مهندسی داده (Data Engineering)

آیا مهندسی داده با تحلیل داده تفاوت دارد؟

بله. مهارت‌ها، ابزارها و اهداف نهایی مهندسی داده با تحلیل داده متفاوت است. از مهم‌ترین تفاوت‌های این نقش‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• حوزه‌های تمرکز: در مهندسی داده، تمرکز مهندسان بر ساخت زیرساخت‌های مناسب جمع‌‌آوری، ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها و مدیریت آن‌ها است. اما در تحلیل‌ داده تمرکز اصلی بر استفاده از ابزارها و تکنیک‌های مختلف برای کاوش، تحلیل و تفسیر داده‌ها است. در این فرایند داده‌ها به اطلاعات ارزشمندی برای کسب‌وکار تبدیل می‌شوند و می‌توان با بررسی الگوی آن‌ها تصمیم‌های مهمی گرفت.
• مهارت‌های فنی: برنامه‌نویسی و مدیریت پایگاه داده از مهارت‌های ضروری برای مهندسی داده است. پایتون، جاوا یا اسکالا از جمله زبان‌های برنامه‌نویسی مورد نیاز در مهندسی داده هستند. اما در تحلیل داده فرد متخصص باید تحلیل آماری قوی و نمودارهای مختلفی از داده‌ها ارائه دهد. از مهم‌ترین ابزارها در تحلیل داده می‌توان به SQL، اکسل و زبان R یا پایتون اشاره کرد.
• ابزارها و فناوری‌های مورد استفاده: در مهندسی داده، مهندسان از پلتفرم‌ها و ابزارهای قوی برای جذب، ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها استفاده می‌کنند. اما تحلیل‌گران داده به ابزارها و فناوری‌هایی نیاز دارند که داده‌ها را به محتواهای بصری تبدیل می‌کند. اکسل، پاور بی‌آی و پایتون از جمله این ابزارها هستند.
• اهداف نهایی: هدف مهندسی داده آماده‌سازی داده برای تحلیل، سازمان‌دهی، پاکسازی و در دسترس بودن آن است. در مهندسی داده تمرکز بر ایجاد سیستم‌های کارآمدی است که داده‌ها را برای تحلیل‌گران و دانشمندان آماده کند. اما تمرکز اصلی تحلیل داده بر تفسیر اطلاعات و تحلیل آن‌ها است. در این رشته به سوالات خاص کسب‌وکار پاسخ می‌دهند و داده‌ها را متناسب با درک تصمیم‌گیرندگان تحلیل می‌کنند.

چه تفاوت‌هایی میان یک مهندس داده و یک دانشمند داده (Data Scientist) وجود دارد؟

پشت هر داشبورد داده و نموداری، افرادی هستند که داده‌ها را جمع‌آوری، تمیز، جابه‌جا و تفسیر می‌کنند. اگر قصد شرکت در بوت‌کمپ مهندسی داده را دارید پیشنهاد می‌کنیم با تفاوت‌های این دو حوزه شغلی آشنا شوید. این تفاوت‌ها عبارت‌اند از:

１. مسئولیت‌های اصلی: مهندسین داده زیرساخت‌های مورد نیاز برای انتقال و نگهداری داده‌ها را می‌سازند و از آن‌ها مراقبت می‌کنند. اما دانشمندان داده، داده‌ها تجزیه و تحلیل می‌کنند و از آن‌ها مدل می‌سازند.

２. ابزار و فناوری: اسپارک، کافکا، ایرفلو و پلتفرم‌های ابری از مهم‌ترین ابزار و فناوری مورد نیاز مهندسین داده است. اما دانشمندان داده از پایتون، R، تنسور فلو و تبلو استفاده می‌کنند.

３. شرایط همکاری با سایر تیم‌ها: مهندس داده، داده‌های تمیز و ساختاریافته در اختیار اعضای تیم قرار می‌دهد. اما دانشمندان داده از این اطلاعات برای پیش‌بینی و توصیه‌های مختلف به صاحبین کسب‌وکار استفاده می‌کنند.

４. آموزش و مهارت‌های مورد استفاده: مهندسین داده باید در زمینه علوم کامپیوتر یا مهندسی نرم‌افزار تحصیل کرده باشند. در مقابل تحصیلات دانشمند داده باید در زمینه ریاضی، آمار یا علوم داده باشد.

５. چشم‌انداز شغلی: مهندس داده می‌تواند در زمینه تهیه زیر ساخت فضای ابری و SaaS فعالیت کند. دانشمندان داده نیز می‌توانند در زمینه‌های امور مالی، مراکز بهداشتی-درمانی و ... مشغول به کار شوند.

