Veri mühendisliği, büyük ölçekli veri toplama, depolama ve analiz sistemleri geliştirme ve inşa etme pratiğidir. Hemen hemen her sektörde uygulamaları olan geniş bir alandır. Şirketler çok büyük miktarda veri toplama potansiyeline sahiptir, ancak veri bilimcilerin ve analistlerin bunu kullanabilmesini sağlamak için uygun insanlara ve teknolojiye ihtiyaçları vardır. Hep bu alanda çalışmak istediniz mi? Öyleyse kemerinizi bağlayın çünkü veri mühendisinin kim olduğu, ne yaptığı, maaşı ve beceri gereksinimleri gibi diğer konular da dahil olmak üzere veri mühendisliği hakkında bilmeniz gereken her şeyi size anlatacağız.
Veri Mühendisi Nedir?
Bir veri mühendisi, ana sorumluluğu verileri analitik veya operasyonel amaçlar için hazırlamak olan bir BT uzmanıdır. Bu yazılım mühendisleri genellikle çeşitli kaynak sistemlerden gelen bilgileri birbirine bağlayan veri boru hatları oluşturmaktan sorumludur. Analitik uygulamalarında kullanılmak üzere yapılandırmadan önce verileri birleştirir, birleştirir ve saflaştırırlar. Verileri daha erişilebilir hale getirmek ve şirketlerinin büyük veri ortamını en üst düzeye çıkarmak istiyorlar.
Bir mühendisin çalıştığı veri miktarı işletmeye, özellikle de büyüklüğüne göre değişir. Analitik mimarisi ne kadar karmaşıksa ve mühendis ne kadar çok veriden sorumluysa, kuruluş o kadar büyük olur. Sağlık, perakende ve finans gibi bazı işletmeler daha fazla veri yoğundur.
Veri mühendisleri, veri şeffaflığını artırmak ve işletmelerin daha güvenilir iş kararları vermesini sağlamak için veri bilimi ekipleriyle işbirliği yapar.
Veri Mühendisi Rolü
Veri mühendisleri, veri bilimcileri ve analistlerin kullanması için veri toplar ve hazırlar. Üç temel sorumlulukları vardır:
1 numara. Genel uzmanlar
Geniş bir vurguya sahip veri mühendisleri genellikle küçük gruplar halinde çalışır, verileri baştan sona toplar, alır ve analiz eder. Diğer veri mühendislerinden daha yetenekli olabilirler, ancak sistem mimarisi hakkında daha az anlayışa sahiptirler. Veri mühendisi olmak isteyen bir veri bilimcisi, genelci rol için çok uygun olacaktır.
Bir genel veri mühendisi, bir önceki ay boyunca her gün yapılan teslimat sayısını gösteren ve bir sonraki ay için teslimat hacmini tahmin eden küçük bir metropol yemek dağıtım işletmesi için bir proje üzerinde çalışabilir.
2 numara. Boru hattı merkezli Mühendisler
Bu veri mühendisleri genellikle orta ölçekli bir veri analitiği ekibinde ve dağıtılmış platformları kapsayan daha karmaşık veri bilimi projelerinde çalışır. Bu pozisyonun orta ölçekli ve büyük işletmelerde gerekli olması daha olasıdır.
Bölgesel bir gıda dağıtım şirketi, veri bilimcileri ve analistlerin teslimat bilgileri için meta verileri araması için bir platform geliştirmek amacıyla boru hattı merkezli bir girişim başlatabilir. Bir önceki aydaki teslimatlar için katedilen mesafeyi ve gereken süreyi inceleyebilir, ardından bu verileri, şirketin gelecekteki işi için ne anlama geldiğini belirlemek üzere tahmine dayalı bir algoritmada kullanabilirler.
#3. Veritabanı Merkezli Mühendisler
Bu veri mühendisleri, analitik veritabanlarını oluşturmaktan, sürdürmekten ve doldurmaktan sorumludur. Bu işlev, genellikle veriler birden çok veritabanına dağıldığında daha büyük kuruluşlarda görülür. Mühendisler, verimli analiz için tablo şemaları geliştirmek ve veritabanlarını ayarlamak için ayıklama, dönüştürme ve yükleme (ETL) metodolojilerini kullanır. ETL, birden çok kaynaktan tek bir hedef sisteme veri kopyalama işlemidir.
