مهندس داده کیست و چگونه به یک دانشمند داده‌ها تبدیل شویم؟
1400/02/15 تاریخ انتشار

مهندس داده کیست؟

یک مهندس داده (Data Engineer) در بیشتر موارد یک برنامه‌نویس است که با زبان‌هایی شبیه به پایتون، جاوا و اسکالا سروکار دارد. یک مهندس داده‌ها مهارت لازم در کار با سامانه‌های توزیع شده که برای تحلیل حجم بالایی از داده‌ها استفاده می‌شوند را دارد. به عبارت دقیق‌تر مهندس داده دانش کافی در ارتباط با بزرگ داده‌ها دارد و بر فرآیند استریم داده‌ها نظارت دارد. استریمی که از ابزارها و چارچوب‌های بزرگ داده‌ها برای تحلیل‌های بلادرنگ داده‌ها یا آماری استفاده می‌شود. یک مهندس داده در اغلب موارد در تیمی کار می‌کند که ابزارهای پردازش داده‌ها را تولید می‌کند. یک مهندس داده روی مولفه‌ها و زیرساخت‌های قابل استفاده مجدد متمرکز است و در زمینه استخراج، تبدیل و آپلود داده‌ها و یکپارچه‌سازی سامانه‌ها صاحب نظر است. فعالیت‌هایی که یک مهندس داده انجام می‌دهد پیرامون مدل‌هایی است که دانشمند داده آن‌را ایجاد کرده و به یک سامانه تولیدی تبدیل کرده است. مهندس داده‌ها در زمینه ساخت و نظارت بر جریان‌های داده هوش تجاری و همچنین انبار داده‌ها نیز به فعالیت اشتغال دارد.

حداقل و حداکثر دستمزد یک مهندس داده در دنیا

سایت PaScale میانگین حقوق دریافتی یک مهندس داده در سال 2019 را 91 هزار دلار اعلام کرده است. که این رقم از رقم 64 هزار دلار در سال آغاز شده و در نهایت به رقم 131 هزار دلار در سال می‌رسد. که البته هرچه سابقه کار شما در این زمینه بیشتر باشد به همان نسبت حقوق دریافتی نیز بیشتر خوهد بود.

مهندس داده چه وظایفی دارد؟

وظیفه اصلی مهندس داده تهیه داده‌ها برای به‌کارگیری تحلیلی یا عملیاتی است. البته وظایف یک مهندس داده در هر سازمانی متفاوت است. اما در حالت کلی ساخت جریان‌های داده‌ای به منظور جمع‌آوری اطلاعات از سامانه‌های متفاوت را شامل می‌شود. یکپارچه‌سازی، پالایش و ساختارمند کردن داده‌ها برای به‌کارگیری در برنامه‌های تحلیل‌گر از وظایف اصلی یک مهندس داده است. سازمان‌ها برای آن‌که اطمینان حاصل کنند که منبع داده‌های آن‌ها فارغ از نوع و چگونگی دریافت، قابل اعتماد است به یک مهندس داده نیاز دارند. مهندس داده به سازمان اطمینان می‌دهد داده‌هایی که برای اخذ تصمیمات بهتر تجاری از آن استفاده می‌کنند معتبر است.

چگونه می‌توانیم یک مهندس داده شویم؟

یک مهندس داده و دانشمند داده مهارت‌های تقریبا یکسانی دارند. مهندس داده و دانشمند داده با بزرگ داده‌ها کار می‌کنند، برنامه‌نویسی را به خوبی فرا گرفته‌اند و با نحوه تحلیل داده‌ها آشنایی دارند. مهندس داده‌ها به جای آن‌که به عنوان یک تحلیل‌گر داده‌ها شناخته شود به عنوان یک برنامه‌نویس شناخته می‌شود. مهندس داده و دانشمند داده دو نقش مکمل یکدیگر هستند و در نتیجه وجود آن‌ها برای پروژه‌هایی که مرتبط با داده‌ها هستند ضروری است.  برای آن‌که به یک مهندس داده تبدیل شوید، باید ذهن خلاقی داشته باشید و بتوانید در مدت زمان کوتاهی برای مشکلات راه‌حلی ارائه کنید. برای این منظور ابزارهایی وجود دارد که به شما در این راه کمک می‌کنند. در مرحله بعد باید به دنبال کسب مهارت در ارتباط با مجازی‌سازی داده‌ها باشید. تسلط بر ابزارهایی شبیه به Qliview در مبحث مجازی سازی داده‌ها و کار با بزرگ داده‌ها کمک فراوانی به شما می‌کند. یکی دیگر از مهارت‌های مهمی که باید کسب کنید خود داده‌ها است. به همین دلیل باید دانش خود در زمینه الگوریتم‌های یادگیری ماشین را بهبود بخشیده و مدل‌های تحلیلی قدرتمندی را پیاده‌سازی کنید. کسب مهارت در برنامه‌نویسی به زبان‌هایی همپون پایتون، اسکالا، آر انتخاب‌های خوبی هستند. شما باید در زمینه استقرار فرآیند ETL، مدیریت جریان داده‌های سازمان و کار با انواع مختلف پایگاه داده‌ها در این زمینه مهارت‌هایی را کسب کنید. نیازی به گفتن این جمله نیست که شما در بحث مدیریت جریان بلادرنگ داده‌ها و سرعت نرخ تولید داده‌ها در حوزه بزرگ داده‌ها (Velocity) و کار با ابزارها و زیرساخت‌هایی همچون کافکا، آپاچی استورم یا Flink  که برای مدیریت داده‌ها استفاده می‌شوند کسب مهارت کنید.