تهدف هذه المقالة إلى فحص دور شخص كبير البيانات مهندس ، كيف يتم جمع البيانات ومعالجتها وتخزينها وتحليلها ، وإعطائك فكرة أفضل عما إذا كانت هذه المهنة مناسبة لك أم لا.
ما هي البيانات الكبيرة؟
يشير مصطلح "البيانات الضخمة" إلى كميات كبيرة للغاية من بيانات التشغيل والمنتجات والعملاء ، وعادة ما تكون في نطاقات تيرابايت وبيتابايت. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن استخدام تحليلات البيانات الضخمة لتقليل مخاطر الامتثال والمخاطر التنظيمية ، وتحسين حالات استخدام الشركة والعمليات المهمة ، وإنشاء مصادر دخل جديدة تمامًا.
قائمة مصادر البيانات التالية:
- معاملات نقاط البيع وبطاقات الائتمان ؛
- المعاملات الرقمية
- المشاركات على وسائل التواصل الاجتماعي ؛
- التعامل مع الهواتف الذكية والأجهزة المحمولة ؛ و
- قراءات من أجهزة الاستشعار التي تنتجها إنترنت الأشياء (IoT).
يمكن أن توفر البيانات الضخمة رؤى حول أشياء مثل:
- تحسين حالات الاستخدام التشغيلية والتجارية المهمة ؛
- الحد من مخاطر عدم الامتثال للوائح ؛
- توليد صافي مصادر جديدة للدخل ؛ و
- خلق تجارب عملاء مميزة ومقنعة.
ما هو مهندس البيانات الضخمة؟
مهندس البيانات الضخمة هو متخصص مسؤول عن إنشاء البيانات للشركة وصيانتها واختبارها وتقييمها وصيانتها. يشار إلى مجموعات البيانات الكبيرة جدًا باسم البيانات الضخمة. يتم جمع كميات كبيرة من البيانات بشكل متكرر من قبل الشركات في النظام الاقتصادي أثناء قيامهم بعملياتهم اليومية.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تكون البيانات الضخمة مفيدة للغاية للشركات لزيادة الإنتاجية والربحية وقابلية التوسع عند استخدامها بشكل صحيح. ولكن بدون مهندس بيانات ضخم لإنشاء أنظمة لجمع البيانات وصيانتها واستخراجها ، تصبح البيانات الضخمة للشركة عديمة الفائدة. لذلك ، يتحمل مهندسو البيانات الضخمة المسؤولية في النهاية عن مساعدة الشركات في إدارة بياناتهم الضخمة.
ماذا يفعل مهندس البيانات الضخمة؟
تتمثل مسؤولية مهندس البيانات الضخمة في إنشاء بيئة بيانات ضخمة جاهزة للإنتاج وصيانتها وضمانها. ستشمل البيئة التي يعمل فيها هذا الدور الهندسة المعمارية ، والمعايير التكنولوجية ، وخيارات المصدر المفتوح ، بالإضافة إلى إجراءات إدارة البيانات وإعداد البيانات. يؤدي مهندسو البيانات الضخمة عادةً جميع المهام التالية:
- تصميم وبناء وصيانة أنظمة لمعالجة كميات كبيرة من البيانات. هذا يجمع المعلومات من مصادر مختلفة ، سواء كانت منظمة أم لا.
- يجب الاحتفاظ بالبيانات في بحيرة بيانات أو مستودع.
- الاستفادة من تحويلات وخوارزميات معالجة البيانات للتعامل مع البيانات الأولية وإنتاج هياكل بيانات محددة مسبقًا. بالإضافة إلى ذلك ، يضعون النتائج في بحيرة بيانات أو مستودع للمعالجة لاحقًا.
- ضع البيانات المختلفة من خلال التحويل والتكامل في مستودع بيانات قابل للتطوير (مثل مستودع البيانات أو بحيرة البيانات أو السحابة).
- التعرف على الأدوات والتقنيات والخوارزميات المختلفة المستخدمة في تحويل البيانات.
- تنفيذ منطق الأعمال والعمليات التقنية لتحويل البيانات التي تم جمعها إلى معلومات ثاقبة ومفيدة. للاستخدام التشغيلي والتجاري ، يجب أن تفي هذه البيانات بمتطلبات الجودة والحوكمة والامتثال حتى يمكن الوثوق بها.
- فهم الفروق بين هياكل مستودع البيانات ، وقواعد بيانات المعالجة المتوازية على نطاق واسع (MPP) ، والسحب الهجينة ، بالإضافة إلى خيارات التشغيل والإدارة.
