مهندسی داده چیست؟ مهندس داده کیست؟

در دنیای امروز که با نام عصر دیجیتال شناخته می‌شود، اطلاعات و داده‌ها مانند نفت در دنیای واقعی ارزشمند هستند؛ به همین دلیل استخراج، پردازش و ذخیره‌سازی داده‌ها برای سازمان‌ها و کسب و کارها حیاتی بوده و به آن‌ها برای بدست آوردن بینش لازم جهت تصمیم‌گیری آگاهانه کمک می‌کند. در پاسخ به این سوال که مهندسی داده چیست باید گفت که در ایجاد راه‌حل‌های مبتنی بر داده برای سازمان‌ها و کسب و کارهای مختلف نقش اساس ایفا می‌کند و کسب و کارها را قادر می‌سازد که با انجام یک سری کارها بتوانند از داده‌های خود ارزش بدست آوردند. با این مطلب از بلاگ آموزشگاه مهندسی کندو همراه باشید.

مهندسی داده چیست؟

برای پاسخ به این سوال که مهندسی داده چیست باید گفت که در طول دهه‌های اخیر بسیاری از سازمان‌ها و کسب و کارها وارد یک تحول دیجیتال شده‌اند و از آن زمان روز به روز در حال تولید حجم زیادی از انواع مختلف داده‌ها هستند. به همین دلیل در این شرایط که داده‌ها پیچیده‌تر از همیشه و با سرعت زیاد تولید می‌شوند، به شخصی نیاز است که بتواند کیفیت، امنیت و کاربردی بودن داده‌ها را بررسی کرده و نسبت به آن اطمینان پیدا کند؛ همچنین باید بتواند که این داده‌ها را به منظور پیدا کردن الگوهای مناسب و تحلیل آماده‌سازی کند.

در پاسخ به سوال مهندسی داده چیست باید گفت علم طراحی، ساخت و نگهداری زیرساخت‌ها، ابزارها و سیستم‌هایی است که به سازمان‌ها و کسب و کارها کمک می‌کند تا داده‌ها را جمع‌آوری کرده و آن‌ها را ذخیره، پردازش و تجزیه و تحلیل کنند. اما با این تعریف مهندس داده کیست؟

مهندس داده کسی است که در یک سازمان یا کسب و کار با مجموعه‌ای بزرگ و پیچیده از داده‌ها کار می‌کند که این داده‌ها به راه‌حل‌هایی برایی پردازش کارآمد و مقیاس‌پذیر نیاز دارند. مهندس داده مسئولیت دارد که از دقیق، کامل بودن و در دسترس بودن داده‌ها برای دانشمندان داده و سایر افرادی که می‌توانند از آن‌ها به منظور تجزیه و تحلیل و تصمیم‌گیری استفاده کنند، اطمینان پیدا کند.

اهمیت مهندسی داده چیست؟

در سازمان‌ها و کسب و کارهای داده محور (Data Driven) مهندسی داده از اهمیت زیادی برخوردار است؛ زیرا می‌تواند تضمینی برای قابلیت اطمینان، کارایی و مقیاس‌پذیری پردازش داده‌ها باشد. در پاسخ به این سوال که مهندس داده کیست می‌توان گفت افرادی هستند که یک زیرساخت داده قوی و انعطاف‌پذیر ایجاد می‌کنند تا دانشمندان داده بتوانند بر تجزیه و تحلیل آن‌ها متمرکز شوند و به بحث مدیریت داده‌ها ورود نکنند.

علاوه بر موارد فوق به منظور تأمین امنیت داده‌ها و همچنین حفظ حریم خصوصی، مهندسی داده از اهمیت زیادی برخوردار است. در پاسخ به مهندسی داده چیست باید گفت که می‌تواند تضمین کند که داده‌ها به شکل ایمن و مطابق با الزامات قانونی ذخیره‌سازی شده‌اند. در پروژ‌ه‌های کلان داده مانند یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده که حجم وسیعی از داده برای پردازش و تجزیه و تحلیل وجود دارد، برای دستیابی به موفقیت مهندسی داده نقش اساسی ایفا می‌کند.

برای شروع کار و کسب تجربه در حوزه مهندسی داده، باید دوره دیتاساینس را بگذرانید.

