Bu makale, büyük bir kişinin rolünü incelemeyi amaçlamaktadır. veri mühendis, verilerin nasıl toplandığı, işlendiği, saklandığı ve analiz edildiği ve bu kariyerin sizin için doğru olup olmadığı konusunda size daha iyi bir fikir verir.
Büyük Veri Nedir?
"Büyük veri" terimi, tipik olarak terabayt ve petabayt aralığındaki son derece büyük miktarlarda operasyonel, ürün ve müşteri verilerini ifade eder. Ek olarak, büyük veri analitiği uyumluluk ve düzenleyici riskleri azaltmak, önemli şirket ve operasyon kullanım durumlarını iyileştirmek ve tamamen yeni gelir kaynakları oluşturmak için kullanılabilir.
Aşağıdaki veri kaynakları listesi:
- POS (satış noktası) işlemleri ve kredi kartları;
- dijital işlemler;
- sosyal medyadaki etkileşimler;
- akıllı telefonlar ve mobil cihazlarla etkileşim; Ve
- Nesnelerin İnterneti (IoT) tarafından üretilen sensörlerden alınan okumalar.
Büyük veriler, aşağıdaki gibi şeyler hakkında içgörü sağlayabilir:
- önemli operasyonel ve ticari kullanım durumlarını optimize etme;
- düzenlemelere uyumsuzluk riskinin azaltılması;
- net yeni gelir kaynakları yaratmak; Ve
- ayırt edici, çekici müşteri deneyimleri yaratmak.
Büyük Veri Mühendisi Nedir?
Büyük veri mühendisi, bir şirket için verileri oluşturmak, sürdürmek, test etmek, değerlendirmek ve sürdürmekten sorumlu bir uzmandır. Çok büyük veri kümelerine büyük veri denir. Ekonomik sistemdeki işletmeler günlük faaliyetlerini yürütürken sıklıkla büyük miktarda veri toplanmaktadır.
Ek olarak, doğru kullanıldığında büyük veri işletmelerin üretkenliği, kârlılığı ve ölçeklenebilirliği artırması için inanılmaz derecede yardımcı olabilir. Ancak verileri toplamak, sürdürmek ve çıkarmak için sistemler oluşturacak bir büyük veri mühendisi olmadan, bir şirketin büyük verileri işe yaramaz. Bu nedenle, büyük veri mühendisleri nihai olarak işletmelerin büyük verilerini yönetmelerine yardımcı olmaktan sorumludur.
Büyük Veri Mühendisi Ne İş Yapar?
Bir büyük veri mühendisinin sorumluluğu, üretime hazır bir büyük veri ortamı oluşturmak, sürdürmek ve garanti etmektir. Bu rolün faaliyet gösterdiği ortam, mimariyi, teknolojik normları, açık kaynak seçeneklerinin yanı sıra veri yönetimi ve veri hazırlama prosedürlerini içerecektir. Büyük veri mühendisleri genellikle aşağıdaki görevlerin tümünü yerine getirir:
- Büyük miktarda veriyi işlemek için sistemler tasarlayın, oluşturun ve bakımını yapın. Bu, yapılandırılmış olsun ya da olmasın çeşitli kaynaklardan bilgi toplar.
- Veriler bir veri gölünde veya ambarında tutulmalıdır.
- Ham verileri işlemek ve önceden tanımlanmış veri yapıları oluşturmak için veri işleme dönüşümlerini ve algoritmalarını kullanın. Ek olarak, sonuçları daha sonra işlenmek üzere bir veri gölüne veya ambarına koyarlar.
- Ölçeklenebilir bir veri havuzuna (veri ambarı, veri gölü veya bulut gibi) dönüştürme ve entegrasyon yoluyla çeşitli verileri koyun.
- Veri dönüşümünde kullanılan çeşitli araçları, teknikleri ve algoritmaları tanır.
- Toplanan verileri anlayışlı ve faydalı bilgilere dönüştürmek için iş mantığı ve teknik süreçleri uygulayın. Operasyonel ve ticari kullanım için, bu verilerin güvenilir olması için kalite, yönetişim ve uyumluluk gereksinimlerini karşılaması gerekir.
- Veri havuzu yapıları, büyük ölçüde paralel işleme (MPP) veritabanları ve hibrit bulutlar ile operasyonel ve yönetim seçenekleri arasındaki farkları anlayın.
