blog posts

Kişisel ve Dijital Hayatlarımız, Sürekli Üretilen Veriler Aleminde Kapalı.

Bu nedenle, veri mühendisliği denen bir alanın bilgi teknolojisi dünyasındaki kritik trendlerden biri haline gelmesi şaşırtıcı değil; yapay zeka ve veriye aşina uzmanların başarabileceği neredeyse en karlı işlerden biridir.
Doğrudan veri aktarımı, dönüştürme ve depolamaya odaklanan bir alan.

Son yıllarda, işletmeler büyük miktarda veri üretti. Verileri toplayabilen, düzenleyebilen, depolayabilen ve büyük verileri analiz edilebilir hale getiren bir formata dönüştürebilen bir veri mühendisine ihtiyaçları var.

Bu strateji, şirketlerin gelir düzeyini artırmada hayati bir rol oynamaktadır.

Veri mühendisliğinin anlambilimi, mühendislik bölümünde aranmalıdır. Mühendislerin tasarım ve yapımdan sorumlu olduğu gibi, veri mühendisleri de verilerin saklanabilmesi, dönüştürülebilmesi ve iletilebilmesi için süreçleri ve veri aktarım hatlarını tasarlar. kullanılmalı

Günümüzde veriler çeşitli kaynaklardan elde edilmekte ve bir veri ambarında saklanarak bilgiye güvenilir bir veri kaynağı aracılığıyla erişilmektedir. Temel farklardan biri, veri mühendisliğinin, BT alanındaki diğer işlerle birlikte, dinamizminde gizli olmasıdır.

Bilginin doğası sürekli değiştiğinden, bir veri mühendisinin iş tanımı ve gerekli becerilerin listesi değişkendir. Bu nedenle, veri mühendisleri sürekli olarak yeni beceriler öğrenmeyi düşünmelidir.

Verilerin mühendisliğini yapan mühendislik

Veri mühendisi, ana görevi analitik veya operasyonel uygulamalar için veri toplamak olan bir bilgi teknolojisi uzmanıdır. Bu yazılım mühendisleri, veri toplarken, farklı kaynaklardan veri toplamak için veri iletim hatları oluşturmakla sorumludur. Analitik uygulamalar için verileri entegre eder, organize eder ve temizler. Daha doğrusu, verileri yapılandırırlar. Buna göre veri mühendisleri, verilere kolay erişim ve kapsamlı veri ekosisteminin optimizasyonu amacıyla kuruluşlara ilgi duymaktadır.

Bir mühendisin çalıştığı veri miktarı, çalışma alanına ve bir organizasyonun büyüklüğüne veya küçüklüğüne bağlıdır. Kuruluş ne kadar büyükse, analitik mimari o kadar karmaşıktır ve mühendis daha büyük hacimli verileri işlemekten sorumludur. Sağlık, perakende ve finansal hizmetler gibi belirli sektörler, en yüksek hacimli veri üreten sektörler arasındadır. Bu tür emellere kapılan bir veri mühendisi çok fazla sorumluluk alır ve daha fazla ücret alması gerekir.

Veri mühendisliği, işletmelerin güvenilir iş kararları vermesine yardımcı olmak için veri analizini netleştiren beceri ve uzmanlığı ifade eder.

Bir veri mühendisinin rolü

Veri mühendisleri, veri bilimcileri ve analistleri tarafından kullanılacak verileri toplamaya ve hazırlamaya odaklanır. Tipik olarak, veri mühendisleri kuruluşlar tarafından aşağıdaki üç şekilde işe alınır:

Genel Mod: Veri mühendisleri küçük ekipler halinde çalışır ve amaçları verileri toplamak, almak ve işlemektir. Bazı veri bilimcilerden daha yetenekli ancak sistem mimarlarından daha az bilgili olabilirler.

Proje modu: Bir veri mühendisi, satışlarla veya kullanıcıların o şirketin hizmetlerini nasıl kullandıklarıyla ilgili verileri toplamak ve analize hazırlamak için bir şirketle sözleşme yapabilir. Ayrıca, veri erişimini basitleştiren ve mevcut verileri analiz ederek gelecekteki olaylar hakkında tahminler sağlayan panolar oluşturmaktan sorumlu olabilir.

Veri iletim hattı mühendisleri: Uzmanlardan oluşan bir ekip şeklindeki bu veri mühendisleri, orta ölçekli projelerde verilerin toplanması ve dönüştürülmesinden, daha karmaşık projelerde ise dağıtık sistemlerin uygulanmasından sorumludur. Tipik olarak, orta ve büyük şirketler bu veri mühendisleri modelini işe almaya çalışır.

