Geçmişte, veriler yalnızca geleneksel olarak görüntüleniyordu. Ancak zamanla kapsamı genişledi ve verilerle ilgili alanlar ortaya çıktı. Bu alanlar, veri yönetimine odaklanmayı beraberinde getiren bazı değişimler geçirmeye başladı. Yönetim, günümüz dünyasında veri mühendislerinin rolünü artıran bir veri tabanının temelini atabilecek bazı yetenekli insanlara ihtiyaç duyuyordu. Veritabanının geliştirilmesinden ve bakımından bir veri mühendisi sorumludur. Yaratıcı mimariler oluşturmak için veritabanı tekniklerinden ve uygulamalarından yararlanırlar. Ayrıca programların sorunsuz çalışmasını sağlamak için belirli aralıklarla testler gerçekleştirirler.
Veri mühendisleri, veri kalitesini iyileştirme konusunda veri bilimcilerini de destekler.
Veri Mühendisi Nedir?
Bir veri mühendisi, bu verileri belirli bir oranda toplayan, depolayan ve analiz eden sistemler tasarlama ve oluşturma uygulamaları yoluyla, geniş kaynaklardan belirli verileri düzenleyen kişidir.
Veri Mühendisi Becerileri nedir?
Bunlar, veri mühendisi olmak için sahip olunması gereken gerekli becerilerdir. Bir veri mühendisliği kariyerinin daha iyi anlaşılmasına yardımcı oldukları için önemli becerilerdir.
Veri Mühendisi Olmak İçin Gerekli Beceriler
#1. Kodlama
Kodlama, insanların bilgisayarlarla iletişim kurma aracıdır. Bilgisayarlara ne yapacaklarını, nasıl davranacaklarını ve hangi eylemleri yapması gerektiğini söyleyen bir dizi talimattır. Bir veri mühendisi olarak, veri bilimiyle ilgili çeşitli programlama dilleriyle sorunsuz bir şekilde çalışmak için iyi kodlama becerilerine sahip olmanız gerekir. Çok sayıda programlama dili vardır, ancak en yaygın olanları Java, Python ve R'dir. Şimdi, bu diller yalnızca uygun veritabanı sistemlerinin nasıl kullanılacağını anlamaya değil, aynı zamanda dağıtılmış sistemleri verimli bir şekilde kullanmaya da yardımcı olur.
#2. İletişim becerileri
Bir veri mühendisi olarak fikirlerinizi, önerilerinizi ve kaynaklarınızı projedeki iş arkadaşlarınızla etkili bir şekilde iletebilmeniz gerekir. Veri bilimcileri ve mimarlar gibi veri uzmanları genellikle veri mühendisi ile el ele çalışsa da, fikirlerinizi herhangi bir teknik bilgiye sahip olmadan diğer meslektaşlarınıza da iletmeniz gerekir.
#3. İşletim sistemleri bilgisi
Veri mühendisleri genellikle diğer uygulama programlarını yönetmek için doğru işletim sistemini (OS) seçmekten sorumludur. Kişi ancak doğru bilgi verildiğinde kullanılacak doğru işletim sistemini bilebilir. Bu nedenle, veri mühendisi olmak isteyenler için Apple macOS ve Microsoft Windows gibi işletim sistemleri hakkında tam bilgiye sahip olmak çok önemlidir.
#4. Veri analizi
Bir veri mühendisinin, verileri değerlendirmek zorunda kaldığında sistematik ve mantıksal istatistikler uygulaması gerekir. Hbase gibi analitik yazılımlar hakkında bilgi sahibi olmak, gerekli veriler toplandıktan sonra ilerideki önemli görevlere çözüm sağlamaya yardımcı olur.
#5. Temel makine dili anlayışı
Veri mühendisi bilim insanı ile el ele çalışsa da, makine dillerinin incelenmesi veri bilimcinin ana odak noktasıdır. Bir proje üzerinde veri bilimcisi ile etkin bir şekilde çalışmak için en azından temel makine dilleri bilgisine sahip olmak gerekir. Ayrıca, sizi şirket veya proje için değerli bir varlık haline getirdiği için bu tür bilgilere sahip olmak bir artı olarak da hizmet eder.