- Veri boru hatları analiz edilmeli, karşılaştırılmalı ve iyileştirilmelidir. Tasarım kalıplarındaki yenilikler, veri yaşam döngüsü tasarımı, veri ontolojisi hizalaması, açıklamalı veri kümeleri ve elastik arama teknikleri buna bazı örneklerdir.
- Verileri dönüştürmek ve geliştirme, kalite güvence ve üretim ortamlarına beslemek için otomatikleştirilmiş veri boru hatları hazırlayın.
- Yazılım sistemlerinin oluşturulması ve devreye alınması.
- Veri toplama ve işleme için sistemler kurmak.
- Çıkarma, Dönüştürme ve Yükleme (ETL işlemi).
- İş ihtiyaçlarını karşılayan veri mimarileri oluşturmak.
- Önemli verileri toplamaya ve kalitesini artırmaya yönelik yeni yaklaşımları incelemek.
- Çeşitli araçlar ve programlama dilleri ile yapılandırılmış veri çözümleri geliştirmek.
- Etkili iş modelleri oluşturmak için çeşitli kaynaklardan bilgi madenciliği yapın.
- Diğer ekipler, veri bilimcileri ve analistlerle işbirliği yapmak.
Nasıl Büyük Veri Mühendisi Olunur?
Büyük veri mühendisi olmak için çoğu insanın bir dizi adımdan geçmesi gerekir.
1 numara. Bir Derece Alın:
Bilgisayar bilimi, istatistik veya işletme diploması Veri analizi büyük veri mühendisi olmak için gerekli teknik becerilerde ustalaşmak gerekir. Kodlama, istatistik ve veri ustalığı gerektiren bu pozisyonlar için, işverenlerin çoğu lisans derecesi talep etmektedir.
2 numara. İş Deneyimi Kazanın:
Büyük veri mühendisi olmak için önemli bir nitelik deneyimdir. Ek olarak, serbest çalışma, staj, bağımsız uygulama veya ilgili alanlarda istihdam yoluyla deneyim kazanabilirsiniz. Bir büyük veri mühendisi olarak işe girme şansınız, deneyimle birlikte artar.
#3. Sertifikaları Alın:
Bir büyük veri mühendisi olarak işe girmek için profesyonel sertifikalar da çok yardımcı olabilir. Kalkınan büyük veri mühendisleri için aşağıdaki sertifikalardan herhangi biri yararlı olabilir:
- Cloudera Sertifikalı Profesyonel (CCP) Veri Mühendisi
- Sertifikalı Büyük Veri Uzmanı (CBDP)
- Google Cloud Sertifikalı Profesyonel Veri Mühendisi
- IBM'in Veri Bilimi Profesyonel Sertifikası
Veri Mühendisleri İçin En İyi 10 Araç
#1. Piton:
Python, veri mühendisliği alanında popüler bir programlama dilidir ve veri boru hatları, ETL çerçeveleri oluşturma, API'lerle etkileşim, süreçleri otomatikleştirme ve veri toplama gibi birçok farklı şey için kullanılır.
Ek olarak Python, basit sözdizimi ve geliştirme süresini ve maliyetlerini azaltan üçüncü taraf kitaplıklarının bolluğu nedeniyle veri mühendisleri için iş listelerinin üçte ikisinden fazlası için önemli bir seçenektir.
# 2. SQL:
SQL, yeniden kullanılabilir veri yapıları oluşturmayı, karmaşık sorgular çalıştırmayı ve iş mantığını modellemeyi mümkün kıldığı için veri mühendisleri için çok önemlidir. Ek olarak, çeşitli yöntemler kullanarak verilere erişmeyi, verileri eklemeyi, güncellemeyi, işlemeyi ve değiştirmeyi kolaylaştırır.
#3. Postgre SQL:
En yaygın kullanılan açık kaynak ilişkisel veritabanı Dünyada canlı bir topluluğa ve kompakt, uyarlanabilir ve güçlü bir tasarıma sahip olan PostgreSQL var. Ek olarak, yerleşik özelliklere, geniş bir veri kapasitesine ve güvenilir bütünlüğe sahip olduğu için veri mühendisliği iş akışları için mükemmeldir.
