أهم 6 مهارات مطلوبة لتصبح مهندس بيانات ناجحًا [2022]

هل ترغب في ممارسة مهنة في هندسة البيانات ولكن لا تعرف من أين تبدأ؟ ثم كنت قد وصلنا إلى المكان الصحيح. ستخبرك هذه المقالة بأهم مهارات هندسة البيانات بما في ذلك المهارات التقنية والبرامج التي يجب أن تكون على دراية بها.

إنها قراءة طويلة لذا نوصي بوضع إشارة مرجعية على هذه الصفحة حتى تتمكن من العودة إليها لاحقًا.

المهارات التقنية لهندسة البيانات

1. تخزين البيانات

تتيح لك مستودعات البيانات تخزين كميات كبيرة من البيانات للاستعلام والتحليل. يمكن أن تأتي البيانات من مصادر متعددة مثل برنامج تخطيط موارد المؤسسات أو برامج المحاسبة أو أحد حلول إدارة علاقات العملاء. تستخدم المؤسسات هذه البيانات لإنشاء التقارير وإجراء التحليلات واستخراج البيانات لتكوين رؤى قيمة.

يجب أن تكون على دراية بالمفهوم الأساسي لتخزين البيانات والأدوات المتعلقة بهذا المجال ، وخدمات Amazon Web Services و Microsoft Azure. يعد تخزين البيانات من المهارات الأساسية المطلوبة لمتخصصي هندسة البيانات.

2. تعلم الآلة

أصبح التعلم الآلي أحد أكثر التقنيات شيوعًا في السنوات القليلة الماضية. تساعدك خوارزمية التعلم الآلي على توقع النتائج المستقبلية باستخدام البيانات التاريخية والحالية.

كمهندس بيانات ، ما عليك سوى أن تكون على دراية بأساسيات التعلم الآلي وخوارزمياته. سيساعدك التعرف على التعلم الآلي على فهم متطلبات مؤسستك والتعاون مع عالم البيانات بشكل أكثر كفاءة. بصرف النظر عن هذه الفوائد ، سيساعدك التعرف على التعلم الآلي في بناء خطوط بيانات أفضل وإنتاج نماذج أفضل.

3. هياكل البيانات

على الرغم من أن مهندس البيانات عادةً ما يقوم بتحسين البيانات وترشيحها ، إلا أنه من المفيد لك معرفة أساسيات هياكل البيانات. سيساعدك في فهم الجوانب المختلفة لأهداف مؤسستك ويساعدك على التعاون بشكل جيد مع الفرق والأعضاء الآخرين.

4. أدوات ETL

يرمز ETL إلى الاستخراج ، والنقل ، والتحميل ، ويشير إلى كيفية استخراج البيانات من مصدر ، وتحويلها إلى تنسيق ، وتخزينها في مستودع بيانات. تستخدم ETL معالجة مجمعة لضمان قدرة المستخدمين على تحليل البيانات ذات الصلة وفقًا لمشاكل العمل المحددة الخاصة بهم.

يحصل على البيانات من مصادر متعددة ، ويطبق قواعد معينة على نفسه ، ثم يقوم بتحميل البيانات إلى قاعدة بيانات حيث يمكن لأي شخص في المؤسسة استخدامها أو عرضها. كما قد تكون أدركت ، تعد أدوات ETL من بين أهم المهارات لمحترفي هندسة البيانات.

5. لغات البرمجة (Python و Scala و Java)

تعد Python و Java و Scala من أكثر لغات البرمجة شيوعًا. يعد Python أمرًا ضروريًا لمهندس البيانات حيث يساعدك على إجراء التحليل الإحصائي والنمذجة. من ناحية أخرى ، تساعدك Java على العمل مع أطر عمل هندسة البيانات و Scala هو مجرد امتداد لنفسه.

يجب أن تلاحظ أن ما يقرب من 70٪ من التوصيفات الوظيفية لهذا المجال تتطلب بايثون كمهارة. بصفتك مهندس بيانات ، يجب أن تتمتع بمهارات تشفير قوية لأنك تحتاج إلى العمل مع لغات برمجة متعددة. بصرف النظر عن Python ، تشمل مهارات البرمجة الشائعة الأخرى .NET و R و Shell Scripting و Perl.

تعد Java و Scala أمرًا حيويًا لأنهما يتيحان لك العمل مع MapReduce ، وهو مكون Hadoop حيوي. وبالمثل ، تساعدك Python في إجراء تحليل البيانات. يجب أن تتقن واحدة على الأقل من لغات البرمجة هذه.