مهندس داده کیست و چه وظایفی دارد؟

همانطور که اشاره شد مهندسین داده افرادی هستند که مسئولیت طراحی و ساخت سیستم‌های پردازش داده را بر عهده داشته و توانایی مدیریت مجموعه‌ای از داده‌های بزرگ و پیچیده را بر عهده دارند. در ادامه مبحث مهندسی داده چیست باید گفت که وظایف مهندس داده در یک سازمان یا کسب و کار شامل موارد زیر است:

• توسعه خط لوله (Pipeline)‌ داده: این کار باعث می‌شود که داده‌ها از منابع مختلف جذب شده و پس از پردازش به قالبی قابل تجزیه و تحلیل تبدیل شوند.
• ذخیره‌سازی داده‌ها: مهندس داده با طراحی و ساخت راه‌حل‌های ذخیره‌سازی، این امکان را فراهم می‌کند که بتوان مجموعه‌ای بزرگ از داده‌ها را به صورت کارآمد اداره کرد.
• تبدیل داده: این کار باعث می‌شود که داده‌ها به صورت قابل استفاده برای دانشمندان داده و سایر ذینفعان تمیز، استاندارد و تبدیل شوند.
• یکپارچه‌سازی داده‌ها: برای این کار باید داده‌ها از منابع مختلف جمع‌آوری و یکپارچه‌سازی شده و به یک مجموعه داده جامع تبدیل شود که برای تجزیه و تحلیل مورد استفاده قرار بگیرد. 
• کیفیت داده‌ها: یکی از مهم‌ترین وظایف مهندسین داده‌ است که باید از دقیق، کامل و سازگار بودن داده‌ها اطمینان پیدا کرده و فرایندهایی را برای ارزیابی کیفیت و پاکسازی داده‌ها توسعه دهند.
• امنیت داده‌ها: در بحث مهندسی داده، یکی از مهم‌ترین وظایف مهندسین داده، حصول اطمینان از ایمن بودن و مطابق الزامات قانونی بودن ذخیره داده‌ها است.

بیشتر بخوانید: مباحث آمار و ریاضی مورد نیاز برای علم داده

مهارت‌های مورد نیاز برای مهندسی داده چیست؟

با توجه به اینکه امروزه در سازمان‌ها و کسب و کارهای مختلف با حجم عظیمی از داده مواجه هستیم، مهندس داده یکی از جایگاه‌های شغلی است که از اهمیت زیادی برخوردار بوده و ظرفیت‌های زیادی دارد. در ادامه بحث مهندسی داده چیست، باید گفت که افراد برای تبدیل شدن به یک مهندس داده یا Data Engineer باید در علوم مختلف مانند کامپیوتر، ریاضیات و آمار پایه قوی داشته باشند. تسلط و دانش در زمینه زبان‌ها برنامه‌نویسی، مدیریت پایگاه داده و سستم‌های توزیع شده نیز از اهمیت زیادی برخوردار است. به طور کلی افرادی که قصد دارد به یک مهندس داده موفق تبدیل شوند باید مهارت‌های زیر را داشته باشند:

• زبان‌های برنامه‌نویسی: یادگیری و تسلط بر یک یا چند زبان کاربردی و آموزش برنامه نویسی در این زمینه مانند پایتون، جاوا، اسکالا یا SQL ضرورت دارد.
• مدیریت پایگاه داده: برخورداری از دانش کافی در مورد سیستم‌های مدیریت پایگاه داده مانند دوره sql server یا MySQL، PostgreSQL یا MongoDB نیز ضرورت دارد.
• سیستم‌های توزیع شده: یک مهندس داده باید برای مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده درک کاملی از سیستم‌های توزیع شده مانند Apache Hadoop یا Apache Spark داشته باشد.
• مدل‌سازی داده‌ها: برای یک مهندس داده موفق کسب دانش در زمینه تکنیک‌ها و ابزارهای مدل‌سازی داده‌ها مانند نمودارهای ER و UML به منظور طراحی مدل‌های داده ضرورت دارد.
• Data Warehouse: برای ساخت انبارهای داده، مهندسین باید بر مفاهیم آن مانند ETL، OLAP و Data Marts تسلط داشته باشند.
• پردازش داده‌ها: مهندسین داده به منظور طراحی خطوط لوله داده باید بر تکنیک‌های پردازش مانند پردازش دسته‌ای و پردازش بلادرنگ تسلط داشته باشند.
• رایانش ابری: به منظور ساخت راه‌حل‌های داده مقیاس‌پذیر و انعطاف‌پذیر، یک مهندس داده باید از دانش کافی درباره پلتفرم‌های رایانش ابری مانند Amazon Web Service، Azure یا Google Cloud برخوردار باشد.