Analitik veri tabanı, büyük, çok eyaletli veya ülke çapında gıda dağıtım işinde veri tabanı merkezli bir çaba olacaktır. Veri mühendisi, veritabanı oluşturmaya ek olarak, verileri birincil uygulama veritabanından analitik veritabanına aktarmak için kod yazacaktır.
Veri Mühendisi Sorumlulukları Nedir?
Veri mühendisleri, bir analitik ekibinin parçası olarak veri bilimcilerle sık sık işbirliği yapar. Mühendisler, verileri tahmine dayalı analitik, makine öğrenimi ve veri madenciliği uygulamaları için sorgular ve algoritmalar gerçekleştirmek üzere kullanan veri bilimcilere kullanılabilir formatlarda teslim eder. Veri mühendisleri ayrıca iş operasyonlarını iyileştirmeye yönelik analiz ve uygulama için kurumsal liderlere, analistlere ve diğer son kullanıcılara toplu veriler sağlar.
Veri mühendisleri, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilerle çalışır. Yapılandırılmış veriler, biçimlendirilebilen ve veritabanı gibi biçimlendirilmiş bir havuzda saklanabilen bilgilerdir. Metin, fotoğraf, ses ve video dosyaları gibi yapılandırılmamış veriler geleneksel veri modellerine uymaz. Her iki veri türünü de işlemek için veri mühendislerinin veri mimarisine ve uygulamalarına yönelik çeşitli yaklaşımları kavraması gerekir. Veri mühendisinin araç takımı, açık kaynaklı veri girişi ve işleme çerçeveleri gibi bir dizi büyük veri teknolojisini de içerir.
Veri Mühendisliği için Akademik Yeterlilik ve Gerekli Beceriler
Birçok kuruluş, bilgisayar bilimi, bilgi teknolojisi veya uygulamalı matematik derecesine sahip kişileri tercih eder. Veri mühendisleri genellikle yazılım mühendisliği diplomasına sahiptir. Hatta bazılarının matematik veya istatistik dereceleri vardır ve bu onlara yardımcı olur çünkü öğrendiklerini çeşitli problemlerin üstesinden gelmek için uygulayabilirler.
Büyük veri kümeleri üzerinde çıkarma, dönüştürme ve yükleme (ETL) gerçekleştirebilen devasa veri ambarları oluşturma konusundaki önceki uzmanlık avantajlı olacaktır. Ayrıca, veri mühendisleri Java, Python, SQL ve Scala gibi programlama dillerinde uzmandır.
Veri Mühendisi Becerileri nedir?
Birden çok veri mühendisliği becerisi vardır ve bunlar aşağıdakileri içerir:
1 numara. Programlama Dilleri
Javascript, Python ve Scala gibi kodlama dilleri hakkında bilgi.
2 numara. SQL Uzmanlığı
SQL başka bir veri dilidir. Bir veri mühendisi, ilişkili alt sorgular ve pencere işlevleri gibi teknikleri kullanarak SQL'deki birçok komplikasyon türünü ifade edebilmelidir. Bir veri mühendisi ayrıca veritabanı yürütme planlarını okuyabilmeli ve anlayabilmelidir. Programın süreçlerini, indekslerin nasıl çalıştığını, çeşitli birleştirme yöntemlerini ve dağıtılmış boyutu anlamalıdırlar.
#3. Mimari Projeksiyonlar
Bir veri mühendisi kitaplıklara, araçlara, kaynaklara, platformlara, çeşitli veritabanı özelliklerinin nüanslarına, hesaplamaya, akış işlemcilerine, özelliklere, iş akışı düzenleyicilerine, mesaj sıralarına, serileştirme formatlarına ve diğer ilgili teknolojilere aşina olmalıdır.
#4. Veri Modelleme Teknikleri
Normalleştirme ve denormalizasyon değiş tokuşları, varlık-ilişki modellemesi ve boyutsal modelleme konusunda çok bilgili olmalıdırlar.
# 5. ETL (Ayıkla, Dönüştür ve Yükle)
Bu veri entegrasyon prosedürü, veri mühendislerinin tek bir veri kaynağı oluşturmak için birden çok kaynaktan gelen verileri birleştirmesine olanak tanır. Bu tek veri kaynağı daha sonra bir veri ambarına yerleştirilir. Veri mühendisleri, değişime uyum sağlayabilecek sistemli ETL oluşturabilmelidir.