- يجب تحليل خطوط أنابيب البيانات ومقارنتها وتحسينها. الابتكار في أنماط التصميم ، وتصميم دورة حياة البيانات ، ومحاذاة الأنطولوجيا البيانات ، ومجموعات البيانات المشروحة ، وتقنيات البحث المرنة هي بعض الأمثلة على ذلك.
- لتحويل البيانات وإدخالها في بيئات التطوير وضمان الجودة والإنتاج ، قم بإعداد خطوط أنابيب البيانات الآلية.
- إنشاء واستخدام أنظمة البرمجيات.
- إنشاء أنظمة لجمع البيانات ومعالجتها.
- الاستخراج والتحويل والتحميل (عملية ETL).
- بناء هياكل البيانات التي تلبي احتياجات العمل.
- دراسة الأساليب الجديدة لجمع البيانات المهمة وتحسين جودتها.
- تطوير حلول البيانات المنظمة باستخدام مجموعة متنوعة من الأدوات ولغات البرمجة.
- استخراج المعلومات من مصادر مختلفة لإنشاء نماذج أعمال فعالة.
- التعاون مع الفرق وعلماء البيانات والمحللين الآخرين.
كيف تصبح مهندس بيانات ضخمة
لكي تصبح مهندس بيانات كبير ، يجب أن يمر معظم الأشخاص بعدد من الخطوات.
# 1. الحصول على شهادة:
شهادة في علوم الكمبيوتر أو الإحصاء أو الأعمال تحليلات البيانات مطلوب لإتقان المهارات التقنية اللازمة لتصبح مهندس بيانات ضخم. بالنسبة لهذه الوظائف ، التي تتطلب إتقانًا للترميز والإحصاءات والبيانات ، فإن غالبية أصحاب العمل يطلبون درجة البكالوريوس.
# 2. اكتساب الخبرة في العمل:
تعتبر الخبرة مؤهلًا مهمًا لتصبح مهندس بيانات كبير. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك اكتساب الخبرة من خلال العمل الحر أو التدريب الداخلي أو الممارسة المستقلة أو التوظيف في المجالات ذات الصلة. تزداد فرصك في الحصول على وظيفة كمهندس بيانات كبير مع الخبرة.
# 3. الحصول على الشهادات:
للحصول على وظيفة كمهندس بيانات كبير ، يمكن أن تكون الشهادات المهنية مفيدة جدًا أيضًا. بالنسبة إلى مهندسي البيانات الضخمة الطامحين ، يمكن أن تكون أي من الشهادات التالية مفيدة:
- مهندس بيانات محترف معتمد من Cloudera (CCP)
- محترف البيانات الضخمة المعتمد (CBDP)
- مهندس بيانات محترف معتمد من Google Cloud
- شهادة IBM's Data Science Professional
أفضل 10 أدوات لمهندسي البيانات
# 1. بايثون:
Python هي لغة برمجة شائعة في مجال هندسة البيانات ، ويتم استخدامها للعديد من الأشياء المختلفة مثل إنشاء خطوط أنابيب البيانات ، وأطر عمل ETL ، والتفاعل مع واجهات برمجة التطبيقات ، وعمليات التشغيل الآلي ، وإدارة البيانات.
بالإضافة إلى ذلك ، تعد Python خيارًا أساسيًا لأكثر من ثلثي قوائم الوظائف لمهندسي البيانات نظرًا لتركيبها المباشر ووفرة مكتبات الجهات الخارجية ، مما يقلل من وقت التطوير وتكاليفه.
# 2. SQL:
يعد SQL ضروريًا لمهندسي البيانات لأنه يجعل من الممكن إنشاء هياكل بيانات قابلة لإعادة الاستخدام وتشغيل الاستعلامات المعقدة ونموذج منطق الأعمال. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يسهل الوصول إلى البيانات وإدراجها وتحديثها ومعالجتها وتعديلها باستخدام مجموعة متنوعة من الأساليب.
# 3. PostgreSQL:
أكثر العلاقات مفتوحة المصدر استخدامًا قاعدة بيانات في العالم هي PostgreSQL ، التي تتمتع بمجتمع نابض بالحياة وتصميم مدمج وقابل للتكيف وقوي. بالإضافة إلى ذلك ، فهو مثالي لسير عمل هندسة البيانات لأنه يحتوي على ميزات مضمنة ، وسعة بيانات كبيرة ، وسلامة موثوقة.
