مهندسی داده چیست؟ مهندس داده کیست؟
مهندسی داده، علم مدیریت زیرساختهای ذخیره و آمادهسازی داده است.
به عنوان مهندس داده، من باید بتوانم خطوط انتقال مناسب و سریع برای دریافت، پردازش اولیه و ذخیره دادهها طراحی کرده و آنها را به صورت حرفهای نگهداری کنم.
تضمین سرعت دستیابی به دادهها و انتخاب فناوری مناسب برای ذخیره و پردازش دادهها بر عهده یک مهندس داده است.
به عنوان مهندس داده، من باید بتوانم خطوط انتقال مناسب و سریع برای دریافت، پردازش اولیه و ذخیره دادهها طراحی کرده و آنها را به صورت حرفهای نگهداری کنم.
تضمین سرعت دستیابی به دادهها و انتخاب فناوری مناسب برای ذخیره و پردازش دادهها بر عهده یک مهندس داده است.
ضرورت یادگیری مهندسی داده
مهندسی داده هستهٔ زیرساخت تصمیمگیری دادهمحور در جهان امروز است : با یادگیری آن میتوانید دادهها را از منابع مختلف جمعآوری، پاکسازی و پردازش کنید و سیستمهای مقیاسپذیر و قابلاعتماد بسازید، مهارتی که در صنایع مختلف تقاضای بالایی دارد و فرصتهای شغلی و تأثیرگذاری واقعی فراهم میکند.
در کدام سطح هستید ؟
مراحل چهارگانه مهندس داده شدن
در حوزه مهندسی داده و کار با ابزارهای ذخیره، پردازش و بازیابی داده، سفر ما از اصول پایه و آجرهای سازنده شروع و پس از آشنایی با مفاهیم و اصول مهندسی داده، وارد سطوح تخصصی و نهایتا حرفه ای خواهد شد.
این مسیر به صورت خاص برای ایران و با در نظر گرفتن محدودیت کار با ابزارهای معروف ابری مانند آمازون، آژور، دیتابریکز، Snowflake، GCP و مانند آن پیشنهاد شده است و اگر در خارج از کشور هستید، این نقشه راه را باید در کنار ابزارهای آنلاین این حوزه در نظر بگیرید . البته مدرسه مهندسی داده سپهرام، در آینده نزدیک در این حوزه هم وارد خواهد شد.
نکته : برای مشاهده تمام مهارتهای مورد نیاز مهندس داده، می توانید از این نقشه راه سایت Roadmap.sh هم استفاده کنید.
گام اول
ابتدا باید مهارتهای برنامهنویسی و توسعه سیستمهای نرم افزاری و پردازش داده خود را تقویت کنید
۱. اصول اولیه
این بخش پیشنیاز ورود به مسیر مهندسی داده است. قبل از شروع، لازم است سه مهارت کلیدی را تا حد خوبی یاد بگیرید: پایتون، اصول توسعه نرمافزار، و مبانی پردازش داده.
گام دوم
شروع کار در حوزه مهندسی داده و آشنایی با مفاهیم پایه و اصول اولیه
۲. مبانی مهندسی داده
این بخش پیشنیاز ورود به مسیر مهندسی داده است. قبل از شروع، لازم است سه مهارت کلیدی را تا حد خوبی یاد بگیرید: پایتون، اصول توسعه نرمافزار، و مبانی پردازش داده.
گام سوم
کسب مهارت در مدیریت و بهینه سازی پایپلاینهای مقیاسپذیر و طراحی دیتابیسهای تحلیلی و لیکهوسها
3. عمیق شدن در مهندسی داده
گام سوم مهندسی داده مربوط به عمیقتر شدن در ابزارها و معماری داده است. در این مرحله، شما باید علاوه بر مبانی، توانایی طراحی، پیادهسازی و مدیریت دیتابیسها، جریان داده و فرآیندهای تحلیلی را پیدا کنید تا بتوانید دادههای پیچیده را به صورت مقیاسپذیر و بهینه مدیریت و پردازش کنید.