لغة أخرى يجب الانتباه إليها هي C ++. يمكنه حساب كميات هائلة من البيانات في حالة عدم وجود خوارزمية محددة مسبقًا. علاوة على ذلك ، فهي لغة البرمجة الوحيدة التي تتيح لك أكثر من غيغابايت واحد من البيانات في غضون ثانية. بصرف النظر عن هذه المزايا ، يتيح لك C ++ تطبيق التحليلات التنبؤية في الوقت الفعلي وإعادة تدريب الخوارزمية. إنها من بين أهم المهارات المطلوبة لمهندسي البيانات.

6. الأنظمة الموزعة

أصبحت الأنظمة الموزعة شائعة على نطاق واسع لأنها تقلل من تكاليف التخزين والتشغيل للمؤسسات. إنها تسمح للمؤسسات بتخزين كميات كبيرة من البيانات في شبكة موزعة من المستودعات الأصغر. قبل وصول الأنظمة الموزعة ، كانت تكلفة تخزين البيانات وتحليلها عالية جدًا حيث كان على المؤسسات الاستثمار في حلول تخزين أكبر.

الآن ، أصبحت الأنظمة الموزعة مثل Apache Hadoop شائعة جدًا ويجب أن يكون مهندس البيانات على دراية بها. يجب أن تعرف كيف يعمل النظام الموزع وكيف يمكنك استخدامه. بصرف النظر عن النظام الموزع ، يجب أن تعرف كيفية معالجة المعلومات من خلال نفسه.

يعد Apache Hadoop إطار عمل موزعًا شائعًا على نطاق واسع بينما يعد Apache Spark أداة برمجة لمعالجة كميات كبيرة من البيانات. يجب أن تكون على دراية بكليهما لأنهما من بين المهارات الحيوية لمحترفي هندسة البيانات.

أطر هندسة البيانات

1. اباتشي هادوب

Apache Hadoop هو إطار عمل مفتوح المصدر يتيح لك تخزين وإدارة تطبيقات البيانات الضخمة. تعمل هذه التطبيقات ضمن أنظمة المجموعة ويساعدك Hadoop في إدارة نفس الشيء. من أهم مهارات هندسة البيانات إنشاء تطبيقات Hadoop وإدارتها بفعالية. منذ وصوله في عام 2006 ، أصبح Hadoop أحد الأشياء الضرورية لأي متخصص بيانات. لديها مجموعة واسعة من الأدوات التي تجعل تنفيذ البيانات أسهل وفعالية.

يتيح لك Hadoop إجراء المعالجة الموزعة لمجموعات البيانات الكبيرة باستخدام تطبيقات البرمجة البسيطة. يمكنك استخدام R و Python و Java و Scala مع هذه الأداة. هذا الإطار يجعل من السهل على الشركات تخزين ومعالجة كميات كبيرة من البيانات لأنها تتيح لهم أداء المهام من خلال شبكة موزعة. يعد Apache Hadoop عنصرًا أساسيًا في الصناعة ويجب أن تكون على دراية به جيدًا.

2. اباتشي سبارك

Apache Spark هي أداة أخرى يجب أن تكون على دراية بها إذا كنت تريد أن تصبح مهندس بيانات. Spark هو إطار مفتوح المصدر وموزع للأغراض العامة للحوسبة العنقودية. إنه يوفر واجهة تتيح لك برمجة مجموعات مع التسامح مع الخطأ وتوازي البيانات. يستخدم Spark التخزين المؤقت في الذاكرة وتنفيذ الاستعلام المحسن لمعالجة الاستعلامات بسرعة مقابل أي حجم بيانات. إنها أداة أساسية لمعالجة البيانات على نطاق واسع.

بصرف النظر عن قدرته على معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة ، فهو متوافق مع Apache Hadoop ، مما يجعله أداة مفيدة للغاية. يتيح لك Apache Spark إجراء معالجة البخار التي تحتوي على إدخال وإخراج بيانات ثابت. تعد Spark أكثر كفاءة من Hadoop وهذا هو السبب في أنها أصبحت أداة شائعة لمهندسي البيانات.

3. AWS

AWS تعني Amazon Web Service وهي الأداة الأكثر شيوعًا لتخزين البيانات. مستودع البيانات هو قاعدة بيانات علائقية تركز على التحليل والاستعلام لمساعدتك في الحصول على عرض طويل المدى للبيانات. مستودعات البيانات هي المستودعات الأساسية للبيانات المتكاملة من مصدر واحد (أو عدة مصادر).

بصفتك مهندس بيانات ، سيتعين عليك العمل مع الكثير من مستودعات البيانات ، لذا من الضروري أن تكون على دراية بتطبيقات تخزين البيانات المختلفة. AWS و Redshift هما أداتان يجب أن تكون على دراية بهما لأن معظم مستودعات البيانات تعتمد على هاتين الأداتين.

