Kıdemli veri mühendisleri, veri toplama sistemlerini yönetir ve iş arkadaşlarıyla işbirliği yapar. Kıdemli veri mühendisi olmak, maaşları, ne yaptıkları ve nasıl olunacağı hakkında bilmeniz gereken her şey burada.
Kıdemli Veri Mühendisi
Kıdemli veri mühendisleri, veri platformlarının geliştirilmesinden ve sürdürülmesinden sorumludur, Yönetim araçlarıve boru hatları. Bunda, genç veri mühendisleri hem tasarım hem de davranış üzerinde izleniyor.
Kıdemli veri mühendisleri genellikle bir şirketteki veri mühendisliği veya analitik direktörüne rapor verir ve bir veri bilimi veya veri analitiği ekibinin parçasıdır. Verimli bir yönetim sağlamak için, Kıdemli veri mühendisinin emirleri ve bilgileri daha genç ekibe açık bir şekilde iletebilmesi gerekir.
Kıdemli veri mühendisi, küçük veri mühendisliği ekiplerini denetler ve yönetir. Ayrıca, kıdemli bir veri mühendisi olarak üst düzey iş liderliği ekipleri için raporlar yazmanız ve sunumlar oluşturmanız beklenecektir. Bu raporların ve sunumların anlaşılabilmesi ve kabul edilebilmesi için kıdemli veri mühendisinin çok iyi iletişim becerilerine sahip olması gerekir. Açık, özlü, net, büyüleyici ve inandırıcı olmalıdırlar.
Kıdemli Veri Mühendisi Gereksinimi
- Veri depolama ve toplama sistemleri için projeler oluşturun, yönetin ve denetleyin.
- Mevcut veri sistemleri için veri modelleri ve çözümleri önerilmeli ve uygulanmalıdır.
- Kıdemsiz bir veri mühendisinin çalışmalarını denetleyin.
- Sistemin veri güvenliği ve uyumluluk gereksinimleri göz önünde bulundurularak tasarlanıp tasarlanmadığını kontrol edin.
Kıdemli Veri Mühendisinin Rutin Görevleri
- Çeşitli ekipleri desteklerken veri yönetimi sorunlarını araştırın.
- Tasarım özelliklerini ana hatlarıyla belirtmek için mimarlar ve veri analistleri ile birlikte çalışın.
- Teknik açıdan bilgili olmayan profesyoneller için ilerleme raporları hazırlayın.
- Doğru veri işlemeyi sağlamak için verilerinizi doğruluk açısından test edin.
Kıdemli Veri Mühendisi İş Tanımı ve Nitelikleri
- Kurumsal ve politik verilerin hemen hemen tamamını içeren analitik ve veri ambarı sistemimiz korunmalı ve genişletilmelidir.
- Veri ve analitik projelerini desteklemek için veri mühendisliği sistemleri ve ardışık düzenleri güvenli, ölçeklenebilir ve güvenilir olmalıdır. Ayrıca, bu, bağlı kuruluşlara ve yan kuruluşlara veri göndermenin yanı sıra taze veri kaynaklarının birincil veri ambarımıza entegre edilmesini de gerektirir.
- oluşturmak için veri ambarından ve diğer kaynaklardan gelen verileri kullanın. veri görselleştirmeleri ve raporlar.
- Zaman alan veri yönetimi görevlerini otomatikleştirmek için kullanılabilecek ölçeklenebilir, tekrarlanabilir teknik programlar ve çözümler oluşturun.
- Farklı siyasi ve örgütsel verileri değerlendirin, araştırın ve düzensiz bir şekilde karıştırın.
- Gelişen tehdit ortamına göz kulak olurken, veri ambarımız ve analitik ortamımızda sınıfının en iyisi güvenlik önlemlerini uygulayın ve sürdürün.
- Gerekirse diğer DAIR personeline SQL, Python veya R kodu konusunda yardımcı olun.
- Ek görevleri belirtilen şekilde gerçekleştirin; • Bu becerileri diğer DAIR personeli ile paylaşın
Yeterlilikler
- Güçlü SQL ve ilişkisel veritabanı yönetimi yetenekleri. ETL teknikleri, verileri ayıklamak, dönüştürmek ve ilişkisel bir veritabanına yüklemek için kullanılır.
- Özellikle veri analizi ve manipülasyonu için Python veya R kullanarak otomatik süreç zincirleri tasarlama, oluşturma ve devreye alma kapasitesi.
- Benzer bir alanda BA veya BS veya karşılaştırılabilir iş deneyimi.
- Verileri okuma, analiz etme ve temizleme, dönüştürme ve yeniden kodlama, birden çok veri setini birleştirme, verileri kapsamlı ve uzun biçimlerde yeniden biçimlendirme vb.
