مهندس داده کیست؟

«مهندسی داده فراتر از وارد کردن داده‌ها در یک پایگاه داده است» – فرانک کین (مهندس ارشد سابق آمازون، مدیرعامل Sundog Education)

داده‌ها موتور دنیای مدرن هستند. از ارائه پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده در نتفلیکس تا تسهیل تشخیص سریع‌تر تقلب در بانکداری، داده‌ها در قلب تقریباً هر تصمیم کسب‌وکاری قرار دارند. اما چگونه داده‌های خام به بینش‌های قابل اقدام تبدیل می‌شوند؟ اینجاست که مهندسان داده وارد عمل می‌شوند.

مهندس داده مسئول طراحی و نگهداری سیستم‌هایی است که حجم عظیمی از داده‌ها را جمع‌آوری، ذخیره و به قالبی قابل استفاده تبدیل می‌کنند. کار آن‌ها ستون فقرات تصمیم‌گیری مبتنی بر داده است و به کسب‌وکارها امکان می‌دهد به شکل مؤثر بینش کسب کنند و در بازارهای رقابتی پیشتاز بمانند.

اگر به دنبال شروع یک حرفه در این حوزه هستید یا کنجکاو هستید بدانید چگونه مهندسی داده دنیای فناوری را شکل می‌دهد، ادامه مطلب را بخوانید. ما بررسی خواهیم کرد که مهندس داده چه کاری انجام می‌دهد، از چه ابزارهایی استفاده می‌کند، فرصت‌های شغلی کلیدی چه هستند و چگونه می‌توانید یکی از آن‌ها شوید.

مهندس داده چه کاری انجام می‌دهد؟

مهندسان داده در ساخت و بهینه‌سازی سیستم‌هایی تخصص دارند که داده‌ها را برای تحلیل و جریان‌های کاری عملیاتی در دسترس قرار می‌دهند. مسئولیت‌های اصلی آن‌ها شامل وظایف زیر است:

ساخت و نگهداری خطوط انتقال داده (Data Pipelines)

یکی از وظایف اصلی مهندسان داده، طراحی و پیاده‌سازی خطوط انتقال داده است که داده‌ها را از منابع مختلف (مانند برنامه‌ها، دستگاه‌ها، پایگاه‌های داده) به انبارهای داده یا دریاچه‌های داده منتقل می‌کند (منابع داده‌ای ساختارمند و تمیزتر). این خطوط انتقال از مرحله جمع‌آوری داده تا پردازش و تبدیل آن را مدیریت می‌کنند و اطمینان حاصل می‌کنند که داده‌ها تمیز، ساختارمند و آماده استفاده هستند.

همکاری بین تیم‌ها

مهندسان داده به‌طور نزدیک با دانشمندان داده، تحلیلگران و مهندسان نرم‌افزار همکاری می‌کنند. آن‌ها اطمینان حاصل می‌کنند که زیرساخت و خطوط انتقال داده با نیازهای تحلیلی و عملیاتی کسب‌وکارها هم‌راستا باشد. برای مثال، دانشمندان داده برای مدل‌سازی پیشرفته به داده‌های پردازش‌شده توسط مهندسان نیاز دارند، در حالی که تحلیلگران از همین خطوط انتقال برای گزارش‌دهی استفاده می‌کنند.

تضمین کیفیت و دسترس‌پذیری داده‌ها

داده‌های باکیفیت و قابل اعتماد برای تصمیم‌گیری حیاتی هستند. مهندسان داده مسئول ایجاد سیستم‌هایی هستند که کیفیت داده‌ها را پایش و تضمین کنند و دقت و دسترس‌پذیری آن‌ها را در همه زمان‌ها حفظ کنند.

مثال دنیای واقعی

تصور کنید یک پلتفرم تجارت الکترونیک در جریان جمعه سیاه با افزایش ناگهانی ترافیک مواجه است. مهندس داده اطمینان حاصل می‌کند که داده‌های زمان واقعی درباره موجودی محصولات، روند فروش و رفتار مشتریان جمع‌آوری، پردازش و فوراً در دسترس تیم‌های بازاریابی برای تصمیم‌گیری قرار گیرد.