آیا نیاز است که به زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python و SQL تسلط پیدا کنم؟

بله. زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python و SQL از موارد ضروری برای مهندسان داده است که در دوره مهندسی داده با آن‌ها آشنا خواهید شد.

آیا نیاز به داشتن مدرک دانشگاهی در زمینه مهندسی داده است؟

خیر. داشتن مدرک دانشگاهی برای فعالیت به‌عنوان مهندس داده ضروری نیست. شما می‌توانید با دیدن آموزش مهندسی داده مهارت‌های فنی و توانایی‌های خود را ارتقا دهید. در دوره data engineering شما با انجام پروژه‌های شخصی می‌توانید علاوه‌بر یادگیری مباحث رزومه قوی‌تری داشته باشید.

برای یادگیری مهندسی داده به چه منابع و ابزارهایی نیاز داریم؟

برای این‌که مهندس داده‌ای ماهر شوید لازم است ابزارهای مختلف از لینوکس گرفته تا محیط‌های مجازی را بشناسید. پادکست‌ها و وبلاگ‌های تخصصی منابع مناسبی برای یادگیری این دانش هستند. ابزارهای مورد نیاز برای مهندسان داده عبارت‌اند از:

• زبان‌ها و پایگاه داده: Python, SQL, PostgreSQL, MongoDB
• پردازش داده‌ها: Apache Spark, Apache Kafka
• ابزارهای ارکستراسیون: Apache Airflow
• ابزارهای مدرن برای تبدیل داده: DBT) data build tool)
• زیرساخت ابری: سرویس‌های مرتبط با داده در پلتفرم‌هایی مانند GCP یا Azure

شرکت در بوت‌کمپ مهندسی داده به چه کسانی پیشنهاد می‌شود؟

اگر قصد یادگیری دقیق و عملی مهندسی داده را دارید و می‌خواهید در سریع‌ترین زمان ممکن به این حوزه مسلط شوید می‌توانید در بوت‌کمپ مهندسی داده شرکت کنید. این بوت‌کمپ مناسب افرادی است که قصد تغییر شغل را دارند یا در حال حاضر در زمینه توسعه نرم‌افزار یا تحلیل داده فعالیت می‌کنند. فارغ‌التحصیلان دانشگاه، مخصوصا دانشجویان رشته کامپیوتر نیز می‌توانند در دوره‌های مهندسی داده شرکت کنند.

بازار کار Data Engineering در ایران و خارج از کشور چطور است؟

چه در ایران و چه در خارج از کشور مهندسی داده یکی از رشته‌های پرتقاضا در زمینه فناوری است. با گسترش استفاده از داده‌ها و هوش مصنوعی مشاغل مختلف به مهندسان داده ارشد در زمینه فضای ابری،استریمینگ و حاکمیت داده نیاز دارند. کشورهای در حال توسعه نیز بیشتر به نیروی کار جونیور نیاز دارند. در ایران هم با توجه به افزایش کاربران اینترنت و رشد سرمایه‌گذاری شرکت‌ها تقاضا برای نیروی مهندس داده بیشتر شده است.

بوت‌کمپ مهندسی داده چه سرفصل‌هایی دارد؟

از مهم‌ترین سرفصل‌های بوت‌کمپ مهندسی داده می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
۱. مباحث مقدماتی: آشنایی با اصول برنامه‌نویسی Python، مفاهیم مقدماتی SQL و مبانی Git/GitHub

۲. مدیریت پایگاه داده: طراحی و کار با پایگاه داده رابطه‌ای و NoSQL و مدیریت داده‌ها

۳. ساخت Pipeline: پیاده‌سازی ETL/ELT، استفاده از ابزارهای ارکستراسیون مانند AirFlow و ابزارهای تبدیل داده مانند dbt

۴. کار با داده‌های بزرگ: پردازش داده‌های حجیم با استفاده از PySpark یا فریم‌ورک‌های دیگر Big Data

۵. پردازش استریمینگ: آشنایی با مفاهیم داده‌ها و استفاده از ابزارهایی مانند Pub/Sub یا Apache Beam

۶. زیرساخت ابری و داکر: استقرار برنامه‌ها با Docker و آشنایی با سرویس‌های ابری مانند GCP یا AWS

آیا در دوره‌های مهندسی داده پروژه عملی انجام می‌شود؟

بله. با شرکت در این دوره‌ها شما پروژه‌های عملی خود را خواهید داشت. این پروژه‌ها را می‌توانید، به‌عنوان نمونه‌کار، در آینده در رزومه خود قرار دهید.