Örneğin, bölgesel bir gıda dağıtım şirketi, veri bilimcilerin ve analistlerin gıda dağıtımıyla ilgili meta verilere kolayca erişebilmesini sağlamak için bir veri boru hattı projesine ihtiyaç duyabilir. Şirket, geçen ay gıda teslimatının ne kadar uzağa ve ne kadar sürdüğünü bilmek isteyebilir. Ardından, hangi stratejiyi sürdürebileceğini ve iş faaliyetlerini genişletebileceğini görmek için bu verileri tahmine dayalı bir algoritmada kullanın.

Veritabanı merkezli mühendisler: Bu veri mühendisleri, analitik veritabanlarını uygular, sürdürür ve doldurur. Bu rol, genellikle verileri birden çok veri tabanına dağıtılan büyük şirketlerde bulunur. Mühendisler, bu şirketlerdeki veri hatlarıyla arabirim oluşturur, verimli analiz için veritabanlarını yapılandırır ve ayıklama, dönüştürme ve yükleme (ETL) yöntemlerini kullanarak tablo şemaları oluşturur. ETL’nin, verilerin birden fazla kaynaktan tek bir hedef sisteme kopyalandığı bir süreç olduğu açıklanmalıdır.

Veri odaklı projelerde kullanılması gereken veritabanları karmaşık bir mimariye sahiptir ve tasarımı özel olarak yapılır.  Veritabanı oluşturmaya ek olarak, uygulamaya özel veritabanları gibi çeşitli kaynaklardan veri toplayan ve analitik veritabanına gönderen kodun yazılmasından sorumludur.

Veri mühendisliği neden icat edildi?

Son on yılda, neredeyse tüm şirketler, büyük miktarda yapılandırılmış veya yapılandırılmamış veri üretme anlamında dijital dönüşüm yaşadılar. Veriler eskisinden daha karmaşık hale geldi ve yüksek hızda üretiliyor.

Tipik olarak, veri bilimcileri işlerini ancak veri kavramını doğru bir şekilde anlarlarsa ve sınıflandırılmış ve rafine edilmiş verilere erişimleri varsa düzgün yapabilirler. Bir veri bilimcinin bu verilerle çalışabilmesi için, kalıpların ve analizlerin bulunabilmesi için verilerin kalitesini, güvenilirliğini ve kullanılabilirliğini sağlayacak bir uzmana ihtiyaç vardır.

Büyük veri kavramı bilgi teknolojisi dünyasına ilk kez tanıtıldığında, veri iletim otobüslerinin oluşturulması süreci veri bilimcinin sorumluluğundaydı, ancak veri bilimcilerin temel becerilerinden biri olarak görülmediği için veri işleme modelleme iyi yapılmamış.
Bu sorun, yeniden çalışma ve veri istikrarsızlığı gibi sorunlara neden oldu.

Dolayısıyla şirketler verileri doğru kullanamadı ve bazı veri odaklı projeler başarısızlıkla karşılaştı. Nesnelerin İnterneti gibi teknolojilerin akıl almaz veri artışı ve veri merkezlilik rekabeti, şirketlerin veri bilimcilerin verileri kullanabilmesi için veri projeleri için gerekli altyapıyı tasarlamak için gerekli becerilere sahip veri mühendislerine ihtiyaç duymasına neden oldu.

Bahsettiğimiz gibi, veri mühendisi veri iletim yolunun oluşturulması üzerinde çalışır. Şekil 1’de, bu veri iletim yollarının bir örneğini görebilirsiniz. Bu şekilde, bir veri aktarım ardışık düzeninin basitleştirilmiş bir örneğini görebilirsiniz. Bu hat boyunca çeşitli kaynaklardan veriler elde edilerek veri gölüne girilir. Entegre veri modeli oluşturulur, mükerrer veriler kaldırılır, entegre veri modeli tekrar yapılır ve son olarak ürün veri tabanına girilir.

Genellikle veriler, en önemlileri aşağıdakiler olan çeşitli kaynaklardan elde edilir:

• Nesnelerin İnterneti araçları
• arabaların telemetrisi
• Perakendecilere ait web siteleri
• Sosyal ağlar ve mesajlaşma programları
• Bir web uygulamasındaki kullanıcı etkinliği
• Ölçüm için kullanılan herhangi bir alet

Veri mühendisinin sorumlulukları nelerdir?

Veri mühendisleri genellikle bir analitik ekibinin parçası olarak veri bilimcilerle birlikte çalışır. Bu profesyoneller, bu bilgilere göre hareket edebilen diyaloglar ve algoritmalar yazan veri bilimcilere kullanılabilir formatlarda veri sağlar. Algoritmalar tahmine dayalı analiz sağlamak için kullanılır ve bunları makine öğrenimi ve veri madenciliği programlarında kullanmak mümkündür.