یک روز در زندگی یک مهندس داده

در دنیای واقعی، کار مهندسی داده فراتر از طراحی سیستم‌های بزرگ و جدید است، اگرچه ساخت خطوط انتقال داده جدید بخشی از کار است! با دسترس‌پذیر شدن داده‌های جدید، شما باید آن‌ها را جمع‌آوری کنید، در یک مخزن داده توزیع‌شده ذخیره کنید و یک نوع ساختار (schema) بر آن اعمال کنید تا بتوان آن را جست‌وجو کرد. این بخش سرگرم‌کننده کار است.

عیب‌یابی سیستم‌های موجود نیز بخش بزرگی از کار است. هر زمان با سیستم‌های بزرگ و توزیع‌شده و داده‌های نامنظم سروکار دارید، احتمال وقوع مشکلات زیاد است. ممکن است یک جریان داده قطع شده یا به دلیل مشکلی خراب شده باشد. ممکن است به محدودیت منابع برخورد کرده باشید یا به نوعی گلوگاه پردازشی رسیده باشید که قبلاً با آن مواجه نشده بودید. ممکن است حجم عظیمی از داده وارد شده باشد که ظرفیت کافی برای آن نداشته باشید، یا ممکن است اتفاقی رخ داده باشد که هزینه‌های محاسبات ابری شما را افزایش داده و نیاز به بهینه‌سازی سریع سیستم‌ها داشته باشد. تجربه و دانش عمیق شما را قادر می‌سازد تا این مشکلات را به سرعت حل کنید و گواهینامه‌های مهندسی داده اغلب بر توانایی شما در تشخیص چنین مسائل تمرکز دارند.

همچنین، مانند هر شغل فناوری دیگری، بخش قابل توجهی از روز به همکاری با همکاران، بررسی کار آن‌ها، به‌روزرسانی مستندات یا ابزارهای مدیریت پروژه و جلسات معمول کسب‌وکار اختصاص دارد.

مهارت‌ها و ابزارهای کلیدی برای مهندسی داده

برای موفقیت در نقش مهندس داده، نیاز به تسلط فنی و درک عمیق از ابزارهایی دارید که چشم‌انداز مهندسی داده را شکل می‌دهند.

زبان‌های برنامه‌نویسی

• Python: زبان برنامه‌نویسی برای دستکاری داده‌ها و توسعه خطوط انتقال داده.

• SQL: زبان پرس‌وجو که برای کار با پایگاه‌های داده رابطه‌ای و استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها (ETL) ضروری است.

• Java: زبان برنامه‌نویسی که اغلب همراه با ابزارهای داده بزرگ برای ساخت سیستم‌های توزیع‌شده استفاده می‌شود.

ابزارهای خطوط انتقال داده

مهندسان داده مدرن برای ساخت خطوط انتقال مقیاس‌پذیر و مقاوم از ابزارهایی مانند Apache Airflow، Kafka و Spark استفاده می‌کنند. این ابزارها امکان اتوماسیون، پردازش در زمان واقعی و مدیریت کارآمد مجموعه داده‌های عظیم را فراهم می‌کنند.

پلتفرم‌های ابری

با افزایش استفاده کسب‌وکارها از سیستم‌های ابری، پلتفرم‌های ابری مانند AWS، Google Cloud (GCP) و Microsoft Azure ارزشمند هستند. این پلتفرم‌ها زیرساخت مقیاس‌پذیری برای ساخت و مدیریت خطوط انتقال داده و جریان‌های پردازشی فراهم می‌کنند.

انبار داده و معماری داده

درک قوی از معماری داده و ابزارهای انبار داده (مانند BigQuery، Snowflake، Amazon Redshift) نیز برای ذخیره و سازمان‌دهی مؤثر داده‌ها حیاتی است.