- Google'da yaygın programlama sorunlarına çözümler ararken görüldüğü gibi, yardım almadan yeni yetenekler edinme ve kod sorunlarını giderme becerisi gösterdi. Başka bir deyişle, çalışırken beceriler edinebilmek.
- Google Cloud ve Amazon Web Services gibi bulut altyapısı sağlayıcılarıyla çalışma deneyimi tercih edilir ancak gerekli değildir.
- Mükemmel zaman yönetimi becerilerine sahip olmanın yanı sıra, çeşitli işleri ve projeleri öncelik sırasına koyabilme ve organize edebilme konusunda bir geçmiş performans.
- ile deneyimi dijital düzenleme araçları Action Network, ActionKit veya Blue State Digital gibi LAN'ların veya VAN'ların anlaşılmasının yanı sıra hepsi avantajdır, ancak gereklilik değildir.
Kıdemli Veri Mühendisi Ne Yapar?
Departmanın verileri entegre etme girişimi, aynı zamanda proje için bir plan oluşturacak ve aynı zamanda bir veri ambarı altyapısını yönetecek ve veri entegrasyonu ve analitiği için komut dosyaları yazacak olan kıdemli veri mühendisi tarafından yönetilecektir.
Gereksinimleri belirlemek, verileri araştırmak ve analiz etmek, çeşitli kaynaklardan gelen verileri entegre etmek ve kuruluşun ve bağlı kuruluşlarının analitik ihtiyaçlarına fayda sağlamak için olağanüstü veri hatları oluşturmak için bu rol, Data & Analytics and Development üyeleriyle yakın ve işbirliği içinde çalışacaktır. takımlar. Ayrıca diğer tescilli sistemleri yönetecek ve otomatik bir raporlama sisteminin oluşturulmasını denetleyeceklerdir.
Veriler, Analizler ve Altyapı Kaynağı (DAIR), işçi hareketine uzun süreli güç sağlamak için Federasyonun programatik araçlarını, web geliştirmeyi, veri sistemlerini ve analitik yeteneklerini geliştirmekten sorumludur. Çok sayıda departman, eyalet ve yerel işçi örgütleri ve işçi hareketindeki diğer müşteriler bu ekip tarafından desteklenmektedir. Ayrıca departman, ortaklarına merkezi altyapıya, eğitime ve doğrudan hizmet çalışmalarına yatırım yaparak siyasi ve yasal seferberliği yürütmek ve dijital operasyonları daha başarılı ve verimli bir şekilde organize etmek için ihtiyaç duydukları araçları vermek istiyor.
Kıdemli Veri Mühendisi Maaşı
Kıdemli Veri Mühendislerinin ABD'deki toplam yıllık ücretinin 169,943 ABD Doları, ortalama maaşının ise 128,022 ABD Doları olacağı tahmin edilmektedir. Ek olarak, bu sayılar, kullanıcı tarafından gönderilen ücret bilgilerine dayanan tescilli Toplam Ücret Tahmini algoritmamızı kullanan aralıkların medyanını veya ortasını temsil eder. Beklenen yıllık tazminat artışı 41,921 $'dır. Ek ödeme, nakit ikramiyeler, komisyonlar, bahşişler veya kar paylaşımı şeklinde olabilir. Bu rol için şu anda mevcut olan tüm maaş verileri yüzde 25 ile yüzde 75 arasındadır ve "En Muhtemel Aralık" içindeki sayılar bu aralığa düşer.
Aşağıda, üst düzey veri mühendisleri çalıştıran ilk 10 Amerikan şirketinin toplam gelirleriyle birlikte bir listesi bulunmaktadır ve bu sayılar, aralıkların medyanını veya ortasını temsil etmektedir. İşverenler arasında Coupang, Meta ve Hulu var.
- Capital One $158,279 / yıl
- Amazon $213,088 / yıl
- Optum $162,211 / yıl
- Aetna $156,373 / yıl
- Hartford $161,728 / yıl
- $146,085 / yıl'ı keşfedin
- Meta $241,689 / yıl
- Cognizant Teknoloji Çözümleri $123,785 / yıl
- Netflix Kıdemli Veri Mühendisi maaşı $211,868/yıl
- Wells FargoKıdemli Veri Mühendisi maaşı $168,841 / yıl
Nasıl Kıdemli Veri Mühendisi Olunur?
İşletmelerin çok büyük miktarda veriyi işleme eğiliminin, son yıllarda hızla artan bulut çözümlerinin benimsenmesine katkıda bulunduğu bilinen bir gerçektir. Ayrıca veri mühendisleri, altyapı ve algoritmaların geliştirilmesine katkıda bulunur. Ayrıca, kıdemli veri mühendisi pozisyonuna geçmek istiyorsanız, programlama dilleri, veri yönetimi araçları, veri ambarları ve yapay zeka/makine öğrenimi konusundaki bilginizi sürekli olarak genişletmeniz gerekir.