#6. Veri depolama
Verileri bir veri mühendisi olarak depolayabilmelisiniz. Sonuç olarak, bir kurum için veri çözümleri oluştururken, bir veri ambarı mı yoksa bir veri gölü mü kullanacağınıza karar vermelisiniz.
# 7. Bulut bilişim
Kuruluşlar fiziksel sunucuları giderek daha fazla bulut hizmetleriyle değiştirdiğinden, bulut bilgi işlem ve bulut depolamayı anlamak kritik öneme sahiptir.
# 8. Büyük Veri Araçları
Veri mühendisleri bazen büyük miktarda veriyle çalışabilir ve bunları işleyebilir. Kafka, Hadoop ve MongoDB popüler araçlar ve teknolojilerdir.
Nasıl Veri Mühendisi Olunur?
Veri mühendisleri genellikle bilgisayar bilimi, mühendislik, uygulamalı matematik veya bilgi teknolojisiyle bağlantılı başka bir konuda geçmişe sahiptir. Mesleğin kapsamlı teknik bilgi gerektirmesi nedeniyle, olası veri mühendisleri, bir temel eğitim programının veya sertifikasyonun rekabet etmek için yeterli olmayacağını keşfedebilir. PayScale'e göre, çoğu veri mühendisliği pozisyonu, ilgili bir disiplinde en az ilgili bir lisans derecesi gerektirir.
Python ve Java gibi çok sayıda programlama dili ile önceden deneyime ve ayrıca SQL veritabanı mimarisi bilgisine sahip olmalısınız. BT'de veya matematik veya analitik gibi ilgili bir alanda zaten bir geçmişiniz varsa, bir temel eğitim programı veya sertifika özgeçmişinizi veri mühendisliği istihdamına uyarlamanıza yardımcı olabilir. Örneğin, daha önce BT'de çalıştıysanız ancak belirli bir veri rolünüz olmadıysa, diğer BT deneyiminize ek olarak yeteneklere sahip olduğunuzu göstermek için bir veri bilimi eğitim kampına kaydolabilir veya bir veri mühendisliği sertifikası alabilirsiniz. .
Teknoloji veya BT geçmişiniz yoksa, konudaki yetkinliğinizi göstermek için yoğun bir programa kaydolmanız veya bir lisans programına yatırım yapmanız gerekebilir. Lisans dereceniz varsa ancak ilgili bir disiplinde değilseniz, veri analitiği ve veri mühendisliği alanlarında yüksek lisans derecelerine göz atabilirsiniz.
Nihayetinde durumunuza ve ilgilendiğiniz meslek türlerine bağlı olacaktır. Firmaların ne aradığını anlamak için iş ilanlarını okumaya zaman ayırın ve geçmişinizin bu işleve nasıl uyduğuna dair daha iyi bir fikre sahip olacaksınız.
Veri Mühendisi Maaşı 2023
13 Şubat 2023 itibariyle, Amerika Birleşik Devletleri'nde bir veri mühendisinin yıllık ortalama ücreti 122,672 ABD dolarıdır. Bir veri mühendisi için ortalama ek nakit tazminat maaşı da 26,372 ABD dolarıdır ve ardından bir veri mühendisi için ortalama toplam tazminat maaşı 150,629 ABD dolarıdır. Bu maaş, veri mühendisinin niteliğine ve deneyimine göre de farklılık gösterebilmektedir.
Giriş seviyesi veri mühendisi maaşı yılda yaklaşık 77,783 dolar. Genellikle bir ila üç yıl arasında yalnızca birkaç yıllık deneyime sahiptirler. Orta Seviye veri mühendisi maaşı yılda yaklaşık 106,748 ABD dolarıdır. Bu uzmanlar genellikle bu alanda beş ila dokuz yıllık deneyime sahiptir. Son olarak, kıdemli veri mühendisi maaşı yıllık 117,826 ABD dolarıdır. Kıdemli veri mühendisleri genellikle bu alanda on veya daha fazla yıllık deneyime sahiptir ve denetimden ve genç veri mühendislerine görevler atamaktan sorumludurlar.
Veri Mühendisi ve Veri Bilimcisi
İkisi de projelerde işbirliği yapıyor. Veri mühendisleri, veritabanlarında ve diğer formatlarda depolanan şirket verilerini derler ve düzenler. Ayrıca veri bilimcilere veri sağlayan veri boru hatları oluştururlar. Tüm bu veriler, veri bilimcileri tarafından iş operasyonlarını ve sonuçlarını iyileştiren analitik ve diğer projeler için kullanılır.