مهندسی داده در ساختار فناوری مدرن

مهندسی داده همگام با انقلاب داده‌های بزرگ تکامل یافته است. در ادامه، نگاهی به نقش آن در ساختار فناوری مدرن می‌اندازیم.

مهندسی داده در مقابل علوم داده

در حالی که دانشمندان داده داده‌ها را برای استخراج بینش‌های قابل اقدام تحلیل می‌کنند، مهندسان داده بر ایجاد و مدیریت زیرساخت‌هایی تمرکز دارند که به دانشمندان داده امکان می‌دهد کار خود را به شکل مؤثر انجام دهند. می‌توان آن را مشابه ساخت جاده‌ها در مقابل رانندگی خودروها تصور کرد.

نقش در داده‌های بزرگ و سیستم‌های ابری

مهندسی داده از جریان‌های کاری داده‌های بزرگ با طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر که میلیاردها نقطه داده را پردازش می‌کنند، پشتیبانی می‌کند. با ظهور پلتفرم‌های ابری، مهندسان اکنون سیستم‌هایی را می‌سازند که برای محاسبات توزیع‌شده بهینه شده‌اند و پردازش سریع‌تر و هزینه‌های کمتر را تضمین می‌کنند.

هوش مصنوعی و مهندسی داده

هوش مصنوعی با خودکارسازی برخی از وظایف روزمره و ایجاد خطوط انتقال داده هوشمندتر، مهندسی داده را دگرگون می‌کند. به عنوان مثال، ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند کیفیت و حاکمیت داده‌ها را با شناسایی و اصلاح ناهنجاری‌ها یا ناسازگاری‌های داده بهبود بخشند.

مسیرهای شغلی و فرصت‌ها در مهندسی داده

حوزه مهندسی داده نقش‌های متنوع و حقوق‌های رقابتی ارائه می‌دهد.

مسیرهای شغلی رایج

• سطح ابتدایی: مهندس داده جوان (Junior Data Engineer) یا توسعه‌دهنده ETL

• سطح میانی: مهندس تحلیل داده (Analytics Engineer) یا متخصص پلتفرم داده

• سطح ارشد: معمار داده (Data Architect) یا سرپرست زیرساخت

صنایعی که مهندس داده استخدام می‌کنند

مهندسان داده در تمامی بخش‌ها مورد نیاز هستند، از جمله فین‌تک، مراقبت‌های بهداشتی، تجارت الکترونیک و سرگرمی. تقاضا برای تخصص آن‌ها به ویژه در حوزه‌هایی که به تحلیل داده‌های بزرگ و شخصی‌سازی متکی هستند، بسیار بالاست.

اطلاعات حقوقی

حقوق شروع کار برای مهندسان داده به‌طور میانگین حدود $90K در سال است و می‌تواند برای حرفه‌ای‌های باتجربه از $150K فراتر رود. چشم‌انداز شغلی این حوزه همچنان قوی است زیرا شرکت‌ها به طور فزاینده‌ای استراتژی‌های مبتنی بر داده را اتخاذ می‌کنند.

برای شروع مسیر شغلی خود، دوره مباحث ضروری مهندسی داده با SQL، پایتون و PySpark را بررسی کنید.

چگونه مهندس داده شویم: مسیرهای یادگیری و دوره‌ها

ورود به حوزه مهندسی داده ممکن است دلهره‌آور به نظر برسد، اما یک نقشه راه واضح و منابع مناسب، این گذار را قابل مدیریت می‌کند.

نقشه راه یادگیری پیشنهادی

1. با زبان‌های پایه‌ای مانند Python و SQL شروع کنید. توصیه می‌کنم هر دو را یاد بگیرید تا در رقابت موفق باشید.

2. مفاهیم مدل‌سازی داده و انبار داده را به‌خوبی بیاموزید.

3. ابزارهایی مانند Apache Spark و Airflow را برای ساخت خطوط انتقال داده یاد بگیرید.