#6. Eleştirel düşünme becerileri
Sorunları dikkatli bir şekilde inceleme ve sadece etkili değil aynı zamanda üretken çözümler üretme becerisi çoğu proje için her zaman gereklidir. Bir veri mühendisi olarak bu avantaja sahip olmak, çoğu zaman henüz var olmayan çözümler yaratmak zorunda kalacağınız için çok değerlidir. Yaratıcı düşünme yeteneğinin anahtar önemde olması.
#7. Veri ambarı
Veri ambarları, düzenli analiz için hem geçmiş hem de yakın zamana ait büyük miktarda veri depolar. Bu veriler farklı kaynaklardan alınır ve şirket tarafından raporları kontrol etmek için kullanılır. Her veri mühendisinin veri depolama ve ambarlama ekosistemine ve araçların nasıl çalıştırılacağına aşina olması gerekir.
#8. Sunum becerileri
Veri mühendislerinden bazen analizlerini yaptıktan sonra araştırmalarını şirketin önde gelen paydaşlarına sunmaları beklenir. Teknik verilerinizin bir şirketin sorununu etkin bir şekilde çözmeye nasıl yardımcı olduğunu açıklayarak nasıl zorlayıcı olunacağını bilmek, onların önerileri doğrultusunda eyleme geçme şansını artırır.
#9. Veritabanı sistemleri
Veritabanı yönetim sistemleri (DBMS), bir kuruluştaki hassas bilgilerin depolanması ve alınması için bir veritabanı arabirimi sağlamak için kullanılan bir yazılım uygulamasıdır. Bir veri mühendisi olarak, çalışacağınız bir kuruluşun ihtiyaç duyduğu standardı elde etmek için bu sistemi nasıl kullanacağınızı bilmelisiniz. Bunun için SQL ve NoSQL gibi veritabanı sistemlerini bilmeniz gerekir.
#10. Veri API'leri
API'ler, yazılım uygulamalarının verilere erişmesini ve belirli bir görev için birbirleriyle iletişim kurmasını sağlayan arabirimlerdir. İyi bir örnek, web uygulamalarındaki API'lerdir. Web uygulamalarında API, ön uç işlevselliğinin arka uç verileriyle etkileşime girmesine izin verir. Bu API'ler, hem veri bilimcilerin hem de istihbarat analistlerinin bu sistemlerdeki verilerle ilgili sorguları iletebilmesini sağlamak için veri mühendisleri tarafından veritabanlarına yerleştirilmiştir.
#11. Otomasyon ve Komut Dosyası Oluşturma
Veri mühendisleri genellikle büyük miktarda veriyle uğraşmak zorunda kalıyor. Büyük veriler, veri bilimcisi ve yapay zeka ekibi için çok önemli olduğundan, bu tür verilerle nasıl başa çıkılacağını bilmek hayati önem taşır. Çalışmanızı optimize etmek ve en iyi değeri elde etmek için, harcanan zamanı azaltmak amacıyla tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek için belirli komut dosyaları yazabilmek gerekir. Bu nedenle, komut dosyası yazmayı ve işinizi otomatikleştirmeyi bilmek, herhangi bir veri mühendisi için çok önemli bir beceridir.
#12. Zaman Yönetimi
Bir veri mühendisi olarak, birçok işten sorumlusunuz. Her aktivite kendisine verilen süre içinde yapılmalıdır. Her aktivite için doğru zamanı bilmek, baskı olmadan rahatça çalışmayı kolaylaştırır. Aynı zamanda organizasyonda hata oranını ve verimliliği azaltır.
#13. Amazon Web Hizmetleri (AWS)
Amazon web hizmetleri (AWS), programcıların işlerinde daha yaratıcı ve profesyonel olmalarına yardımcı olan bir bulut programıdır. Bulut tabanlı bir çerçevenin oluşturulmasını ve tasarlanmasını bilen veri mühendisleri, eksiksiz otomatik veri akışları tasarlamak için amazon web hizmetlerini (AWS) kullanmalarını sağlar. Bu onları bir organizasyonda öne çıkarır.