بیشتر بخوانید:

• دوره Microsoft Azure Administrator AZ-104
• دوره Microsoft Azure Fundamentals AZ- 900

چطور مهندس داده شویم؟ 

در ادامه بحث مهندسی داده چیست باید به این موضوع اشاره کرد که برای مهندس داده شدن نمی‌توان یک راه و مسیر مشخص را بیان کرد. اکثر افرادی که به عنوان مهندس داده فعالیت می‌کنند مهارت‌های خود را در حین کار کردن توسعه داده‌ و برخی از مهارت‌های مورد نیاز را از طریق شرکت در دوره‌های آموزشی، دروس دانشگاه و کار کردن به صورت پروژه محور کسب می‌کنند.

مدرک دانشگاهی

معمولا افراد برای تبدیل شدن به یک مهندس داده نیازی به مدرک دانشگاهی ندارند اما داشتن مدرک لیسانس مهندسی نرم‌افزار، علوم کامپیوتر یا ریاضی کاربردی می‌تواند کمک کننده باشد. مهندسی نرم‌افزار یا علوم کامپیوتر نیز برای مقاطع تحصیلات تکمیلی گزینه مناسبی هستند و به افراد کمک می‌کنند که نسبت به سایر داوطلبان شغل مهندسی داده یک قدم جلوتر باشند.

دوره‌های آنلاین رایگان و ارزان 

بسیاری از مهندسین داده وجود دارند که مسیر یادگیری خود به صورت خودآموز یا شرکت در دوره‌های آموزش برنامه نویسی و آموزش پایتون طی کرده‌اند. مطالب آموزشی زیادی در این زمینه وجود دارد که می‌توان از طریق ویدئوهای یوتیوب یا دوره‌های Coursera، Edx، Udemy و Udacity آن‌ها را آموخت و مهارت‌های لازم در این زمینه را کسب کرد.

یادگیری پروژه محور 

یکی از بهترین راه‌های تبدیل شدن به یک مهندس داده، انتخاب پروژه مورد علاقه و شرکت کردن در این دوره‌ها به منظور یادگیری مهارت‌های لازم است. نوشتن گزارش و منتشر کردن آن در قالب یک پست وبلاگ یا لینکدین یا قرار دادن پروژه‌ها در گیت‌هاب هم انگیزه شما را افزایش داده و هم به افزایش اعتبار شما کمک می‌کند.

بیشتر بخوانید: کاربرد پایتون در هوش مصنوعی چیست؟

سخن آخر

یکی از رشته‌های مهم در عصر حاضر که کمک زیادی به سازمان‌ها و کسب و کارها می‌کند، مهندسی داده نام دارد که وظیفه آن مدیریت و پردازش حجم زیادی از داده‌ها به صورت کارآمد و مؤثر است. در خصوص این سوال که مهندسی داده چیست باید گفت که افراد متخصص در این زمینه از طریق طراحی و پیاده‌سازی معماری‌ها داده، خطوط لوله داده و گردش کار به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا بتوانند از داده‌های خود بینش‌های ارزشمندی را استخراج کنند. این بینش‌ها می‌توان در تصمیمات تجاری نقش مهمی ایفا کرده و موجب بهبود عملیات شود.

سوالات متداول

مهندسی داده چیست؟

علم طراحی، ساخت و نگهداری زیرساخت‌ها، ابزارها و سیستم‌هایی است که برای جمع‌آوری، ذخیره، پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.

مهندسی داده به چه مسائلی در یک سازمان کمک می‌کند؟

جمع‌آوری، پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها به سازمان کمک می‌کند که از این داده‌ها بینش‌های ارزشمندی استخراج کند.

آیا مهندسی داده با علم داده تفاوت دارد؟

بله؛ مهندسان داده بر ابزارها و زیرساخت‌هایی که امکان پردازش داده را ممکن می‌کند تمرکز داشته در حالی که در علم داده، دانشمندان بر تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌ها به منظور استخراج بینش و تصمیم‌گیری آگاهانه تمرکز دارند.