Başarılı bir altyapı oluşturmak için en iyi araçlar ve programlama dillerinde uzman olmalısınız.
#1. piton
Python, veri mühendisliği için standart programlama dilidir. ETL çerçevelerini, API bağlantılarını, otomasyonu ve veri toplamayı kodlar. Python da son zamanlarda gelişti. Python'daki son gelişmeler. Onlar içerir.
- Erişilebilir bir ikili dosya biçimi olan Feather ve verileri Python ortamından Hadoop veya SQL gibi harici depolama sistemlerine aktarmak için bir araç seti olan IBIS.
- veri analizi ve manipülasyonu için Panda; Etkileşimli, animasyonlu ve statik görselleştirmelerin geliştirilmesi için Matplotlib; ve veri dizilerinin yönetimi için NumPy.
- Arka uç geliştirme oluşturmak için Flask ve Django gibi web uygulaması geliştirme çerçeveleri hakkında bilgi edinin.
- Önceden yazılmış yüksek kaliteli kodlar sunan derin öğrenme kitaplıkları olan Theano ve TensorFlow hakkında bilgi edinin. Theano, performans optimizasyonuna, hata tespitine ve teşhise yardımcı olurken TensorFlow, makine öğrenimi modellerinin oluşturulmasına ve eğitimine yardımcı olur.
Amazon CodeGuru, dinamik program, DevOps için Python komut dosyası oluşturma, gelişmiş portföy geliştirme ve analiz ve daha fazlası, kodunuzu geliştirmenize yardımcı olur. Ortaya çıkan yeni bilgilerden haberdar olun.
2 numara. Temel Veri Mühendisliği Araçları
Ekip için ham verilere erişim, hem teknik hem de teknik olmayan üyeler için bir veri mühendisinin sorumluluğundadır. Rekabet gücünüzü korumak için en yeni araçları nasıl kullanacağınızı öğrenin.
Ritim
Kodlamayı kolaylaştırmak için ritmi öğrenin. Dağıtılmış uygulamalar geliştirmek, Java ve Python'da uzmanlaşmak ve MySQL ve Postgres depolamayı programlamak faydalıdır.
Vali
Veri ardışık düzenleri oluşturmak ve verileri otomatikleştirmek faydalıdır. Veri ardışık düzenlerinin yanı sıra görevler ve süreçler oluşturma, düzenleme ve yönetme kapasiteniz arttı.
SQL
Veri dönüştürme tekniklerini ve sorgularını kullanması nedeniyle SQL, veri erişimi, güncelleme, işleme ve değiştirme için çok önemli bir araçtır. İşte SQL'deki son birkaç gelişme:
- Ortak tablo ifadelerini (CTE'ler) kullanarak geçici bir tablo oluşturun.
- Yinelemeli CTE'ler ve hiyerarşik veri sorgulama
- Karmaşık koşullu ifadeler yazmak için durum ne zaman ve veri döndürmeyi kullanma
- Kendi kendine birleştirmeler, bir tabloyu başka bir tabloya bağlayan SQL işlemleridir.
- Diğer şeylerin yanı sıra, sürekli toplamları hesaplayarak büyümeyi izleyin.
Mongo DB'si
Dağıtılmış bir anahtar-değer deposu, belge odaklı NoSQL yetenekleri ve MapReduce işleme yetenekleri dahil olmak üzere benzersiz nitelikleri nedeniyle MongoDB tipik olarak tercih edilen seçenek olacaktır; bunların tümü çok sayıda işlenmemiş ham veriyle çalışan veri mühendisleri için gereklidir. .
Amazon Atina
Bu etkileşimli sorgu aracı, kullanıcıların hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veriler üzerinde geçici SQL sorguları yürütmesine olanak tanır. Zorlu ETL prosedürlerinden daha iyi performans gösterirken büyük veri setlerinin analizini hızlandırır.
Kar taneciği
Snowflake, daha anlayışlı sonuçlar sağlamak için verileri dahil ederek, değiştirerek ve görüntüleyerek veri mühendisliği görevlerini hızlandırır.
Kıvılcım ve Apaçi
Apache Spark ile terabaytlarca akış küçük gruplar halinde işlenebilir. Ek olarak, bellek içi önbelleğe almayı kullanır ve daha hızlı sorgu yürütme sağlar.
3. Makine Öğreniminin Temelleri
Mesleğiniz geliştikçe ve bakış açınızı genişletmeniz gerektiğinde yeni konular öğrenmek giderek daha önemli hale geliyor. Regresyon, kümeleme, toplu öğrenme, gelişmiş öğrenme, doğal dilleri işleme, sınıflandırma, çok değişkenli gerçeklik, sinir ağı eğitimi ve aktarımla öğrenme, anlaşılmasına yardımcı olan temel bilgisayar tekniklerinden birkaçıdır.