#14. Veri güvenliği ve yönetişimi
Bununla birlikte, veri mühendisleri veri yönetişiminden mutlaka sorumlu değildir. Ancak aynı zamanda kolay veri erişimi ve kullanıcı kontrolü için sistemlerin doğru yerde olduğundan emin olmaları gerekir. Yönetişim bilgisini oluşturmak, veri yönetişimi kavramlarına daha iyi destek sağlamak için de önemlidir.
#15. Uyarlanabilirlik
Genel olarak, uyarlanabilirlik, herhangi bir alan için şiddetle tavsiye edilen bir beceridir. İstenen sonuçları elde etmek için herhangi bir zamanda çevredeki ortamdaki değişiklikle etkili bir şekilde çalışmak gerekir. Veri mühendisleri de yok değil, bu nedenle kuruluş tarafından isteniyor.
#16. Güçlü İş Etniği
Kuruluşlar, işe gelen çalışanların yalnızca asgari düzeyde çalıştığını görmek istemiyor. Ekiplerinin şirketin başarısının bir parçası olarak kendilerini sorumlu tutmalarını beklerler ve bu da onların organizasyonu inşa etmede ellerinden gelenin en iyisini yapmalarını gerektirir. Veri mühendislerinin, şirketin başarısını artırmaya yardımcı olmak için ellerinden gelenin en iyisini yapmaları gerekir ve bu ancak güçlü bir iş ahlakına sahip olanlarla mümkün olabilir.
#17. Gerçek Zamanlı Veri İşleme
Bir diğer önemli veri mühendisliği becerisi, veri akışı için gerçek zamanlı veri işleme araçlarının bilgisidir. Çok büyük miktarda veriyi işlemek gerektiğinden, yüksek bir görev karmaşıklığı vardır. Ancak gerçek zamanlı ile veriler olay akışlarında daha hızlı geliştirilir ve işlenir. Bu gerçek zamanlı platformların bazı örnekleri Kafka ve Spark'tır.
#18 Büyük Veri araçları
Büyük Veri, farklı biçimlerde mevcut olan büyük miktarda veriyi işlemek için kullanılan teknolojilerdir. Büyük bir veri kümesinden bir parça bilgi almak için veri mühendislerinin büyük verilerle başa çıkabilecek araçları bilmesi gerekir. Böyle bir araca örnek olarak Apache Hadoop verilebilir.
Apache Hadoop, veri mühendislerinin büyük verilerle ilgili sorunları çözmelerine yardımcı olan hepsi bir arada bir çözüm olarak çalışan bir araçtır. Setler halinde büyük miktarda verinin tek bir birim olarak otururken işlenmesine izin vermek için makine kümelerini kullanan birden çok araçtan oluşur.
Hadoop bilgisi ile, verileri ayıklamak için kullanılabilecek büyük ölçekli veri işleme uygulamalarını kolayca oluşturabilirsiniz.
2023 Yılında Veri Mühendisinin Maaşı Ne Kadardır?
Veri mühendisleri, işlerindeki uzmanlıkları nedeniyle herhangi bir kuruluşta iyi maaş alan çalışanlardır. Bir veri mühendisi, ABD'de ortalama yıllık yaklaşık 124,210 ABD doları maaş alıyor. Bu arada, veri mühendisleri maaşlarına ortalama 26,370 ABD doları ek tazminat alabilirler. Ancak veri mühendisinin maaşı üzerinden alabileceği toplam tazminat 150,581 dolardır.
Veri Mühendisi Olmak İçin Neler Gerekir?
Doğru beceri ve bilgi karışımıyla veri mühendisliğinde başarılı bir kariyere başlayabilir veya ilerletebilirsiniz. Bilgisayar bilimi veya benzeri bir konuda lisans derecesi, veri mühendisleri arasında yaygındır. Bir dereceyi tamamlayarak, hızla değişen bu sektörde ihtiyaç duyacağınız bilgilere temel oluşturabilirsiniz. Kariyerinizi ilerletmek ve muhtemelen daha yüksek maaşlı pozisyonlara erişim elde etmek için bir yüksek lisans derecesi almayı düşünün.
