Başarılı Bir Veri Mühendisi Olmak İçin Gerekli 6 Beceri [2022]

Veri mühendisliği alanında kariyer yapmak istiyor ancak nereden başlayacağınızı bilmiyor musunuz? O zaman doğru yere geldiniz. Bu makale, teknik beceriler ve aşina olmanız gereken programlar dahil olmak üzere en önemli veri mühendisliği becerileri hakkında bilgi verecektir.

Uzun bir okuma olduğundan, daha sonra geri dönebilmeniz için bu sayfaya yer işareti koymanızı öneririz.

Veri Mühendisliği için Teknik Beceriler

1. Veri Ambarı

Veri ambarları, sorgulama ve analiz için büyük miktarda veri depolamanıza olanak tanır. Veriler, ERP yazılımı, muhasebe yazılımı veya bir CRM çözümü gibi birden çok kaynaktan gelebilir. Kuruluşlar bu verileri raporlar oluşturmak, analitik gerçekleştirmek ve değerli içgörüler oluşturmak için veri madenciliği yapmak için kullanır.

Temel veri ambarı kavramına ve bu alanla ilgili araçlara, Amazon Web Servislerine ve Microsoft Azure'a aşina olmalısınız. Veri ambarı, veri mühendisliği profesyonelleri için gerekli temel beceriler arasındadır.

2. Makine Öğrenimi

Makine öğrenimi, son birkaç yılda en popüler teknolojilerden biri haline geldi. Bir makine öğrenimi algoritması, geçmiş ve mevcut verileri kullanarak gelecekteki sonuçları tahmin etmenize yardımcı olur.

Bir veri mühendisi olarak, yalnızca makine öğreniminin temellerine ve algoritmalarına aşina olmanız gerekir. Makine öğrenimine aşina olmak, kuruluşunuzun gereksinimlerini anlamanıza ve veri bilimcisi ile daha verimli bir şekilde işbirliği yapmanıza yardımcı olacaktır. Bu faydaların yanı sıra, makine öğrenimi hakkında bilgi edinmek, daha iyi veri ardışık düzenleri oluşturmanıza ve daha iyi modeller üretmenize yardımcı olacaktır.

3. Veri Yapıları

Bir veri mühendisi genellikle veri optimizasyonu ve filtreleme gerçekleştirse de, veri yapılarının temelleri hakkında bilgi sahibi olmanız size fayda sağlayacaktır. Kuruluşunuzun hedeflerinin çeşitli yönlerini anlamanıza ve diğer ekipler ve üyelerle iyi işbirliği yapmanıza yardımcı olacaktır.

4. ETL Araçları

ETL, Ayıkla, Aktar, Yükle anlamına gelir ve bir kaynaktan verileri nasıl ayıkladığınızı, bir biçime nasıl dönüştüreceğinizi ve bir veri ambarında nasıl depoladığınızı belirtir. ETL, kullanıcıların belirli iş sorunlarına göre ilgili verileri analiz edebilmelerini sağlamak için toplu işleme kullanır.

Birden çok kaynaktan veri alır, bunlara belirli kurallar uygular ve ardından verileri kuruluştaki herkesin kullanabileceği veya görüntüleyebileceği bir veritabanına yükler. Fark etmiş olabileceğiniz gibi, ETL araçları veri mühendisliği profesyonelleri için en önemli beceriler arasındadır.

5. Programlama Dilleri (Python, Scala, Java)

Python, Java ve Scala en popüler programlama dillerinden bazılarıdır. Python, istatistiksel analiz ve modelleme yapmanıza yardımcı olduğu için bir veri mühendisi için olmazsa olmazdır. Öte yandan Java, veri mimarisi çerçeveleriyle çalışmanıza yardımcı olur ve Scala da aynı şeyin bir uzantısıdır.

Bu alandaki iş tanımlarının yaklaşık %70'inin bir beceri olarak Python gerektirdiğini unutmamalısınız. Bir veri mühendisi olarak, birden fazla programlama diliyle çalışmanız gerekeceğinden güçlü kodlama becerilerine sahip olmalısınız. Python dışında diğer popüler programlama becerileri arasında .NET, R, Shell Scripting ve Perl bulunur.

Java ve Scala, hayati bir Hadoop bileşeni olan MapReduce ile çalışmanıza izin verdikleri için hayati öneme sahiptir. Benzer şekilde Python, veri analizi yapmanıza yardımcı olur. Bu programlama dillerinden en az birine hakim olmalısınız.