#4. MongoDB:
MongoDB, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri yüksek ölçekte işleyen popüler bir NoSQL veritabanıdır. Kullanımı kolaydır, oldukça esnektir ve dağıtılmış anahtar/değer depoları, belge odaklı NoSQL ve MapReduce hesaplaması gibi özellikler sunar. Ek olarak MongoDB, büyük veri hacimlerini işlemek ve yatay ölçeğe izin verirken işlevselliği korumak için idealdir.
# 5. Apache Kıvılcımı:
İşletmelerin verileri hızlı bir şekilde yakalaması ve kullanılabilir hale getirmesi gerekir. Apache Spark, sürekli veri akışlarının gerçek zamanlı olarak sorgulanmasına izin veren Akış İşleme'nin popüler bir uygulamasıdır. Ek olarak, birden fazla programlama dilini destekler, bellek içi önbelleğe almayı kullanır ve sorgu yürütmeyi optimize eder.
#6. Apaçi Kafkası:
Apache Kafka, ELT işlem hatları ve veri toplama için popüler olan veri senkronizasyonu, mesajlaşma ve gerçek zamanlı akış gibi çeşitli uygulamalara sahip açık kaynaklı bir olay akış platformudur.
7 numara. Amazon Kırmızıya Kayma:
Modern veri altyapılarının depolama işlevlerinin ötesine nasıl geçtiğinin en iyi örneği Amazon Redshift'tir. Ek olarak, veri göllerinden, operasyonel veritabanlarından ve veri ambarlarından yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış verileri sorgulamak ve birleştirmek için standart SQL kullanımını kolaylaştırır.
#8. Kar tanesi:
Snowflake, depolama, bilgi işlem, üçüncü taraf araçları ve veri klonlama sunan bulut tabanlı bir veri ambarı platformudur. Ek olarak, daha derin içgörüler için verileri alarak, dönüştürerek ve sunarak veri mühendisliği faaliyetlerini kolaylaştırır ve veri mühendislerinin diğer değerli görevlere odaklanmasına olanak tanır.
# 9. Amazon Athena:
Amazon Athena, standart SQL kullanarak Amazon S3'te depolanan yapılandırılmamış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmış verileri analiz etmeye yönelik etkileşimli bir sorgulama aracıdır. Ek olarak, veri mühendisleri ve SQL becerisine sahip kişiler, altyapı yönetimi ve karmaşık ETL görevlerini ortadan kaldıran sunucusuz yapıları sayesinde büyük veri kümelerini hızla analiz edebilir.
# 10. Apache Hava Akışı:
Ekipler arasındaki veri yönetimi, çağdaş veri iş akışları için zorlu bir iştir. İş akışları kolaylaştırılır, tekrarlanan görevler otomatikleştirilir ve Apache Airflow gibi iş düzenleme ve zamanlama araçları veri silolarını ortadan kaldırmaya yardımcı olur. Bu araç veriler arasında favori mühendisler çünkü görselleştirme, ilerlemeyi izleme ve problem çözme için zengin bir arayüz sağlar.
Büyük Veri Mühendisliği Ne Kadar Zor?
Dürüst olmak gerekirse, veri mühendisi olmak zor olabilir. Ancak temel yeteneklerde ustalaşıp ilk konumunuzu elde ettiğinizde, ideal konumunuzu oluşturmak için hatırı sayılır bir özgürlüğün tadını çıkaracaksınız. Nadiren hangi araçları kullanacağınız söylenecek ve ne üzerinde ve ne zaman çalışacağınıza siz karar vereceksiniz.
Büyük Veri Mühendisi Olarak Çalışmak İyi Bir Kariyer mi?
Veri mühendisliği kazançlı bir meslektir. Glassdoor'a göre, ABD'deki ortalama maaş yaklaşık 115,000 dolar, ancak bazı veri mühendisleri yılda 170,000 dolar kazanıyor.
Büyük Veriyi Öğrenmek Zor mu?
Veri bilimi, başlangıçta ezici görünebilecek geniş bir alandır. Büyük veri için gereken beceriler, azim, odaklanma ve sağlam bir öğrenme yol haritası ile daha hızlı ve etkili bir şekilde öğrenilebilir.
Veri Mühendisliği Çok Fazla Matematik Gerektirir mi?