Ayrıca, veri mühendisleri toplanan verileri analiz etmek ve daha iyi iş kararları almak için yöneticilere, iş analistlerine ve son kullanıcılara sunmaktan sorumludur.

Genel olarak veri mühendisliği alanı, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerle ilgilenir. Yapılandırılmış veriler, veritabanı gibi yapılandırılmış bir havuzda düzenlenebilen bilgilerdir.

Metin, resim, ses ve video dosyaları gibi yapılandırılmamış veriler, geleneksel veri modellerine uymaz. Bu nedenle, bu alandaki profesyonellerin her iki veri türünü de yönetmek için veri mimarisi ve uygulamaları hakkında ayrıntılı bir anlayışa sahip olması gerekir.

Veri mühendisliği hangi teknolojiler ve araçlarla karıştırılır?

Tipik olarak, veri mühendisliği gibi veriye dayalı disiplinler, programlama dilleriyle yakından ilişkilidir. Sonuç olarak bu alandaki uzmanların C#, Java, Python, R, Ruby, Scala, SQL gibi programlama dilleri ile çalışabilmesi gerekmektedir.

Python ile makine öğrenimini öğrenmek

Ancak Python, R ve SQL, bu alandaki profesyoneller tarafından yaygın olarak kullanılan üç önemli dildir. Programlama dillerinin yanı sıra ETL ve REST API gibi tamamlayıcı araçlar da ihmal edilmemelidir. Bu araçlar, veri analistleri ve iş kullanıcıları için hazır veri kümelerine erişimi kolaylaştırır. Veriler çeşitli kaynaklardan alındığında, veri ambarları ve veri gölleri olarak bilinen yerlerde saklanmalıdır.

Örneğin Hadoop, kurumsal veri ambarlarını işlemek ve depolamak için geliştirildi ve veri mühendislerinin büyük verileri yapılandırılmış bir şekilde tutmasına yardımcı oldu. Alanda hayati bir rol oynayan teknolojilerden biri veri mühendisliğine sahiptir,

Günümüzde iş zekası (BI) platformları ve bunların yapılandırılabilir yetenekleri, veri mühendisliğinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu alanda veri mühendislerinin işini neredeyse basitleştirdiler. NoSQL veritabanları ve Apache Spark sistemleri bu alanda büyük oyuncular haline geldi. Elbette bu alanda hala MySQL ve PostgreSQL gibi ilişkisel veri tabanı sistemleri kullanılmaktadır. Neyse ki Lambda mimarisi, toplu ve gerçek zamanlı işleme için entegre veri işlem hatlarını destekler.

İş zekası platformları, veri mühendislerinin veri ambarlarını, gölleri ve diğer veri kaynaklarını etkili bir şekilde bağlamasına olanak tanır.

Bu nedenle veri mühendisleri, pratik becerilerin yanı sıra iş zekası platformlarının sağladığı interaktif dashboardlar ile nasıl çalışılacağını öğrenmeye çalışırlar.

Veri mühendisliği etrafında gündeme getirilen temel konulardan biri, makine öğrenimi veri bilimcilerin veya makine öğrenimi mühendislerinin ihtiyaç duyduğu becerilerden biri olduğunda, veri mühendisliği ile makine öğrenimi arasında bir bağlantı olup olmadığıdır.

Veri mühendisliği hakkında not edilmesi gereken ince bir nokta, mühendislerin kullandığı platformdur. Gerçek şu ki, veri mühendislerinin makine öğrenimi platformlarına veri hazırlamak için makine öğrenimi konusunda iyi bir anlayışa sahip olmaları gerekir. Makine öğrenimi algoritmalarını nasıl uygulayacaklarını bilmeleri ve gerekli bilgileri almaları gerekir.

Tipik olarak, profesyonel veri mühendisleri Unix tabanlı işletim sistemlerini kullanır. İstatistikler Ubuntu, Solaris gibi Linux tabanlı işletim sistemlerinin ve benzeri örneklerin bu alanda Mac ve Windows işletim sistemlerinden daha iyi performans gösterdiğini gösteriyor. Linux dağıtımları, kullanıcıya veri mühendisleri için yararlı olan işletim sistemi izleme üzerinde daha fazla kontrol sağlar.

Veri mühendisliği ile ilgili sertifikalar

Çoğu BT sertifikası gibi, veri mühendisliği sertifikaları da genellikle belirli bir satıcının ürünlerini temel alır ve eğitim ve sınavlar bu yazılımın kullanımına odaklanır. Veri mühendisi işi eskiye göre daha cazip hale geldiğinden, IBM gibi şirketler bu alandaki profesyoneller için özel sertifikalar hazırladı. Popüler veri mühendisi sertifikaları şunları içerir:

Certified Data Professional: Institute for Certification of Computational Professionals (ICCP) bu sertifikayı hazırlamıştır ve bir veri uzmanının halka açık veritabanlarıyla çalışmak için yeterli bilgiye sahip olduğunu belirtir.