Veri bilimcileri ve veri mühendisleri farklı beceri setlerine ve odak alanlarına sahiptir. Veri mühendisleri söz konusu olduğunda, her zaman belirli bir vurguya sahip olmayabilirler; tipik olarak birden fazla alanda ustadırlar ve bilgi ve becerilerinde çok yönlüdürler. Öte yandan, veri bilimcilerin sıklıkla özel odak alanları vardır. Keşfedici veri analiziyle daha çok ilgileniyorlar. Veri mühendisleri parçaları yerine koyarken, veri bilimcileri yeni, büyük resmin sorunlarını çözer.
Veri Mühendisi ve Veri Mimarı
Veri mühendisi ve veri mimarının işleri iç içedir ve sıklıkla karıştırılır. İş gereksinimlerini teknik gereksinimlere çeviren ve veri standartları ve ilkeleri geliştiren kıdemli vizyonerler, veri mimarları olarak bilinir. Bir şirketin kurumsal veri yönetimi yapısını görselleştirir ve geliştirirler. Veri mühendisleri, veri mimarının veri mimarisi tarafından açıklanan veri sistemlerini oluşturmak ve sürdürmek için veri mimarıyla işbirliği yapar.
Bir Veri Mühendisi için Tipik Bir Gün Nasıl Geçer?
Bir veri mühendisinin birincil hedefi, ham verileri bir kuruluşa sunmadan önce kullanılabilir ve erişilebilir bir şeye dönüştürmektir. Sadece bu da değil, birçok kaynaktan gelen verileri tasarlamaları, inşa etmeleri, test etmeleri, harmanlamaları, yönetmeleri ve optimize etmeleri gerekiyor. Bu verileri üretecek altyapıyı oluşturuyorlar. Amaç, sorunsuz çalışan veri ardışık düzenleri oluşturmaktır. Ayrıca, verilerin kolayca erişilebilir olmasını sağlamak için karmaşık sorgular tasarlarlar.
Bir veri mühendisinin normal günü, şirketlerine göre değişiklik gösterebilir.
Veri Mühendisi olmak için neye ihtiyacım var?
Bu alana girmek için bilgisayar bilimi, yazılım veya bilgisayar mühendisliği, uygulamalı matematik, fizik, istatistik veya ilgili bir disiplin alanında lisans derecesi gerekir. Giriş seviyesi rollerinin çoğu, stajyerlik gibi gerçek dünya deneyimi de gerektirecektir.
Veri Mühendisliği İyi Bir Kariyer mi?
Bir işi "mükemmel" yapan özellikler her zaman öznel olsa da, veri mühendisliği ortalamanın üzerinde ücret ve iş istikrarı ile yüksek talep gören bir meslektir.
Veri Mühendisleri Kodlama Yapar mı?
Kodlama, diğer veri bilimi mesleklerinde olduğu gibi veri mühendisleri için de gerekli bir beceridir. Veri mühendisleri, SQL'in yanı sıra çeşitli işler için çeşitli ek programlama dilleri kullanır. Veri mühendisliğinde kullanılabilecek başka programlama dilleri de vardır, ancak Python şüphesiz en iyilerinden biridir.
Sonuç olarak
Veri mühendisi pozisyonlarına duyulan ihtiyaç son yıllarda hızla arttı. Şirketler, veri sorunlarında kendilerine yardımcı olacak veri mühendisleri arıyor. Bu beceri seti yüksek talep görmektedir ve diğer alanlarda olduğu gibi aşırı doymuş olmaktan uzaktır. Bu yetenekleri öğrenen bireyler, iyi bir yaşam sürme şansına sahip olurlar. Bu materyali, bu çalışma alanında ilerlemenize yardımcı olması için sağladık. İyi şanlar!
İlgili Makaleler
- Satış Mühendisi: İş Tanımı, Beceriler ve Maaş Güncellendi! (BİZ)
- SİBER GÜVENLİK RİSK YÖNETİMİ: Çerçeve, Plan ve Hizmetler
- ANA VERİ YÖNETİM ARAÇLARI: En İyi Veri Yönetimi Araçları
- Finans Mühendisliği: Programlar ve Maaşlar (Güncellendi!)
- SQL İşletmeler İçin Neleri Başarabilir?
Referanslar