#4. Verilerin Görselleştirilmesi
Raporlarınızı üstlerinize ve kurumsal liderlere doğru bir şekilde anlatmalısınız, bu nedenle veri görselleştirme teknolojileri hakkında daha fazla bilgi edinmeniz zorunludur. Araç kutunuza Power BI, Qlik, Dundas BI, Adaptive Insight, Domo, Cluvio, Data Wrapper, Plotly, Tableau gibi daha fazla araç ekleyerek veri görselleştirme becerilerinizi geliştirebilirsiniz. Python tabanlı veri görselleştirme araçlarının kullanımı Matplotlib veya Folium gibi şu anda yaygın.
# 5. Kubernet'ler ve Docker
Airflow, Cassandra, Argo ve Kubernetes, kapsayıcılar için giderek daha popüler hale gelen veri işleme çözümlerinden bazılarıdır. Veri işleme için kapsayıcıları benimsemenin başlıca faydaları, donanım bağımsızlığı, bulut bilgi işlem, veri bağımsızlığı ve çerçevedir. Şu anda, veri mühendisliğinde istihdam için en popüler nitelik, Docker ve Kubernetes gibi kapsayıcılarla çalışabilme becerisidir.
#6. T şeklinde bir Profesyonel olun
"T" harfinin yatay çubuğu, bilmeniz gereken kapsayıcı kavramları temsil eder. Bulut bilgi işlem ve veri ambarını birleştirmeyi düşünün. “T” harfinin dikey çubuğu, en az bir belirli alanda güç ihtiyacını temsil eder. Örneğin, Spark konusunda uzman olabilirsiniz. Çeşitli fikir ve kavramları daha iyi anlamanızın bir sonucu olarak iletişim becerileriniz gelişti.
Mükemmel yönetim yeteneklerine sahip bir profesyonel, T şeklindeki yeterliliklere ek olarak X şeklindeki yeterliliklere de sahiptir.
#7. Bir Veri Bilimi Sertifikası Almayı Düşünün.
Veri bilimi alanında deneyime sahip bir veri mühendisi olarak becerilerinizi tamamlamanın odaklanmış, hızlı, çevrimiçi ve makul maliyetli bir yöntemi sertifika almaktır. Oluşturmak ve CV'nizde vurgulamak istediğiniz beceri setine bağlı olarak, kimlik bilgilerini seçebilirsiniz.
Karmaşık bilgi mühendisliği, makine öğrenimi, yapay zeka veya amacın size teknolojiyi nasıl kullanacağınızı öğretmek olduğu başka bir alanda bir sertifika olabilir.
Mesleğinizde büyümek, uzmanlaşmak ve iş bulmak istiyorsanız bu becerilerde ustalaşmalısınız. Kıdemli büyük veri mühendislerinin görevleri ve yükümlülükleri, maaşları, tipik görüşme konuları ve potansiyel kariyer beklentileri hakkında daha fazla bilgi edinin.
Veri Mühendisinin Sorumlulukları Nelerdir?
Kıdemli Büyük Veri Mühendisinin başlıca görevleri size kolaylık olması açısından aşağıda listelenmiştir.
- Hadoop/Spark, Python, C/C++ ve diğer dağıtılmış veri analitiği araçlarını kullanarak bu sistemleri oluşturun, inşa edin ve bakımını yapın.
- Veri yönetimi bileşenlerini planlama, oluşturma, kurma ve açıklama konusunda yardım.
- Platformun güvenilirliğinin, yanıt verebilirliğinin ve kalitesinin iyileştirilebileceği alanları belirleyin.
- Müşterinin işlevsellik, kullanılabilirlik ve performans beklentilerini karşılayın.
- İş analistleri ve veri bilimcilerle birlikte çalışın
- Çabalarınızı ve azminizi sürdürün.
- Yeni özelliklerin hızlı tanıtımı
- Tüm projelere izin vermek için boruları açın.
Lider ve Kıdemli Veri Mühendisi Arasındaki Fark Nedir?
Bir Baş Veri Mühendisinin başlıca sorumluluğu, bir grup Veri Mühendisini veri boru hatları oluşturup sürdürürken ve veri kalitesini garanti ederken denetlemektir. Hiyerarşide, (Genç) Veri Mühendislerinin üzerine yerleştirilen Kıdemli Veri Mühendislerinin üzerine yerleştirilirler.
Üst Düzey Veri Mühendisi Nedir?
Hiyerarşide, Baş Veri Mühendisleri, (Genç) Veri Mühendislerinin üzerinde yer alan Kıdemli Veri Mühendislerinin üzerinde yer alır.
Referanslar
İlgili Makaleler