Bir derece elde etmenin yanı sıra, kendinizi başarıya konumlandırmak için atabileceğiniz bir dizi başka adım vardır.
1 numara. Veri mühendisliği becerilerinizi geliştirin.
Veri biliminde bir kariyer için bir başlangıç noktası olarak, bulut bilişim, kodlama becerileri ve veritabanı mimarisi ilkelerini öğrenin.
- Kodlama dili yeterliliği bu meslek için gereklidir, bu nedenle becerilerinizi kazanmak ve uygulamak için kurslara katılmayı düşünün. SQL, NoSQL, Python, Java, R ve Scala popüler programlama dillerine örnektir.
- veritabanları, hem ilişkisel hem de ilişkisel olmayan, en çok kullanılan veri depolama yöntemleri arasındadır. İlişkisel ve ilişkisel olmayan veritabanları ve nasıl çalıştıkları hakkında bilgi sahibi olmalısınız.
- ETL sistemleri (çıkarma, dönüştürme ve yükleme): ETL, veritabanlarından ve diğer kaynaklardan verileri veri ambarı gibi tek bir havuza taşıma işlemidir. Yaygın olarak kullanılan ETL araçları arasında Xplenty, Stitch, Alooma ve Talend bulunur.
- Veri depolama: Her tür veri, özellikle büyük veri aynı şekilde tutulmamalıdır. Örneğin, bir şirket için veri çözümleri oluştururken, bir veri gölüne karşı bir veri ambarını ne zaman kullanacağınızı bilmek isteyeceksiniz.
- Otomasyon ve komut dosyası oluşturma: Kuruluşlar çok fazla veri toplayabildiğinden, otomasyon büyük verilerle çalışmanın hayati bir yönüdür. Tekrarlanan işlemleri otomatikleştirmek için komut dosyaları geliştirebilmeniz gerekir.
- Makine öğrenme: Veri bilimcileri daha çok makine öğrenimiyle ilgilenirken, temel fikirleri anlamak, ekibinizdeki veri bilimcilerin taleplerini daha iyi anlamanıza yardımcı olacaktır.
Ayrıca Okuyun: Makine Öğrenimi: Makine Öğrenimi Hakkında Bilmeniz Gereken Her Şey
- Büyük veri araçları: Veri mühendisleri yalnızca geleneksel verilerle çalışmaz. Genellikle büyük miktarda veriyi yönetmekten sorumludurlar. Hadoop, MongoDB ve Kafka, değişen ve firmadan firmaya farklılık gösteren bazı popüler araçlar ve teknolojilerdir.
- Bulut bilişim: Firmalar bulut hizmetleri için fiziksel sunucuları giderek daha fazla sattıkça, bulut depolamayı ve bulut bilişimi anlamanız gerekecek. Yeni başlayanlar, Amazon Web Services (AWS) veya Google Cloud'a bakmalıdır.
Bazı işletmeler özel veri güvenliği ekiplerine sahip olsa da, birçok veri mühendisi, kayıp veya hırsızlığı önlemek için verileri güvenli bir şekilde yönetmek ve depolamakla görevlidir.
#2. Sertifika alın.
Bir sertifika, becerilerinizi gelecekteki işverenler için onaylayabilir ve bir sertifika sınavına çalışmak, bilgi ve becerilerinizi genişletmek için harika bir fırsattır. Yardımcı Büyük Veri Mühendisi, Cloudera Sertifikalı Profesyonel Veri Mühendisi, IBM Sertifikalı Veri Mühendisi ve Google Cloud Sertifikalı Profesyonel Veri Mühendisi tüm seçeneklerdir.