Cloudera Sertifikalı Profesyonel Veri Mühendisi: Bu sertifika, bir kişinin veri odaklı ortamlarda veri alabileceğini, dönüştürebileceğini, depolayabileceğini ve analiz edebileceğini gösterir. Adaylar bu kursa katılmak ve sertifikasını almak için doğrudan kayıt yaptırabilir ve soruların en az %70’ini doğru yanıtlamak zorundadır.

Google Bulut Profesyonel Veri Mühendisi: Bu derece, profesyonellerin makine öğrenimi modellerini kullanabileceklerini, veri kalitesini sağlayabileceklerini, veri işleme sistemleri oluşturup tasarlayabileceklerini ve test edebileceklerini gösterir. Google’ın bu amaçla değerlendirdiği test, iki saatlik çoktan seçmeli bir testtir. Bu kursu almak için resmi bir ön koşul yoktur, ancak Google, bu kursu almadan önce Google Bulut Platformu ile çalışma konusunda deneyim sahibi olmanızı önerir.

Unutulmaması gereken kritik nokta, bir veri mühendisliği işi almak için sertifikaların tek başına yeterli olmadığı ve gerekli pratik deneyime sahip olmanız gerektiğidir.

Tipik olarak, veri mühendisleri deneyim kazanmak için aşağıdaki yöntemleri kullanır:

İlgili akademik dereceler: Uygulamalı matematik, bilgisayar bilimi, fizik veya mühendislik alanlarında lisans derecesi almanızı öneririz. Ayrıca, bilgisayar bilimi veya mühendisliği alanında yüksek lisans derecesi sizi bu iş için başvuran diğer adaylardan ayırabilir.

Çevrimiçi kurslar: Ucuz veya ücretsiz çevrimiçi kurslar, veri mühendisliği becerileri edinmenin mükemmel bir yoludur. Bugün, Farsça ve İngilizce dillerinde pek çok eğitici videonun yanı sıra birçok ücretsiz çevrimiçi kurs ve kaynak mevcuttur. Örneğin, Codecademy’nin Learn Python programı veri mühendislerine sahada önemli bir beceri olan Python’u öğretir. Coursera, Linux sunucu yönetimi ve güvenliği için başka bir iyi kaynaktır. GitHub SQL Hile Sayfası, GitHub’da örnek SQL hile sayfaları ile sürekli güncellenen bir havuzdur.

Ek olarak, O’Reilly gibi çeşitli yayıncılar, önemli veri mimarisi ve veri mühendisliği konularını kapsayan veri mühendisliği üzerine e-kitaplar yayınlar. Dır-dir. Son olarak, Udacity en kapsamlı video platformlarından biridir. Bu eğitim kurumunun videoları, veri mühendisliği konularını mümkün olan en doğru şekilde öğretmektedir. Neyse ki, bu kurumun filmleri Farsça dil sitelerinde mevcuttur.

Bu eğitim kaynaklarının yanı sıra, proje tabanlı öğrenmeyi ve uygulamalı çalışmaları ciddiye alın. Proje tabanlı bir yaklaşım, motivasyonu korumanın ve temel konuların temellerini öğrenmenin mükemmel bir yoludur. Uygulamalı projeler, veri mühendisliği becerilerinizi mümkün olan en iyi şekilde anlamanıza ve beceri seviyenizi geliştirmenize yardımcı olur.

son söz

Veri mühendisliğiŞirketlerin veritabanlarında ve diğer formatlarda sahip olduğu verileri hazırlar ve düzenlerler. Veri bilimcilerin verilere kolayca erişebilmesi için veri boru hatlarını tanımlar. Gördüğünüz gibi, veri mühendisliği, veri mühendislerini ve veri bilimcilerini veri odaklı ve makine öğrenimi projelerinde bir ekip olarak çalıştıran temel bir beceridir. Veri bilimcileri, verileri yalnızca görevleri analiz etmek ve tamamlamak için kullanabilir.

Ancak, farklı görev tanımlarına sahip veri bilimcileri ve mühendisleri gözden kaçırmamalıyız. Veri mühendisleri, diğer teknolojilerle çalışırken bilgi ve becerilerini mükemmelleştirmeye çalışır; Bu nedenle, beceri düzeylerini geliştirmeye odaklanmaları belirli bir beceriyle sınırlı değildir. Buna karşılık, veri bilimcileri genellikle özel alanlara odaklanır. Verileri doğru bir şekilde analiz etmelidirler.