنید که دلیل اصلی نیاز زیاد بازار به این افراد این است که نیروی متخصص بسیار کمی در این وادی وجود دارد. تصویر زیر نیز گویای فوق‌العاده بودن این رشته نسبت به علم داده می‌باشد، شما به موقعیت‌های شغلی مهندسی داده به سایر رشته‌های داده-محور بیندازید. توجه کنید که شغل ابتدایی لیست نیز چیزی نیست که من و شما با رفتن به کلاس آنرا بیاموزیم. نیاز به تجربه و سپری کردن زمان دارد. اما مهندسی داده اینگونه نیست و می‌توان آنرا فرا گرفت، ولی با تلاش و تداوم.

جمع‌بندی

مهندسی داده  یک رشته‌ی بسیار مهم است که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا حجم زیادی از داده‌ها را به طور کارآمد و موثر مدیریت و پردازش کنند. مهندسان داده با طراحی و پیاده‌سازی معماری‌های داده، خطوط لوله و گردش کار، سازمان‌ها را قادر می‌سازند تا بینش‌های ارزشمندی را استخراج کنند که می‌تواند تصمیمات تجاری را هدایت نماید و عملیات را بهبود بخشد. اگر علاقه‌مند به دنبال کردن حرفه‌ای در زمینه مهندسی داده هستید، ایجاد یک پایه قوی در برنامه‌نویسی، انبار داده، فناوری های کلان داده و محاسبات ابری بسیار مهم است.

در صورت تمایل می‌توانید در «پنجمین دوره مهندسی داده» مجموعه که شامل سرفصل‌های فوق‌العاده در دنیای حرفه‌ای این حوزه است شرکت نمائید.

منبع

این نوشتار اولین بار در سایت «کنکور کامپیوتر» و در این پست به انتشار رسیده است. هدف از بازنشر آن همرسانی با مخاطبان مجموعه می‌باشد. این متن نسبت به پست اصلی کمی تغییر نموده و در واقع ویرایش شده است.