Hangi pozisyonlara başvurmakla ilgilenebileceğinizi görmek için çeşitli iş ilanlarını inceleyin. Belirli bir sertifikasyonun düzenli olarak gerektiği veya önerildiği şekilde listelendiğini fark ederseniz, bu, başlamak için harika bir yerdir.
3 numara. Bir veri mühendisliği proje portföyü oluşturun.
Yeteneklerinizi işe alım görevlilerine, işe alma yöneticilerine ve gelecekteki işverenlere göstermek için iş aramalarında sıklıkla bir portföy kullanılır.
Bağımsız olarak veya sınıfın bir parçası olarak gerçekleştirdiğiniz veri mühendisliği görevlerini yüklemek için bir portföy web sitesi (Wix veya Squarespace gibi bir hizmet kullanılarak oluşturulmuş) kullanılabilir. Alternatif olarak, çalışmanızı LinkedIn profilinizin Projeler bölümüne veya GitHub gibi bir siteye yükleyebilirsiniz; her ikisi de bağımsız bir portföy sitesine ücretsiz alternatiflerdir.
Tamamlanması iki saatten az süren, portföy hazır Kılavuzlu Proje ile büyük veri becerilerinizi geliştirin. Program indirmeden başlamanıza yardımcı olacak bazı seçenekler şunlardır:
- SQL Server Management Studio (SSMS) ile MongoDB ve Compass Veritabanı Tasarımını Kullanarak İlk NoSQL Veritabanınızı Yapın
- MYSQL Workbench, veritabanları oluşturmak ve modellemek için kullanılır.
#4. Düşük seviyeli bir pozisyonla başlayın.
Birçok veri mühendisi, kariyerlerine iş zekası analistleri veya veritabanı yöneticileri gibi giriş seviyesi pozisyonlarda başlar. Deneyim kazandıkça, yeni beceriler öğrenebilecek ve daha ileri düzey pozisyonlara hak kazanabileceksiniz.
Veri Mühendisinin Sorumlulukları Nelerdir?
Bir veri mühendisi şunlardan sorumludur:
- Ham verileri toplamak, yönetmek ve bilgiye dönüştürmek.
- İş hedeflerinin yorumlanması ve değerlendirilmesi.
- Verileri analiz etmek ve verilen sonuçlarla ilgili raporlar oluşturmak.
- Bina algoritmaları ve gerekli prototipler.
- Doğru analiz için araç ve programların geliştirilmesi.
- l Çalışan projelerde daha iyi sonuçlar için veri bilimcilerle etkili iletişim kurmak.
Veri Mühendisleri Kodlama Yapar mı?
Evet, veri mühendisleri kodlama yapar. Veri mühendisi olmak için programlama dillerini kodlama konusunda uygun bilgiye sahip olmanız gerekir.
Veri Mühendisliği İyi Bir Kariyer mi?
Ham verilerden işlenen çok fazla bilgi ile dünya çok hızlı büyüyor. Bu veriler her zaman işlenmeye hazır olduğu sürece, veri mühendisleri her zaman yüksek talep görecektir. Veri mühendisliğini seçmek, gelecekte herkes için iyi bir kariyer olacaktır.
Sonuç
Veri mühendisliği çok önemli bir kariyer ve bulut tabanlı hizmetlerdeki artış, veri mühendisleri için daha fazla talep yaratmaya devam ediyor. Tüm becerilerde uzman olmanız gerekmez, yalnızca bu becerilerle ilgili temel bilgileri edinin ve deneyiminizi, yeteneklerinizi dünyaya sergileyen gerçek hayat problemlerini çözmeye odaklayın.
İlgili Makaleler
- TEKNİK MÜHENDİS: Anlamı, Görevleri, Maaşı, Becerileri ve Mülakat Sorusu
- BT KARİYERİ: Anlamı, Yol, Nasıl Başlanır, Maaş ve En İyi Kariyer
- MÜHENDİSLİK MÜDÜRÜ: Tanım, Görevler, Maaş, Yazılım ve Mülakat Soruları
- Satış Mühendisi: İş Tanımı, Beceriler ve Maaş Güncellendi! (BİZ)
Referanslar