# 4. MongoDB:
MongoDB هي قاعدة بيانات NoSQL شائعة تتعامل مع البيانات المهيكلة وغير المهيكلة على نطاق واسع. إنه سهل الاستخدام ومرن للغاية ويوفر ميزات مثل مخازن القيمة الرئيسية الموزعة و NoSQL المستند إلى المستندات وحساب MapReduce. بالإضافة إلى ذلك ، يعد MongoDB مثاليًا لمعالجة أحجام البيانات الكبيرة والحفاظ على الوظائف مع السماح بالمقياس الأفقي.
# 5. اباتشي سبارك:
تحتاج الشركات إلى التقاط البيانات وإتاحتها بسرعة. يعد Apache Spark تطبيقًا شائعًا لمعالجة البث ، مما يسمح بالاستعلام في الوقت الفعلي عن تدفقات البيانات المستمرة. بالإضافة إلى ذلك ، فهو يدعم لغات برمجة متعددة ، ويستخدم التخزين المؤقت في الذاكرة ، ويحسن تنفيذ الاستعلام.
# 6. أباتشي كافكا:
Apache Kafka عبارة عن نظام أساسي لتدفق الأحداث مفتوح المصدر مع تطبيقات مختلفة ، بما في ذلك مزامنة البيانات والرسائل والتدفق في الوقت الفعلي ، وهو مشهور بخطوط أنابيب ELT وجمع البيانات.
# 7. الانزياح الأحمر في أمازون:
يعد Amazon Redshift مثالًا رئيسيًا على كيفية تقدم البنى التحتية الحديثة للبيانات إلى ما بعد وظائف التخزين. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يجعل استخدام SQL القياسي للاستعلام عن البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة ودمجها من بحيرات البيانات وقواعد البيانات التشغيلية ومستودعات البيانات أسهل.
# 8. ندفة الثلج:
Snowflake عبارة عن منصة تخزين بيانات قائمة على السحابة توفر التخزين والحوسبة وأدوات الطرف الثالث واستنساخ البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يبسط أنشطة هندسة البيانات من خلال استيعاب البيانات وتحويلها وتسليمها للحصول على رؤى أعمق ، مما يسمح لمهندسي البيانات بالتركيز على المهام القيمة الأخرى.
# 9. أمازون أثينا:
Amazon Athena هي أداة استعلام تفاعلية لتحليل البيانات غير المنظمة وشبه المهيكلة والمنظمة المخزنة في Amazon S3 باستخدام SQL القياسي. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لمهندسي البيانات والأفراد المهرة في SQL تحليل مجموعات البيانات الكبيرة بسرعة بفضل طبيعتهم التي لا تحتوي على خادم ، مما يلغي الحاجة إلى إدارة البنية التحتية ومهام ETL المعقدة.
# 10. تدفق هواء اباتشي:
تمثل إدارة البيانات بين الفرق تحديًا لعمليات سير عمل البيانات المعاصرة. عمليات سير العمل مبسطة ، والمهام المتكررة مؤتمتة ، وتساعد أدوات تنظيم الوظائف والجدولة مثل Apache Airflow على التخلص من مستودعات البيانات. هذه الأداة هي المفضلة بين البيانات المهندسين لأنه يوفر واجهة غنية للتصور ومراقبة التقدم وحل المشكلات.
ما مدى صعوبة هندسة البيانات الضخمة؟
لأكون صادقًا ، قد يكون كونك مهندس بيانات أمرًا صعبًا. ولكن بمجرد إتقان القدرات الأساسية وتأمين مركزك الأول ، ستستمتع بحرية كبيرة في صياغة موقعك المثالي. نادرًا ما يتم إخبارك بالأدوات التي يجب استخدامها ، وستقرر ما الذي ستعمل عليه ومتى.
هل العمل كمهندس بيانات ضخمة مهنة جيدة؟
هندسة البيانات هي مهنة مربحة. وفقًا لـ Glassdoor ، يبلغ متوسط الراتب في الولايات المتحدة حوالي 115,000 دولار ، لكن بعض مهندسي البيانات يكسبون ما يصل إلى 170,000 دولار سنويًا.
هل البيانات الضخمة صعبة التعلم؟
علم البيانات مجال واسع قد يبدو في البداية ساحقًا. يمكن تعلم المهارات اللازمة للبيانات الضخمة بسرعة وفعالية أكبر من خلال المثابرة والتركيز وخارطة طريق التعلم القوية.