Matematik, veri biliminin büyük bir parçasıdır. Öte yandan veri mühendisleri, öncelikle veri boru hatları oluşturmanın teknik yönlerine odaklanır. Bu rollerin her ikisinin de büyük verilerle ilgilenmesi onları birleştiren şeydir. Büyük verilerle çalışmak genellikle büyük bir ekip gerektirir.
Büyük Veri Mühendisleri Kod Yazıyor mu?
Kodlama, tıpkı diğer veri bilimi pozisyonları için olduğu gibi, veri mühendisleri için de gerekli bir beceridir. Diğer programlama dilleri, çeşitli görevler için SQL'e ek olarak veri mühendisleri tarafından kullanılır. Python, şüphesiz veri mühendisliği için en iyi programlama dillerinden biridir, ancak daha pek çok dil vardır.
Büyük Veri Kodlama Gerektirir mi?
Veri bilimi pozisyonları için kodlama uzmanlığı tarihsel olarak gerekli olmuştur ve deneyimli mevcut veri bilimcilerin çoğu hala bunu kullanmaktadır. Ancak veri bilimi alanı geliştikçe, yeni teknolojiler sayesinde insanlar artık herhangi bir kod yazmadan büyük veri projelerini gerçekleştirebiliyor.
Büyük Veri Mühendisinin İş Tanımı Nedir?
Araçları tasarlamak, ELT süreçlerini uygulamak, geliştirme ekipleriyle işbirliği yapmak, bulut platformları oluşturmak ve üretim sistemlerini sürdürmek dahil olmak üzere bir şirketin Büyük Veri çözümlerini geliştirmek ve yönetmek için bir büyük veri mühendisine ihtiyaç vardır.
Ek olarak, bir büyük veri mühendisi olarak başarılı olmak için derinlemesine Hadoop teknolojileri bilgisine, birinci sınıf proje yönetimi becerilerine ve gelişmiş problem çözme becerilerine ihtiyacınız var. Birinci sınıf bir büyük veri mühendisi, şirketin gereksinimlerinin farkındadır ve şirketin hem mevcut hem de gelecekteki ihtiyaçlarını karşılamak için ölçeklenebilir veri çözümleri uygular.
Maaş Büyük Veri Mühendisi nedir?
ZipRecruiter'a göre, büyük veri mühendisleri ortalama 130,000 doların üzerinde maaş alıyor. Kapsamlı deneyime sahip ve kariyerlerinin sonraki aşamalarında olan büyük veri mühendisleri önemli ölçüde daha fazla kazanabilir. Ancak, sektörde yeni olan ve önemli deneyime sahip olmayanlar daha az para kazanmayı bekleyebilirler.
Büyük Veri Mühendisi İşleri
İşte düşünmeniz gereken birkaç büyük veri işi örneği:
1 numara. Büyük Veri Test Cihazı:
Ortalama maaş: yıllık 33,000 dolar
Bir kalite güvence (QA) analisti ve bir büyük veri test cihazı benzerdir. Verilerle ilgili malların dağıtımına yardımcı olmak için veri planlarını değerlendirirler. Ek olarak, test komut dizilerinin yanı sıra veri yürütme komut dosyalarını oluşturabilir, çalıştırabilir ve analiz edebilirler. Büyük veri test cihazları ayrıca test sonuçları ve kusur sayıları gibi KG metriklerini belirler ve izler.
2 numara. Teknik İşveren:
Ortalama maaş: Yılda $ 54,000
Teknik bir işe alma görevlisi, işletmelere işe alım gereksinimlerini belirleme ve büyük veri pozisyonları için adayları bulma konusunda yardımcı olur. Ek olarak, piyasada elemek, mülakat yapmak ve işe almak için adaylar ararlar. İşe alma süreci, teknik işe alım görevlilerinin yardımından da yararlanabilir.
#3. Veritabanı Yöneticisi:
Ortalama maaş: Yılda $ 65,000
Veritabanı yöneticileri, veritabanı teknolojisi hakkında geniş bir anlayışa sahip, teknik olarak yetenekli kişilerdir. Proje yönetimi görevleriyle ilgilenirler ve veritabanı ortamını korurlar. Buna ek olarak, bir veri tabanı yöneticisi sıklıkla, personel sorunlarını yönetmek, veri ekibine liderlik etmek ve bütçeleri ayarlamak dahil olmak üzere çeşitli ortak yönetim sorumluluklarını üstlenir.