4. در پلتفرم‌های ابری و ابزارهای پردازش جریان داده تخصص کسب کنید.

5. پروژه‌هایی بسازید تا مهارت‌های خود را نشان دهید، مانند ایجاد یک انبار داده برای تحلیل یا پیاده‌سازی راهکار پردازش جریان داده. داده‌های رایگان زیادی در اینترنت موجود است که می‌توان برای ساخت پروژه‌ای جذاب از آن‌ها استفاده کرد. حتی اگر مجموعه داده چندان بزرگ نباشد، این پروژه‌ها به شما کمک می‌کنند تا بفهمید اجزای مختلف چگونه با هم کار می‌کنند و به کارفرمایان نشان دهید که توانایی ساخت خطوط انتقال داده را دارید.

گواهینامه‌هایی که باید در نظر گرفت

گواهینامه‌ها تخصص شما را نشان می‌دهند و قابلیت استخدام‌پذیری را افزایش می‌دهند. در اینجا چند مدرک محبوب آورده شده است:

• AWS Certified Data Engineer – Associate: مهارت در ابزارهای داده AWS را کسب کنید. مشاهده دوره‌های مهندسی داده وب سرویس آمازون (AWS).

• Google Cloud Professional Data Engineer: تمرکز بر راه‌حل‌های داده مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد.

• Microsoft Azure Data Engineer Associate (DP-203): تخصص در تبدیل داده و تحلیل در Azure.

• Databricks Certified Data Engineer Associate: مناسب افرادی که با سیستم‌های داده بزرگ در Databricks کار می‌کنند.

ارزش یادگیری آنلاین

رشته تحصیلی علوم کامپیوتر ندارید؟ نگران نباشید. گواهینامه‌ها، دوره‌های آنلاین و پروژه‌های عملی می‌توانند به شما کمک کنند مهارت‌هایی را که کارفرمایان دنبال آن هستند، کسب کنید. تجربه شغلی قبلی و تخصص خودآموخته نیز در نظر مدیران استخدام برجسته است. وب‌سایت‌هایی مانند گیت گزینه‌های یادگیری انعطاف‌پذیر متناسب با سرعت و برنامه شما ارائه می‌دهند.

سوالات متداول

آیا مهندسان داده برنامه‌نویسی می‌کنند؟

بله! مهندسان داده برای ساخت خطوط انتقال داده، خودکارسازی جریان‌های کاری و تبدیل داده‌ها کدنویسی می‌کنند. Python و SQL به‌ویژه برای انجام وظایف آن‌ها حیاتی هستند.

چقدر طول می‌کشد تا مهندس داده شویم؟

این مدت بسته به تجربه قبلی متفاوت است. برای مبتدیان، تسلط بر مهارت‌ها و ابزارهای کلیدی می‌تواند با تلاش مستمر 6–12 ماه طول بکشد.

آیا مهندسی داده در بازار کار تقاضا دارد؟

قطعاً! با اولویت‌دهی کسب‌وکارها به تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، مهندسی داده به یکی از پرتقاضاترین مشاغل فناوری تبدیل شده است.

برای مهندس داده شدن به چه مدرکی نیاز داریم؟

در حالی که داشتن مدرک در علوم کامپیوتر یا رشته‌های مرتبط مفید است، بسیاری از افراد از طریق گواهینامه‌ها، پروژه‌های عملی و تجربه حرفه‌ای موفق می‌شوند. اگر در رشته‌ای دیگر مدرک دارید، نیازی به بازگشت به دانشگاه نیست. پلتفرم‌های آنلاین مانند گیت همه چیز لازم برای شروع را فراهم می‌کنند.

مهندسی داده درهای دنیایی از فرصت‌ها را می‌گشاید

مهندسی داده یک مسیر شغلی پویا، چالش‌برانگیز و پاداش‌دهنده است. با ساخت سیستم‌هایی برای مدیریت جریان‌های پیچیده داده، مهندسان داده تصمیم‌هایی را ممکن می‌سازند که صنایع را شکل می‌دهند.