Dikkat edilmesi gereken başka bir dil C++. Önceden tanımlanmış bir algoritmanın yokluğunda büyük miktarda veri hesaplayabilir. Ayrıca, bir saniyede bir GB'den fazla veriye izin veren tek programlama dilidir. Bu avantajların yanı sıra C++, tahmine dayalı analitiği gerçek zamanlı olarak uygulamanıza ve algoritmayı yeniden eğitmenize olanak tanır. Veri mühendisleri için gerekli olan en önemli beceriler arasındadır.

6. Dağıtık Sistemler

Dağıtık sistemler, kuruluşlar için depolama ve işletme maliyetlerini azalttıkları için yaygın olarak popüler hale geldi. Kuruluşların büyük miktarda veriyi dağıtılmış daha küçük depolama ağlarında depolamasına izin verir. Dağıtılmış sistemlerin ortaya çıkmasından önce, kuruluşların daha büyük depolama çözümlerine yatırım yapması gerektiğinden, veri depolama ve analiz maliyeti oldukça yüksekti.

Şimdi, Apache Hadoop gibi dağıtılmış sistemler çok popüler ve bir veri mühendisinin bunlara aşina olması gerekiyor. Dağıtılmış bir sistemin nasıl çalıştığını ve bunu nasıl kullanabileceğinizi bilmelisiniz. Dağıtılmış sistem dışında, aynı şekilde bilgiyi nasıl işleyeceğinizi bilmelisiniz.

Apache Hadoop yaygın olarak kullanılan dağıtılmış bir çerçevedir, Apache Spark ise büyük miktarda veriyi işlemek için bir programlama aracıdır. Veri mühendisliği profesyonelleri için hayati beceriler arasında yer aldıkları için her ikisine de aşina olmalısınız.

Veri Mühendisliği Çerçeveleri

1. Apache Hadoop'u

Apache Hadoop, Büyük Veri uygulamalarını depolamanıza ve yönetmenize izin veren açık kaynaklı bir çerçevedir. Bu uygulamalar küme içi sistemlerde çalışır ve Hadoop bunları yönetmenize yardımcı olur. En önemli veri mühendisliği becerilerinden biri, Hadoop uygulamaları oluşturmak ve bunları etkin bir şekilde yönetmektir. 2006'daki gelişinden bu yana Hadoop, herhangi bir veri uzmanı için olmazsa olmazlardan biri haline geldi. Veri uygulamalarını daha kolay ve etkili hale getiren geniş bir araç koleksiyonuna sahiptir.

Hadoop, basit programlama uygulamalarını kullanarak büyük veri kümelerinin dağıtılmış işlemlerini gerçekleştirmenize olanak tanır. Bu araçla R, Python, Java ve Scala'yı kullanabilirsiniz. Bu çerçeve, görevleri dağıtılmış bir ağ üzerinden gerçekleştirmelerine izin verdiğinden, şirketlerin büyük miktarda veri depolamasını ve işlemesini ekonomik hale getirir. Apache Hadoop bir endüstri elyafıdır ve onu iyi tanımanız gerekir.

2. Apaçi Kıvılcımı

Apache Spark, bir veri mühendisi olmak istiyorsanız aşina olmanız gereken bir başka olmazsa olmaz araçtır. Spark, küme hesaplama için açık kaynaklı dağıtılmış genel amaçlı bir çerçevedir. Hata toleransı ve veri paralelliği ile kümeleri programlamanıza izin veren bir arayüz sunar. Spark, sorguları herhangi bir veri boyutuna karşı hızlı bir şekilde işlemek için bellek içi önbelleğe alma ve optimize edilmiş sorgu uygulamasını kullanır. Büyük ölçekli veri işleme için önemli bir araçtır.

Büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde işleme yeteneklerinin yanı sıra, Apache Hadoop ile uyumludur ve onu oldukça kullanışlı bir araç haline getirir. Apache Spark, sabit veri girişi ve çıkışı olan buhar işleme yapmanızı sağlar. Spark, Hadoop'tan daha verimlidir ve bu nedenle veri mühendisleri için bu kadar popüler bir araç haline gelmiştir.

3. AWS

AWS, Amazon Web Service anlamına gelir ve veri ambarı için en popüler araçtır. Veri ambarı, verilerin uzun vadeli bir görünümünü elde etmenize yardımcı olmak için analiz ve sorgulamaya odaklanan ilişkisel bir veritabanıdır. Veri ambarları, bir (veya birden çok) kaynaktan gelen entegre verilerin birincil havuzlarıdır.

Bir veri mühendisi olarak, çok sayıda veri ambarıyla çalışmanız gerekecek, bu nedenle çeşitli veri ambarı uygulamalarına aşina olmanız gerekir. AWS ve Redshift, çoğu veri ambarı bu ikisini temel aldığından, aşina olmanız gereken iki araçtır.