گام چهارم
آشنایی تخصصی با استقرار زیرساختهای دیتا بر بستر ابر و استفاده از امکانات و عامل های هوشمند در اتوماسیون کامل فرآیندها
4. به سوی باشگاه حرفهایها
در این گام، تمرکز بر روی ایجاد زیرساختهای پایدار، مقیاسپذیر و هوشمند برای کل چرخه داده است. شما یاد میگیرید چگونه سرویسها را روی بستر ابر و کوبرنتیز پیادهسازی کنید، با ابزارهای IaC زیرساخت را خودکار کنید، به سراغ کلودهای داخلی و خارجی بروید، و در نهایت با ترکیب MLOps و عاملهای هوشمند، داده و مدل را به شکلی خودکار و پایدار در جریان قرار دهید.
کاوش
مهندسی داده یک مقصد نیست، یک مسیر بیپایان یادگیری است؛ هرچه جلوتر بروید، دنیای تازهای از ابزارها و روشها منتظر شماست. عضویت در خبرنامههای تخصصی حوزه داده و کلاندادهدنبال کردن افراد فعال و تأثیرگذار در لینکدینشرکت در بوتکمپها و کارگاههای عملیتماشای وبینارها و کنفرانسهای آنلاینتمرین مداوم با پروژههای شخصی و واقعی
در این مسیر کنار شما هستیم
رسالت اصلی مدرسه مهندسی داده سپهرام کمک به تمام علاقهمندان این حوزه و فعالان مهندسی داده در کشور است.
محتوای بهروز
بوتکمپهای تخصصی
منتورینگ
مشاوره
دورههای سازمانی
پادکست
دورههای جدید
شبکهسازی
کمک به تأمین نیروی متخصص
سوالات متداول
هر جا سوالی داشتید که در این سایت پیدا نکردید با اکانت پشتیبان مدرسه سپهرام در ارتباط باشید : @Sepahram_IR
آیا برای شروع کار در مهندسی داده باید حتماً برنامهنویسی بلد باشم؟
بله، آشنایی با مفاهیم پایهای برنامهنویسی ضروری است. اما نیاز نیست در ابتدا یک برنامهنویس حرفهای باشید. دانستن مفاهیم مثل متغیرها، شرطها، حلقهها و کار با دادهها و اصول توسعه میکروسرویسها کافی است. در مسیر یادگیری، مهارتهای لازم به تدریج تقویت میشوند.
اگر با زبانی غیر از پایتون کار کرده باشم، میتوانم بدون پایتون هم دورهها را بگذرانم؟
پایتون در حال حاضر زبان اصلی دنیای داده است و بیشتر ابزارها و فریمورکها بر اساس آن ساخته شدهاند. اگر زبان دیگری بلد باشید، پایه خوبی دارید، اما برای کار در حوزه مهندسی داده توصیه میشود پایتون را هم یاد بگیرید تا محدودیت نداشته باشید.
آیا باید قبل از ورود به مهندسی داده، ریاضیات یا آمار پیشرفته بلد باشم؟
خیر، برای شروع نیاز نیست ریاضیات سنگین بدانید. مفاهیم آماری و ریاضی بیشتر در سطح تحلیل داده و یادگیری ماشین کاربرد دارند. برای مهندسی داده، تمرکز روی کار با سیستمها، پایپلاینها و ابزارها مهمتر است.
آیا بدون تجربه کار با لینوکس و ابزارهای زیرساختی میتوانم وارد این مسیر شوم؟
بله، اما توصیه میشود از همان ابتدا به تدریج کار با لینوکس، Docker و ابزارهای پایهای را یاد بگیرید. اینها مهارتهایی هستند که شما را در پروژههای واقعی توانمندتر میکنند و در طول دورهها به صورت عملی آموزش داده خواهند شد. اصول پایه کار با لینوکس و داکر در دوره مبانی مهندسی داده تدریس میشود.