هل تتطلب هندسة البيانات الكثير من الرياضيات؟
الرياضيات جزء كبير من علم البيانات. من ناحية أخرى ، يركز مهندسو البيانات بشكل أساسي على الجوانب الفنية لإنشاء خطوط أنابيب البيانات. حقيقة أن كلا هذين الدورين يتعاملان مع البيانات الضخمة هو ما يوحدهما. غالبًا ما يتطلب الأمر فريقًا كبيرًا للعمل مع البيانات الضخمة.
هل كود مهندسي البيانات الضخمة؟
يعد الترميز مهارة ضرورية لمهندسي البيانات ، تمامًا كما هو الحال في وظائف علوم البيانات الأخرى. يستخدم مهندسو البيانات لغات البرمجة الأخرى بالإضافة إلى SQL لمجموعة متنوعة من المهام. تعد Python بلا شك واحدة من أفضل لغات البرمجة لهندسة البيانات ، على الرغم من وجود العديد من اللغات الأخرى.
هل تتطلب البيانات الضخمة الترميز؟
كانت خبرة الترميز من الناحية التاريخية ضرورية لشغل وظائف علم البيانات ، ولا يزال غالبية علماء البيانات الحاليين من ذوي الخبرة يستخدمونها. ولكن مع تطور مجال علم البيانات ، أصبح الناس الآن قادرين على إنجاز مشاريع بيانات كبيرة دون كتابة أي كود ، وذلك بفضل التقنيات الجديدة.
ما هو الوصف الوظيفي لمهندس البيانات الضخمة؟
مطلوب مهندس بيانات كبير لتطوير وإدارة حلول البيانات الضخمة للشركة ، بما في ذلك أدوات التصميم ، وتنفيذ عمليات ELT ، والتعاون مع فرق التطوير ، وبناء المنصات السحابية ، وصيانة أنظمة الإنتاج.
بالإضافة إلى ذلك ، تحتاج إلى معرفة متعمقة بتقنيات Hadoop وقدرات إدارة المشاريع من الدرجة الأولى وقدرات متقدمة في حل المشكلات للنجاح كمهندس بيانات كبير. يدرك مهندس البيانات الضخمة المتميز متطلبات الشركة ويقوم بتنفيذ حلول بيانات قابلة للتطوير لتلبية احتياجاتها الحالية والمستقبلية.
ما هو راتب مهندس البيانات الضخمة؟
وفقًا لموقع ZipRecruiter ، يحصل مهندسو البيانات الضخمة على متوسط راتب يزيد عن 130,000 ألف دولار. يمكن لمهندسي البيانات الضخمة ذوي الخبرة الواسعة وفي المراحل اللاحقة من حياتهم المهنية أن يكسبوا أكثر بكثير. ومع ذلك ، يمكن لأولئك الجدد في الصناعة والذين يفتقرون إلى الخبرة الكبيرة توقع جني أموال أقل.
وظائف مهندس البيانات الضخمة
فيما يلي بعض الأمثلة على وظائف البيانات الضخمة للتفكير فيها:
# 1. اختبار البيانات الضخمة:
متوسط الراتب: 33,000 دولارًا في السنة
يتشابه محلل ضمان الجودة (QA) ومختبر البيانات الضخمة. يقومون بتقييم خطط البيانات للمساعدة في توزيع السلع المتعلقة بالبيانات. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنهم إنشاء وتشغيل وتحليل البرامج النصية للاختبار وكذلك البرامج النصية لتنفيذ البيانات. يقوم مختبرو البيانات الضخمة أيضًا بتحديد مقاييس ضمان الجودة ومراقبتها مثل نتائج الاختبار وعدد العيوب.
# 2. المجند الفني:
متوسط الدخل: $ 54,000 سنويا
يساعد المجند الفني الشركات في تحديد متطلبات التوظيف وتحديد الطامحين لشغل وظائف البيانات الضخمة. بالإضافة إلى ذلك ، يبحثون عن مرشحين في السوق لفحصهم وإجراء مقابلات معهم وتوظيفهم. قد تستفيد عملية التوظيف أيضًا من مساعدة المجندين التقنيين.
# 3. مدير قاعدة البيانات:
متوسط الدخل: $ 65,000 سنويا
مديرو قواعد البيانات هم أفراد موهوبون تقنيًا ولديهم فهم واسع لتكنولوجيا قواعد البيانات. إنهم يهتمون بواجبات إدارة المشروع ويحافظون على بيئة قاعدة البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، يتعامل مدير قاعدة البيانات بشكل متكرر مع مجموعة متنوعة من مسؤوليات الإدارة المشتركة ، بما في ذلك إدارة قضايا الموظفين ، وقيادة فريق البيانات ، وتعديل الميزانيات.