AWS عبارة عن نظام أساسي قائم على السحابة يتيح لك الوصول إلى أدوات هندسة البيانات الخاصة بك أيضًا ، لذا فإن تعلمها سيساعدك بالتأكيد باستخدام أدوات أخرى. يتطلب منك كل وصف وظيفي لهندسة البيانات تقريبًا أن تكون على دراية بـ AWS.

4. أزور

Azure هي تقنية قائمة على السحابة يمكنها مساعدتك في بناء حلول تحليلات واسعة النطاق. مثل AWS ، إنه أمر لا بد منه لأي مهندس بيانات. يقوم Azure بأتمتة دعم التطبيقات والخوادم من خلال نظام تحليلات مجمع. بشكل أساسي ، يشتهر Azure بإنشاء الخدمات والتطبيقات ونشرها واختبارها وإدارتها من خلال مراكز البيانات. لديها العديد من الحلول المتاحة مثل Iaas (البنية التحتية كخدمة) ، SaaS (البرمجيات كخدمة) ، و PaaS (النظام الأساسي كخدمة).

يساعدك Azure على إعداد تطبيقات الخادم المستندة إلى Windows بسرعة وكفاءة. نظرًا لشعبية Windows على نطاق واسع ، فإن الطلب على هذه الأداة مرتفع للغاية.

5. Amazon S3 و HDFS

Amazon S3 (Amazon Simple Storage Service) هو جزء من AWS الذي يوفر لك بنية تحتية للتخزين قابلة للتطوير. HDFS هو نظام الملفات الموزعة Hadoop وهو نظام تخزين موزع لـ Apache Hadoop. تتيح لك هاتان الأداتان التخزين والتوسيع بسهولة.

بمساعدة هذين الحلين ، يمكن للمؤسسة تخزين كمية غير محدودة من البيانات تقريبًا. علاوة على ذلك ، فإنه يوفر تخزينًا قائمًا على السحابة حتى تتمكن من الوصول إلى البيانات من أي مكان والعمل عليها. تشتهر هذه الحلول بتقديم التخزين لتطبيقات الهاتف المحمول وتطبيقات إنترنت الأشياء وتطبيقات المؤسسات والمواقع الإلكترونية وغيرها الكثير.

6. SQL و NoSQL

SQL و NoSQL ضروريان لأي مهندس بيانات. SQL هي لغة البرمجة الأساسية لإدارة وإنشاء أنظمة قواعد البيانات العلائقية. أنظمة قواعد البيانات العلائقية هي جداول تحتوي على صفوف وأعمدة وهي شائعة على نطاق واسع. من ناحية أخرى ، قواعد بيانات NoSQL غير مجدولة وهي من أنواع مختلفة وفقًا لنموذج البيانات. الأمثلة الشائعة لقواعد بيانات NoSQL هي المستندات والرسوم البيانية.

يجب أن تعرف كيفية العمل مع أنظمة إدارة قواعد البيانات (DBMS) ولهذا ، يجب أن تكون على دراية بـ SQL و NoSQL. تتضمن بعض مهارات SQL الإضافية MongoDB و Cassandra و Big Query و Hive. من خلال التعرف على SQL و NoSQL ، يمكنك العمل مع جميع أنواع أنظمة قواعد البيانات.

تعلم دورات علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

كيف تتعلم المهارات المطلوبة لهندسة البيانات؟

كما ترى ، تعد هندسة البيانات مجالًا متقدمًا للغاية وتتطلب تعلم الكثير من المهارات. قد يكون تعلم كل هذه المهارات أمرًا صعبًا ومرهقًا. أفضل طريقة لتعلم مهارات هندسة البيانات المختلفة التي ناقشناها ، يمكنك الاطلاع على دورة هندسة البيانات upGrad .

ستساعدك الدورة التدريبية في الحصول على تجربة تعليمية منظمة ومبسطة. تتيح لك دورة هندسة البيانات الخاصة بنا التعلم من مرشدي الصناعة الذين يضمنون لك التخلص من شكوكك بسرعة. ستزودك الدورة بمشاريع صناعية حتى تتمكن من اختبار مهاراتك ومعرفة مدى تقدمك.

يمكن أن تكون المشاريع طريقة ممتازة لقياس تقدمك وتعلم تطبيقات مهاراتك. تأتي دورتنا مع مساعدة في التوظيف ودعم التعلم حتى لا تواجه أي مشاكل.

خاتمة

إذا كنت مهتمًا بممارسة مهنة في هندسة البيانات ، فيجب أن تتعلم جميع المهارات التي ذكرناها في هذه المقالة. هم المهارات الأساسية المطلوبة لمحترفي هندسة البيانات.

نأمل أن تكون قد وجدت مقالتنا حول مهارات هندسة البيانات مفيدة. إذا كان لديك أي أسئلة أو اقتراحات بخصوص هذه المقالة ، فيرجى إخبارنا من خلال قسم التعليقات أدناه. سنكون سعداء لمساعدتك!