AWS, veri mühendisliği araçlarınıza da erişmenizi sağlayan bulut tabanlı bir platformdur, bu nedenle onu öğrenmek diğer araçlarda size kesinlikle yardımcı olacaktır. Hemen hemen her veri mühendisliği iş tanımı, AWS'ye aşina olmanızı gerektirir.

4. Azure

Azure, büyük ölçekli analiz çözümleri oluşturmanıza yardımcı olabilecek bulut tabanlı bir teknolojidir. AWS gibi, herhangi bir veri mühendisi için olmazsa olmazdır. Azure, paketlenmiş bir analiz sistemiyle uygulamaların ve sunucuların desteğini otomatikleştirir. Öncelikle Azure, veri merkezleri aracılığıyla hizmetler ve uygulamalar oluşturmak, dağıtmak, test etmek ve yönetmek için popülerdir. Iaas (Hizmet Olarak Altyapı), SaaS (Hizmet Olarak Yazılım) ve PaaS (Hizmet Olarak Platform) olarak çeşitli çözümleri mevcuttur.

Azure, Windows tabanlı sunucu uygulamalarını hızlı ve verimli bir şekilde kurmanıza yardımcı olur. Windows yaygın olarak popüler olduğundan, bu araca olan talep oldukça yüksektir.

5. Amazon S3 ve HDFS

Amazon S3 (Amazon Simple Storage Service), size ölçeklenebilir bir depolama altyapısı sunan AWS'nin bir parçasıdır. HDFS, Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemidir ve Apache Hadoop için dağıtılmış bir depolama sistemidir. Bu araçların her ikisi de kolayca depolamanıza ve ölçeklendirmenize olanak tanır.

Bu iki çözümün yardımıyla bir kuruluş neredeyse sınırsız miktarda veri depolayabilir. Ayrıca, verilere her yerden erişebilmeniz ve üzerinde çalışabilmeniz için bulut tabanlı depolama sunar. Bu çözümler, mobil uygulamalara, IoT uygulamalarına, kurumsal uygulamalara, web sitelerine ve daha pek çoğuna depolama sağlamak için popülerdir.

6. SQL ve NoSQL

SQL ve NoSQL, herhangi bir veri mühendisi için olmazsa olmazdır. SQL, ilişkisel veritabanı sistemlerini yönetmek ve oluşturmak için birincil programlama dilidir. İlişkisel veritabanı sistemleri, satırlar ve sütunlar içeren ve oldukça popüler olan tablolardır. Öte yandan, NoSQL veritabanları tablo değildir ve veri modeline göre çeşitli türlerdedir. NoSQL veritabanlarının yaygın örnekleri belgeler ve grafiklerdir.

Veritabanı Yönetim Sistemleri (DBMS) ile nasıl çalışacağınızı bilmelisiniz ve bunun için SQL ve NoSQL'e aşina olmanız gerekir. Bazı ek SQL becerileri arasında MongoDB, Cassandra, Big Query ve Hive bulunur. SQL ve NoSQL'i öğrenerek her türlü veritabanı sistemi ile çalışabilirsiniz.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Veri Mühendisliği İçin Gerekli Beceriler Nasıl Öğrenilir?

Gördüğünüz gibi, veri mühendisliği oldukça ileri bir alandır ve çok fazla beceri öğrenmeyi gerektirir. Tüm bu becerileri öğrenmek oldukça zor ve zahmetli olabilir. Tartıştığımız çeşitli veri mühendisliği becerilerini öğrenmenin en iyi yolu, upGrad'ın veri mühendisliği kursuna göz atabilirsiniz .

Bir kurs, yapılandırılmış ve akıcı bir öğrenme deneyimi elde etmenize yardımcı olacaktır. Veri mühendisliği kursumuz, şüphelerinizden hızla kurtulmanızı sağlayan sektör danışmanlarından öğrenmenizi sağlar. Kurs, becerilerinizi test edebilmeniz ve ne kadar ilerlediğinizi görebilmeniz için size endüstri projeleri sağlayacaktır.

Projeler, ilerlemenizi ölçmenin ve becerilerinizin uygulamalarını öğrenmenin mükemmel bir yolu olabilir. Kursumuz, herhangi bir sorunla karşılaşmamanız için işe yerleştirme yardımı ve öğrenim desteği ile birlikte gelir.

Çözüm

Veri mühendisliği alanında kariyer yapmakla ilgileniyorsanız, bu makalede listelediğimiz tüm becerileri öğrenmelisiniz. Veri mühendisliği profesyonelleri için gerekli olan temel becerilerdir.

Veri mühendisliği becerileri hakkındaki makalemizi faydalı bulduğunuzu umuyoruz. Bu makaleyle ilgili herhangi bir sorunuz veya öneriniz varsa, aşağıdaki yorum bölümünden bize bildirin. Size yardımcı olmaktan mutluluk duyarız!