# 4. محلل بيانات:
متوسط الدخل: $ 74,000 سنويا
محللو البيانات هم أشخاص يقومون بتحليل أنظمة البيانات وحل المشكلات. غالبًا ما يصممون أدوات آلية تبحث في قواعد البيانات عن البيانات. قد يعمل محللو البيانات بمفردهم أو في مجموعات ، ويقومون في كثير من الأحيان بتجميع التقارير.
# 5. مطور البيانات الضخمة:
متوسط الدخل: $ 83,668 سنويا
مثل مطور البرامج ، يقوم مطور البيانات الضخمة بإنشاء البيانات. ينهون تطبيقات البرمجة والتشفير بالإضافة إلى إنشاء خطوط الأنابيب التي تستخرج البيانات وتحولها وتحميلها إلى منتج نهائي واستخدامها.
بالإضافة إلى ذلك ، قد يساعد المطور أيضًا في تطوير خدمات ويب عالية الأداء وقابلة للتطوير لتتبع البيانات. لتطوير طرق أكثر فاعلية ، يقوم عدد قليل من مطوري البيانات الضخمة أيضًا بالتحقيق وفحص الأساليب الجديدة لقضايا مثل تخزين البيانات أو معالجتها.
# 6. مستشار حوكمة البيانات:
متوسط الدخل: $ 95,000 سنويا
يقوم مستشار حوكمة البيانات بإنشاء أطر لحماية استخدام البيانات والتحكم فيه. يتضمن ذلك التأثير على كيفية جمع أصول البيانات وإدارتها واستخدامها وأرشفتها. بالإضافة إلى ذلك ، يشرفون على الممارسات واللوائح ويضمنون أن استخدام البيانات يتوافق مع المعايير المحددة.
رقم 7. مسؤول قاعدة البيانات:
متوسط الدخل: $ 96,000 سنويا
يدير مسؤولو قاعدة البيانات العمليات اليومية لسجل قاعدة البيانات. وهذا يستلزم الحفاظ على النسخ الاحتياطية لقاعدة البيانات والتأكد من استقرار قاعدة البيانات. علاوة على ذلك ، يتم أيضًا إجراء التحديثات والتعديلات على قواعد البيانات من قبل مسؤولي قواعد البيانات.
# 8. مهندس الأمن:
متوسط الدخل: $ 107,000 سنويا
يحتاج قسم تكنولوجيا المعلومات إلى مهندسي أمن لتقليل التعرض لمخاطر الشركة. بالنسبة لشبكات الكمبيوتر ، يقومون بتطوير بروتوكولات دفاع متعددة الطبقات ، مثل تثبيت جدران الحماية ومراقبة محاولات التسلل والاستجابة لها. بالإضافة إلى ذلك ، للعثور على المشاكل وتطوير وتنفيذ خطط اختبار لتحديثات البرامج ، يقوم مهندسو الأمن بتقييم أنظمة الأمان.
# 9. عالم البيانات:
متوسط الدخل: $ 122,000 سنويا
يتعاون علماء البيانات بشكل وثيق مع العمليات التجارية للشركات. بالإضافة إلى ذلك ، يقومون بجمع البيانات وفحصها وتفسيرها ، ثم يقدمون استنتاجاتهم إلى رجال الأعمال التنفيذيين. يقدم علماء البيانات المشورة للشركات للمساعدة في اتخاذ القرار على أساس نتائجهم واتجاهاتهم.
# 10. مهندس البيانات:
متوسط الدخل: $ 130,000 سنويا
لتطوير استراتيجيات الأعمال وحلول قواعد البيانات ، يجمع مهندسو البيانات بين إبداعهم والفهم الشامل لتصميم قواعد البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، لمساعدة الأعمال على تحقيق أهدافها ، فإنهم يعملون مع مهندسي البيانات لتطوير مهام سير عمل البيانات. يتم أيضًا إنشاء نماذج أولية جديدة لقاعدة البيانات وتقييمها بواسطة مهندس بيانات.
مقالات ذات صلة:
رواتب علماء البيانات: متوسط دفع علماء البيانات 2023
قاعدة البيانات ومخزن البيانات: ما هو الفرق؟
توحيد البيانات: التعريف والعملية ولماذا هو مهم
المراجع:
