يدير مهندسو البيانات الكبار أنظمة جمع البيانات ويتعاونون مع الزملاء. إليك كل ما تحتاج لمعرفته حول أن تصبح مهندس بيانات أقدم ، وراتبهم ، وماذا يفعلون ، وكيف تصبح واحدًا.
مهندس بيانات أول
كبار مهندسي البيانات مسؤولون عن تطوير منصات البيانات وصيانتها ، أدوات الإدارةو خطوط الأنابيب. في هذا ، تتم مراقبة مهندسي البيانات الشباب على كل من التصميم والسلوك.
عادةً ما يقدم كبار مهندسي البيانات تقاريرهم إلى مدير هندسة البيانات أو مدير التحليلات في شركة ، وهم جزء من فريق علم البيانات أو تحليل البيانات. من أجل توفير إدارة فعالة ، يجب أن يكون مهندس البيانات الأقدم قادرًا على توصيل الطلبات والمعلومات بوضوح إلى الفريق الأصغر سنًا.
يشرف مهندس البيانات الأقدم ويدير فرق هندسة البيانات المبتدئين. يُتوقع منك أيضًا كتابة التقارير وإنشاء عروض تقديمية لفرق قيادة الأعمال العليا كمهندس بيانات كبير. يجب أن يمتلك مهندس البيانات الأقدم مهارات اتصال رائعة حتى يتم فهم هذه التقارير والعروض التقديمية وقبولها. يجب أن تكون واضحة وموجزة ولا لبس فيها وآسرة ومقنعة.
متطلبات مهندس بيانات أقدم
- إنشاء وإدارة والإشراف على مشاريع لتخزين البيانات وأنظمة جمعها.
- يجب اقتراح نماذج وحلول البيانات لأنظمة البيانات الحالية وتنفيذها.
- الإشراف على عمل مهندس بيانات مبتدئ.
- تحقق لمعرفة ما إذا كان النظام قد تم تصميمه مع وضع متطلبات الأمان والامتثال في الاعتبار.
المهام الروتينية لمهندس بيانات أقدم
- التحقيق في مشاكل إدارة البيانات مع دعم الفرق المتنوعة.
- العمل مع المهندسين المعماريين ومحللي البيانات لتحديد مواصفات التصميم.
- قم بإعداد تقارير مرحلية للمهنيين الذين ليسوا على دراية من الناحية الفنية.
- اختبر بياناتك للتأكد من دقتها لضمان دقة معالجة البيانات.
الوصف الوظيفي لمهندس البيانات الأقدم والمؤهلات
- يجب الحفاظ على نظام التحليلات وتخزين البيانات الخاص بنا ، والذي يحتوي عمليا على جميع البيانات التنظيمية والسياسية ، وتوسيعه.
- لدعم مشاريع البيانات والتحليلات ، يجب أن تكون أنظمة وخطوط الأنابيب الهندسية آمنة وقابلة للتطوير ويمكن الاعتماد عليها. يستلزم ذلك أيضًا إرسال البيانات إلى الشركات التابعة والشركات التابعة بالإضافة إلى دمج مصادر البيانات الحديثة في مستودع البيانات الأساسي لدينا.
- استخدم البيانات من مستودع البيانات والمصادر الأخرى للإنشاء تصورات البيانات والتقارير.
- قم بإعداد برامج وحلول تقنية قابلة للتطوير وقابلة للتكرار يمكن استخدامها لأتمتة مهام إدارة البيانات التي تستغرق وقتًا طويلاً.
- التقييم والتحقيق والتخلص بشكل غير منتظم من البيانات السياسية والتنظيمية المختلفة.
- تنفيذ والحفاظ على أفضل تدابير الأمان في فئتها في مستودع البيانات وبيئة التحليلات الخاصة بنا مع مراقبة مشهد التهديدات المتطور.
- ساعد موظفي DAIR الآخرين إذا لزم الأمر باستخدام كود SQL أو Python أو R.
- تنفيذ مهام إضافية حسب التوجيهات ؛ • شارك هذه المهارات مع موظفي DAIR الآخرين
تصفيات الفوت
- قدرات إدارة قواعد البيانات العلائقية و SQL قوية. تُستخدم تقنيات ETL لاستخراج البيانات وتحويلها وتحميلها في قاعدة بيانات علائقية.
- القدرة على تصميم وبناء ونشر سلاسل العمليات المؤتمتة باستخدام Python أو R ، خاصةً لتحليل البيانات ومعالجتها.
- بكالوريوس أو بكالوريوس في مجال مشابه أو خبرة عمل مماثلة.
- القدرة على قراءة البيانات وتحليلها وتنظيفها وتحويلها وإعادة ترميزها والجمع بين مجموعات بيانات متعددة وإعادة تنسيق البيانات إلى تنسيقات واسعة وطويلة ، إلخ.
- أظهر القدرة على التقاط قدرات جديدة ورمز استكشاف الأخطاء وإصلاحها دون مساعدة ، كما يتضح من خلال البحث عن حلول لمشاكل البرمجة الشائعة على Google. أن تكون قادرًا على اكتساب المهارات أثناء العمل ، بمعنى آخر.
- الخبرة في التعامل مع موفري البنية التحتية السحابية مثل Google Cloud و Amazon Web Services مفضلة ولكنها ليست ضرورية.
- سجل حافل بالقدرة على تحديد الأولويات وتنظيم مجموعة متنوعة من الوظائف والمشاريع ، فضلاً عن امتلاك قدرات ممتازة في إدارة الوقت.
- تجربة مع أدوات التنظيم الرقمية مثل Action Network أو ActionKit أو Blue State Digital ، بالإضافة إلى فهم الشبكات المحلية أو شبكات VAN ، كلها مزايا وليست ضرورات.
ماذا يفعل مهندس البيانات الأقدم
سيتولى كبير مهندسي البيانات إدارة مبادرة القسم لدمج البيانات ، والذي سيضع أيضًا خطة للمشروع وأيضًا إدارة البنية التحتية لمخزن البيانات ، وكتابة البرامج النصية لتكامل البيانات والتحليلات.
من أجل تحديد المتطلبات ، والتنقيب عن البيانات وتحليلها ، ودمج البيانات من مصادر متنوعة ، وبناء خطوط بيانات استثنائية للاستفادة من احتياجات التحليلات للمؤسسة والشركات التابعة لها ، سيعمل هذا الدور عن كثب وتعاون مع أعضاء البيانات والتحليلات والتطوير فرق. سيقومون أيضًا بإدارة أنظمة الملكية الأخرى والإشراف على إنشاء نظام إبلاغ آلي.
البيانات والتحليلات و مورد البنية التحتية (DAIR) مسؤول عن تطوير الأدوات البرمجية للاتحاد ، وتطوير الويب ، وأنظمة البيانات ، وقدرات التحليل لتزويد الحركة العمالية بقوة طويلة الأمد. يدعم هذا الفريق العديد من الإدارات والمنظمات العمالية الحكومية والمحلية وعملاء آخرين في الحركة العمالية. بالإضافة إلى ذلك ، يريد القسم أن يمنح شركائه الأدوات التي يحتاجون إليها لتنفيذ التعبئة السياسية والتشريعية وتنظيم العمليات الرقمية ، بشكل أكثر نجاحًا وكفاءة من خلال الاستثمار في البنية التحتية المركزية والتدريب وأعمال الخدمة المباشرة.
راتب مهندس بيانات أول
من المتوقع أن يبلغ إجمالي الأجر السنوي لكبار مهندسي البيانات في الولايات المتحدة 169,943،128,022 دولارًا أمريكيًا ، بمتوسط راتب يبلغ 41,921،25 دولارًا أمريكيًا. بالإضافة إلى ذلك ، تمثل هذه الأرقام متوسط أو وسط النطاقات باستخدام خوارزمية تقدير إجمالي الدفع الخاصة بنا ، والتي تستند إلى معلومات الأجور المقدمة من المستخدم. الزيادة المتوقعة في التعويض السنوي هي 75 دولار. قد يأخذ الراتب الإضافي شكل مكافآت نقدية أو عمولات أو إكراميات أو مشاركة في الأرباح. تقع جميع بيانات الراتب المتوفرة حاليًا لهذا الدور بين المئين الخامس والعشرين والخامس والسبعين ، مع وقوع الأرقام في "النطاق الأكثر احتمالًا" في هذا النطاق.
فيما يلي قائمة بأفضل 10 شركات أمريكية توظف كبار مهندسي البيانات ، جنبًا إلى جنب مع إجمالي دخلهم ، وتمثل هذه الأرقام متوسط أو وسط النطاقات. من بين أرباب العمل شركة Coupang و Meta و Hulu.
- رأس المال الأول 158,279 دولار في السنة
- أمازون: 213,088،XNUMX دولارًا أمريكيًا / سنة
- Optum $ 162,211،XNUMX / سنة
- Aetna 156,373،XNUMX دولارًا / سنة
- The Hartford 161,728،XNUMX $ / سنة
- اكتشف 146,085 دولار في السنة
- ميتا 241,689،XNUMX دولار / سنة
- Cognizant Technology Solutions 123,785 دولار / سنة
- راتب كبير مهندس بيانات Netflix $ 211,868،XNUMX / سنة
- Wells Fargo - مهندس بيانات أول راتب 168,841،XNUMX دولارًا في السنة
كيف تصبح مهندس بيانات أول
من الحقائق المعروفة أن ميل الشركات إلى معالجة كميات هائلة من البيانات قد ساهم في تبني الحلول السحابية التي تنمو بسرعة في السنوات الأخيرة. بالإضافة إلى ذلك ، يساهم مهندسو البيانات في تطوير البنية التحتية والخوارزميات. أيضًا ، يجب عليك توسيع معرفتك باستمرار بلغات البرمجة ، وأدوات إدارة البيانات ، ومستودعات البيانات ، والذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي إذا كنت ترغب في التقدم إلى منصب كبير مهندسي البيانات.
لبناء بنية تحتية ناجحة ، يجب أن تكون خبيرًا في أفضل الأدوات ولغات البرمجة.
# 1. بايثون
Python هي لغة البرمجة القياسية لهندسة البيانات. إنه يرمز إلى أطر عمل ETL ، واتصالات API ، والأتمتة ، وإدخال البيانات. لقد تحسنت لغة Python أيضًا مؤخرًا. آخر تطورات بايثون. يشملوا.
- Feather ، تنسيق ملف ثنائي يمكن الوصول إليه ، و IBIS ، مجموعة أدوات لنقل البيانات من بيئة Python إلى أنظمة تخزين خارجية مثل Hadoop أو SQL.
- الباندا لتحليل البيانات ومعالجتها ؛ Matplotlib لتطوير التصورات التفاعلية والمتحركة والثابتة ؛ و NumPy لإدارة مصفوفات البيانات.
- تعرف على أطر تطوير تطبيقات الويب مثل Flask و Django لإنشاء تطوير الخلفية.
- تعرف على Theano و TensorFlow ، مكتبات التعلم العميق التي تقدم أكواد مكتوبة مسبقًا عالية الجودة. يساعد Theano في تحسين الأداء واكتشاف الأخطاء والتشخيص ، بينما يساعد TensorFlow في إنشاء نماذج التعلم الآلي والتدريب عليها.
أمازون CodeGuru ، البرمجة الديناميكية تساعد البرمجة النصية لـ Python لـ DevOps والتطوير المتقدم للمحفظة وتحليلها والمزيد على تحسين التعليمات البرمجية الخاصة بك. مواكبة المعلومات الجديدة عند ظهورها.
# 2. أدوات هندسة البيانات الأساسية
الوصول إلى البيانات الأولية للفريق هو مسؤولية مهندس البيانات ، سواء للأعضاء التقنيين وغير التقنيين. تعرف على كيفية استخدام أحدث الأدوات حتى تتمكن من الاستمرار في المنافسة.
إيقاع
تعلم الإيقاع لجعل الترميز أبسط. يعد تطوير التطبيقات الموزعة وإتقان Java و Python وبرمجة تخزين MySQL و Postgres كلها مفيدة.
حاكم
يعد إنشاء خطوط أنابيب البيانات وأتمتة البيانات مفيدًا. زادت قدرتك على إنشاء خطوط أنابيب البيانات وترتيبها وإدارتها بالإضافة إلى المهام والعمليات.
SQL
نظرًا لاستخدامها لتقنيات واستعلامات تحويل البيانات ، تعد SQL أداة مهمة للوصول إلى البيانات وتحديثها ومعالجتها وتعديلها. فيما يلي بعض التطورات الحديثة في SQL:
- قم بإنشاء جدول مؤقت باستخدام تعبيرات الجدول الشائعة (CTEs).
- CTE العودية والاستعلام عن البيانات الهرمية
- استخدام حالة متى و البيانات المحورية لكتابة جمل شرطية معقدة
- الصلات الذاتية هي عمليات SQL التي تربط أحد الجداول بجدول آخر.
- تتبع النمو ، من بين أمور أخرى ، عن طريق حساب الإجماليات الجارية.
Mongo DB
عادةً ما يكون MongoDB هو الخيار المفضل نظرًا لسماته الفريدة ، بما في ذلك متجر القيمة الرئيسية الموزعة ، وقدرات NoSQL الموجهة للمستندات ، وقدرات معالجة MapReduce ، وكلها ضرورية لمهندسي البيانات الذين يعملون مع الكثير من البيانات الأولية غير المعالجة .
أمازون أثينا
تتيح أداة الاستعلام التفاعلية هذه للمستخدمين تنفيذ استعلامات SQL مخصصة على كل من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة. إنه يسرع من تحليل مجموعات البيانات الضخمة بينما يتفوق على إجراءات ETL الصعبة.
ندفة الثلج
من أجل تقديم المزيد من النتائج الثاقبة ، يعمل Snowflake على تسريع مهام هندسة البيانات من خلال دمج البيانات وتعديلها وعرضها.
سبارك وأباتشي
باستخدام Apache Spark ، يمكن معالجة تيرابايت من التدفقات على دفعات صغيرة. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يستخدم التخزين المؤقت في الذاكرة ويوفر تنفيذ استعلام أسرع.
3. أساسيات التعلم الآلي
تزداد أهمية تعلم موضوعات جديدة مع تطور مهنتك وتحتاج إلى توسيع منظورك. يعد الانحدار ، والتجميع ، والتعلم الجماعي ، والتعلم المتقدم ، ومعالجة اللغات الطبيعية ، والتصنيف ، والواقع متعدد المتغيرات ، وتدريب الشبكة العصبية ، ونقل التعلم بعضًا من تقنيات الكمبيوتر الأساسية التي من المفيد فهمها.
# 4. تصور البيانات
يجب أن تشرح تقاريرك بشكل صحيح للرؤساء وقادة الشركات ، لذلك من الضروري أن تتعلم المزيد عن تقنيات تصور البيانات. يمكنك تحسين مهارات تصور البيانات الخاصة بك عن طريق إضافة المزيد من الأدوات إلى صندوق الأدوات الخاص بك ، مثل Power BI و Qlik و Dundas BI و Adaptive Insight و Domo و Cluvio و Data Wrapper و Plotly و Tableau وما إلى ذلك. مثل Matplotlib أو Folium منتشر على نطاق واسع حاليًا.
# 5. Kubernetes و Docker
Airflow و Cassandra و Argo و Kubernetes هي بعض حلول معالجة البيانات للحاويات التي أصبحت محبوبًا أكثر فأكثر. تتمثل الفوائد الرئيسية لاعتماد الحاويات لمعالجة البيانات في استقلالية الأجهزة والحوسبة السحابية واستقلال البيانات وإطار العمل. حاليًا ، أكثر المؤهلات شيوعًا للتوظيف في هندسة البيانات هو القدرة على العمل مع حاويات مثل Docker و Kubernetes.
# 6. كن محترفًا على شكل حرف T.
يمثل الشريط الأفقي للحرف "T" المفاهيم الشاملة التي يجب أن تكون على دراية بها. ضع في اعتبارك دمج الحوسبة السحابية وتخزين البيانات. يمثل الشريط الرأسي للحرف "T" الحاجة إلى القوة في منطقة معينة واحدة على الأقل. قد تكون ، على سبيل المثال ، خبيرًا في Spark. لقد تحسنت قدرات الاتصال لديك نتيجة لزيادة فهمك للعديد من الأفكار والمفاهيم.
يمتلك المحترف ذو المواهب الإدارية الممتازة أيضًا كفاءات على شكل X بالإضافة إلى كفاءات على شكل حرف T.
# 7. ضع في اعتبارك الحصول على شهادة في علوم البيانات.
تتمثل الطريقة المركزة والسريعة عبر الإنترنت وذات التكلفة المعقولة لتقريب مجموعة المهارات الخاصة بك كمهندس بيانات لديه خبرة في مجال علم البيانات في الحصول على شهادة. اعتمادًا على مجموعة المهارات التي ترغب في بنائها والتأكيد عليها في سيرتك الذاتية ، يمكنك اختيار بيانات الاعتماد.
قد تكون شهادة في هندسة المعلومات المعقدة ، أو التعلم الآلي ، أو الذكاء الاصطناعي ، أو أي مجال آخر حيث يكون الهدف هو تعليمك كيفية استخدام التكنولوجيا.
يجب أن تتقن هذه المهارات إذا كنت ترغب في التطور في مهنتك والتخصص والحصول على عمل. تعرف على المزيد حول مهام والتزامات كبار مهندسي البيانات الضخمة ، وتعويضاتهم ، وموضوعات المقابلة النموذجية ، وآفاق العمل المحتملة.
ما هي مسؤوليات مهندس البيانات؟
يتم سرد الواجبات الأساسية لمهندس البيانات الكبيرة الأقدم أدناه من أجل راحتك.
- قم بإنشاء وإنشاء وصيانة هذه الأنظمة باستخدام Hadoop / Spark و Python و C / C ++ وأدوات تحليل البيانات الموزعة الأخرى.
- المساعدة في التخطيط ، والبناء ، والإعداد ، ووصف مكونات إدارة البيانات.
- التعرف على المجالات التي يمكن فيها تحسين موثوقية المنصة واستجابتها وجودتها.
- إرضاء توقعات العميل فيما يتعلق بالوظائف والتوافر والأداء.
- العمل مع محللي الأعمال وعلماء البيانات
- حافظ على جهودك ومثابرتك.
- إدخال سريع للميزات الجديدة
- أنابيب مفتوحة للسماح لجميع المشاريع.
ما هو الفرق بين العميل المتوقع وكبير مهندس البيانات؟
تتمثل المسؤولية الرئيسية لمهندس البيانات الرئيسي في الإشراف على مجموعة من مهندسي البيانات أثناء قيامهم ببناء خطوط أنابيب البيانات وصيانتها وضمان جودة البيانات. في التسلسل الهرمي ، يتم وضعهم فوق كبار مهندسي البيانات ، الذين يتم تعيينهم فوق مهندسي البيانات (المبتدئين).
ما هو فوق مهندس بيانات أقدم؟
في التسلسل الهرمي ، يتم وضع مهندسي البيانات الرئيسيين فوق كبار مهندسي البيانات ، الذين تم تصنيفهم فوق مهندسي البيانات (المبتدئين).
مراجع حسابات
مقالات ذات صلة