#4. Veri Analisti:
Ortalama maaş: Yılda $ 74,000
Veri analistleri, veri sistemlerini analiz eden ve sorunları çözen kişilerdir. Sıklıkla veritabanlarında veri arayan otomatik araçlar tasarlarlar. Veri analistleri tek başlarına veya gruplar halinde çalışabilirler ve sıklıkla raporlar derlerler.
# 5. Büyük Veri Geliştiricisi:
Ortalama maaş: Yılda $ 83,668
Bir yazılım geliştiricisi gibi, bir büyük veri geliştiricisi de veri oluşturur. Programlama ve kodlama uygulamalarının yanı sıra verileri ayıklayan, dönüştüren ve nihai bir ürüne yükleyen ardışık düzenleri oluşturup kullanıma sokarlar.
Ayrıca bir geliştirici, veri takibi için ölçeklenebilir, yüksek performanslı web hizmetlerinin geliştirilmesine de yardımcı olabilir. Daha verimli yöntemler geliştirmek için, birkaç büyük veri geliştiricisi de verileri depolamak veya işlemek gibi konulara yönelik yeni yaklaşımları araştırır ve inceler.
#6. Veri Yönetimi Danışmanı:
Ortalama maaş: Yılda $ 95,000
Bir veri yönetişim danışmanı, verilerin kullanımını korumak ve kontrol etmek için çerçeveler oluşturur. Bu, veri varlıklarının nasıl toplandığı, yönetildiği, kullanıldığı ve arşivlendiği üzerinde bir etkiye sahip olmayı içerir. Ayrıca, uygulamaları ve düzenlemeleri denetler ve veri kullanımının belirlenen standartlara uygun olduğunu garanti ederler.
#7. Veritabanı yöneticisi:
Ortalama maaş: Yılda $ 96,000
Bir veritabanı kaydının günlük işlemleri, veritabanı yöneticileri tarafından yönetilir. Bu, veritabanı yedeklerinin korunmasını ve veritabanının kararlı olduğundan emin olmayı gerektirir. Ayrıca veri tabanlarında güncelleme ve değişiklikler de veri tabanı yöneticileri tarafından yapılmaktadır.
# 8. Güvenlik Mühendisi:
Ortalama maaş: Yılda $ 107,000
Kurumsal risk maruziyetini azaltmak için BT'nin güvenlik mühendislerine ihtiyacı var. Bilgisayar ağları için, güvenlik duvarları kurmak ve izinsiz giriş girişimlerine karşı göz kulak olmak ve bunlara yanıt vermek gibi çok katmanlı savunma protokolleri geliştirirler. Ek olarak, sorunları bulmak ve yazılım güncellemeleri için test planları geliştirmek ve gerçekleştirmek için güvenlik mühendisleri güvenlik sistemlerini değerlendirir.
# 9. Veri Bilimcisi:
Ortalama maaş: Yılda $ 122,000
Veri bilimcileri, kurumsal iş operasyonlarıyla yakın işbirliği içindedir. Ek olarak, verileri toplar, inceler ve yorumlar, ardından sonuçlarını işletme yöneticilerine sunarlar. Veri bilimcileri, bulgularına ve eğilimlerine dayanarak karar vermelerine yardımcı olmak için işletmelere tavsiyelerde bulunur.
# 10. Veri Mimarı:
Ortalama maaş: Yılda $ 130,000
İş stratejileri ve veritabanı çözümleri geliştirmek için veri mimarları, yaratıcılıklarını kapsamlı bir veritabanı tasarımı anlayışıyla birleştirir. Ayrıca, işletmenin hedeflerine ulaşmasına yardımcı olmak için veri iş akışları geliştirmek üzere veri mühendisleriyle birlikte çalışırlar. Yeni veritabanı prototipleri de bir veri mimarı tarafından oluşturulur ve değerlendirilir.
İlgili Makaleler:
VERİ BİLİMCİSİ MAAŞI: Ortalama Veri Bilim Adamlarının Ödediği 2023
Veritabanı ve Veri Ambarı: Fark Nedir?
VERİ STANDARDİZASYONU: Tanım, Süreç ve Neden Önemlidir?
Referanslar:
